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基于特征挖掘的电网故障诊断方法
被引量：
46
1
作者
李再华
白晓民
+5 位作者
周子冠
许婧
李晓珺
张霖
孟珺遐
朱宁辉
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第10期16-22,共7页
专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了...
专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了故障信息的特征,如时序和因果关联关系、故障性质、严重故障、稀有故障等因素;增加了规则的"或"逻辑;改进了FP-树的修剪技术。算例表明该算法能够大量减少无效挖掘,推理速度和准确度显著提高,适用于在线诊断。
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关键词
数据挖掘
关联规则
特征挖掘
频繁模式一算法
故障诊断
专家系统
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题名
基于特征挖掘的电网故障诊断方法
被引量：
46
1
作者
李再华
白晓民
周子冠
许婧
李晓珺
张霖
孟珺遐
朱宁辉
机构
中国电力科学研究院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第10期16-22,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目(973项目)(2004CB217904)~~
文摘
专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了故障信息的特征,如时序和因果关联关系、故障性质、严重故障、稀有故障等因素;增加了规则的"或"逻辑;改进了FP-树的修剪技术。算例表明该算法能够大量减少无效挖掘,推理速度和准确度显著提高,适用于在线诊断。
关键词
数据挖掘
关联规则
特征挖掘
频繁模式一算法
故障诊断
专家系统
Keywords
data mining
association rule
feature mining
frequent pattern （FP）-algorithm
fault diagnosis
expert system
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征挖掘的电网故障诊断方法
李再华
白晓民
周子冠
许婧
李晓珺
张霖
孟珺遐
朱宁辉
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
46
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