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基于AdaBoost的局部放电综合特征决策树识别方法
基于AdaBoost的局部放电综合特征决策树识别方法
作者:
姚林朋
江秀臣
王辉
郑文栋
钱勇
黄成军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
气体绝缘组合电器
超高频
局部放电
决策树
AdaBoost
C4.5
模式识别
摘要:
在GIS局部放电模式识别研究中,为解决传统决策树方法中只针对单一特征及有限模式进行学习而导致决策树结构复杂、预测准确率不高、对噪声数据的抗干扰能力差等问题,提出综合多类特征的AdaBoost决策树识别方法.设计实验并通过超高频方法采集GIS中高压导体毛刺放电、悬浮电极放电、气隙放电、微粒放电及手机、灯光干扰信号,从p-q-n图谱的统计分布、q-t图谱的矩分布、q-n图谱的Weibull分布三个不同角度提取特征,研究单一及综合形式的特征对C4.5决策树及AdaBoost决策树的识别效果的影响.实验及现场检测的识别结果表明综合三类不同特性的特征并通过hdaBoost方法生成决策树,能有效优化决策树的识别性能,提高决策树的时间和空间效率.
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文献信息
篇名
基于AdaBoost的局部放电综合特征决策树识别方法
来源期刊
电力系统保护与控制
学科
工学
关键词
气体绝缘组合电器
超高频
局部放电
决策树
AdaBoost
C4.5
模式识别
年,卷(期)
2011,(21)
所属期刊栏目
应用研究
研究方向
页码范围
104-109,114
页数
分类号
TM835
字数
4940字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1674-3415.2011.21.020
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
江秀臣
上海交通大学电气工程系
305
4849
36.0
54.0
2
王辉
上海交通大学电气工程系
116
803
16.0
24.0
3
钱勇
上海交通大学电气工程系
104
1423
18.0
34.0
4
黄成军
上海交通大学电气工程系
111
2404
26.0
45.0
5
郑文栋
上海交通大学电气工程系
15
102
6.0
10.0
6
姚林朋
上海交通大学电气工程系
24
505
11.0
22.0
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被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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2020(3)
引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
气体绝缘组合电器
超高频
局部放电
决策树
AdaBoost
C4.5
模式识别
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
电力系统保护与控制
主办单位:
许昌开普电气研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1674-3415
CN:
41-1401/TM
开本:
大16开
出版地:
河南省许昌市许继大道1706号
邮发代号:
36-135
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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电力系统保护与控制2011年第24期
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