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摘要:
提出一种基于聚类算法的电网安全评估新思路.以关键稳态状态量为输入,应用聚类算法提取样本空间分布知识,利用所获知识实现系统稳定水平评估.聚类算法以样本为起点构造子空间,不断扩展子空间以获得包含数据分布结构的最优子空间,最优子空间的聚合构成聚类结果,并以类边界样本展示训练集空间分布结构.算法对数据形状适应性强,适合增量式数据集的挖掘.在IEEE两个测试系统上的应用结果证实所提电网安全评估思路的有效性.
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数据挖掘
半监督聚类
主动学习
标签数据
数据选取
最小生成树
多密度数据集
不平衡数据集
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 应用无监督聚类算法评估电网安全水平
来源期刊 电力系统及其自动化学报 学科 工学
关键词 电网安全评估 聚类算法 留数分析 特征选择
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 6-10
页数 分类号 TM712
字数 3941字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8930.2011.06.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 管霖 华南理工大学电力学院 97 2209 25.0 45.0
2 王同文 10 39 3.0 6.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电网安全评估
聚类算法
留数分析
特征选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统及其自动化学报
月刊
1003-8930
12-1251/TM
大16开
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
1989
chi
出版文献量(篇)
3958
总下载数(次)
6
总被引数(次)
53050
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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