引入改进的K-means算法的电缆监测数据优化技术的研究

• 作者: 江友华 王林 王润超 陈江伟
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 分布式光纤 数字式平均算法 聚类算法 数据修正
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 3969-3971
• 页数: 3页
• 分类号: TN818
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.12.018

摘要

分布式光纤是一种新型在线监测技术,能极大程度提高电缆健康状态的监测效率;由于光纤处于复杂环境影响中,以及分布式节点实时产生庞大的数据群,这对监测数据的处理技术提出了更高的要求;基于传统的数字式平均法,引入一种改进的k-means聚类算法,实时对各节点产生的数据集处理,能准确的识别因噪声影响而产生的奇异数据,提高了数据反馈的效率和准确性,从而减少了监测系统的漏报和误报现象;现有的实验仿真表明改进的算法较传统算法在数据处理的准确性和快速性上都有明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江友华	上海电力学院电子与信息工程学院	75	200	7.0	11.0
2	王林	上海电力学院电子与信息工程学院	4	13	2.0	3.0
3	王润超	上海电力学院电子与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	陈江伟	上海电力学院电子与信息工程学院	4	7	2.0	2.0