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一种基于人工免疫系统的聚类算法
被引量：
14
1
作者
刘韬
王耀才
王致杰
《计算机工程与设计》
CSCD
2004年第11期2051-2053,共3页
根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法,最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。
关键词
人工免疫系统
聚类算法
并行性
捕获
数据分析
全局最优解
模拟
抗原
抗体
机制
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职称材料
一种基于人工免疫系统的聚类算法
被引量：
7
2
作者
刘韬
王耀才
王致杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第19期182-184,共3页
该文根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法。该方法最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高、聚类能力强等优点。
关键词
数据挖掘
人工免疫系统
聚类
算法
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职称材料
基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法
被引量：
7
3
作者
董文娜
王增平
+3 位作者
赵乔
李钰洋
辛忠良
陈玉蛟
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期60-66,共7页
为实现事故预案匹配,加快供电恢复策略生成速度,提出一种基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法。首先,将故障恢复策略相似作为相似故障状态的评价标准,构建配电网故障相似特征指标集,包括负荷失电量、联络线备用容量以...
为实现事故预案匹配,加快供电恢复策略生成速度,提出一种基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法。首先,将故障恢复策略相似作为相似故障状态的评价标准,构建配电网故障相似特征指标集,包括负荷失电量、联络线备用容量以及失电负荷-源点最短电气距离。在此基础上,鉴于聚类分析能够揭示无标记训练样本数据的内在关联特征,提出一种基于人工免疫聚类算法的故障相似状态匹配方法。最后,应用免疫系统信息处理机制对算法进行改进,通过引入免疫浓度机制、变异机制,弥补k-means聚类算法对初始中心点位置敏感的不足。算例分析表明,所提出的配电网故障状态相似性分析方法能够表征配电网故障样本间的内在关联性,且改进算法较传统算法聚类效果较优,为后续供电恢复策略的匹配生成提供了理论依据。
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关键词
配电网故障状态相似性
供电恢复
K-MEANS聚类
人工免疫聚类
轮廓值系数
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职称材料
题名
一种基于人工免疫系统的聚类算法
被引量：
14
1
作者
刘韬
王耀才
王致杰
机构
中国矿业大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
2004年第11期2051-2053,共3页
文摘
根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法,最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。
关键词
人工免疫系统
聚类算法
并行性
捕获
数据分析
全局最优解
模拟
抗原
抗体
机制
Keywords
data mining,
artificial
im
mune
system,
clustering
,algorithm
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于人工免疫系统的聚类算法
被引量：
7
2
作者
刘韬
王耀才
王致杰
机构
中国矿业大学
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第19期182-184,共3页
文摘
该文根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法。该方法最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高、聚类能力强等优点。
关键词
数据挖掘
人工免疫系统
聚类
算法
Keywords
data mining
artificial
im
mune
system
clustering
algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法
被引量：
7
3
作者
董文娜
王增平
赵乔
李钰洋
辛忠良
陈玉蛟
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
国网河南省电力有限公司郑州供电分公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期60-66,共7页
基金
国家电网公司总部科技资助项目(521710180008)。
文摘
为实现事故预案匹配,加快供电恢复策略生成速度,提出一种基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法。首先,将故障恢复策略相似作为相似故障状态的评价标准,构建配电网故障相似特征指标集,包括负荷失电量、联络线备用容量以及失电负荷-源点最短电气距离。在此基础上,鉴于聚类分析能够揭示无标记训练样本数据的内在关联特征,提出一种基于人工免疫聚类算法的故障相似状态匹配方法。最后,应用免疫系统信息处理机制对算法进行改进,通过引入免疫浓度机制、变异机制,弥补k-means聚类算法对初始中心点位置敏感的不足。算例分析表明,所提出的配电网故障状态相似性分析方法能够表征配电网故障样本间的内在关联性,且改进算法较传统算法聚类效果较优,为后续供电恢复策略的匹配生成提供了理论依据。
关键词
配电网故障状态相似性
供电恢复
K-MEANS聚类
人工免疫聚类
轮廓值系数
Keywords
distribution network fault state s
im
ilarity
restoration of power supply
k-means
clustering
artificial im⁃mune clustering
contour coefficient
分类号
TM727.2 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于人工免疫系统的聚类算法
刘韬
王耀才
王致杰
《计算机工程与设计》
CSCD
2004
14
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职称材料
2
一种基于人工免疫系统的聚类算法
刘韬
王耀才
王致杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
7
在线阅读
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职称材料
3
基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法
董文娜
王增平
赵乔
李钰洋
辛忠良
陈玉蛟
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021
7
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