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基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型
被引量:
8
1
作者
栗然
黎静华
苏立军
《继电器》
CSCD
北大核心
2005年第18期1-5,共5页
采用基于粗糙集的决策树方法建立电网故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的、不精确的故障样本,且当丢失或出错的故障信息不是关键信号时,不会影响诊断结果,具有较强的容错能力和适应性。该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩...
采用基于粗糙集的决策树方法建立电网故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的、不精确的故障样本,且当丢失或出错的故障信息不是关键信号时,不会影响诊断结果,具有较强的容错能力和适应性。该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩阵的改进算法对由断路器和保护为条件属性、考虑各种故障情况所组成的诊断决策表进行简化;然后采用加权平均粗糙度的概念,作为选择分离属性的标准,构造电网故障决策树,从而实现对电网的故障诊断。通过实例表明,该方法能有效地约简知识,具有很强的容错能力,能准确地判断电网故障以及对其进行定位。与规则表示相比,决策树直观、易于理解、维护和修改。
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关键词
故障诊断
粗糙集
加权平均粗糙度
辨识矩阵
决策树
电网
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题名
基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型
被引量:
8
1
作者
栗然
黎静华
苏立军
机构
华北电力大学电气工程学院
河北晋州社会保险所
出处
《继电器》
CSCD
北大核心
2005年第18期1-5,共5页
文摘
采用基于粗糙集的决策树方法建立电网故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的、不精确的故障样本,且当丢失或出错的故障信息不是关键信号时,不会影响诊断结果,具有较强的容错能力和适应性。该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩阵的改进算法对由断路器和保护为条件属性、考虑各种故障情况所组成的诊断决策表进行简化;然后采用加权平均粗糙度的概念,作为选择分离属性的标准,构造电网故障决策树,从而实现对电网的故障诊断。通过实例表明,该方法能有效地约简知识,具有很强的容错能力,能准确地判断电网故障以及对其进行定位。与规则表示相比,决策树直观、易于理解、维护和修改。
关键词
故障诊断
粗糙集
加权平均粗糙度
辨识矩阵
决策树
电网
Keywords
fault diagnosis
rough sets
weighted mean roughness
discernibility matrix
decision tree
electric power grid
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型
栗然
黎静华
苏立军
《继电器》
CSCD
北大核心
2005
8
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