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摘要:
针对传统超球型聚类算法难以解决变压器故障诊断问题的特性,使用一种改进的高斯核的超椭球聚类(hyper-ellipsoidal clustering,HEC)算法,并将其解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,该算法能够有效地处理形状为椭球、大小不同和密度不同的分簇.在模拟数据集上的仿真实验表明所提算法在聚类结果和性能上优于K-Means算法、模糊C-Means算法和混合高斯模型期望最大化算法,从而验证了该提算法在处理椭球形或复杂形状数据集聚类时的可行性和有效性;同时将该算法应用在基于变压器油中溶解气体(dissolved gas-in-oil a-nalysis,DGA)的变压器故障诊断中,验证了该方法更高的故障诊断准确度.
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文献信息
篇名 一种改进高斯核度量的HEC算法在变压器故障诊断中的应用
来源期刊 广东电力 学科 工学
关键词 数据聚类 超椭球聚类 高斯核度量 变压器 油中溶解气体 故障诊断
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 输配电技术
研究方向 页码范围 104-109
页数 6页 分类号 TM41
字数 3501字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-290X.2016.12.019
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 刘林 6 38 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据聚类
超椭球聚类
高斯核度量
变压器
油中溶解气体
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东电力
月刊
1007-290X
44-1420/TM
大16开
广州市东风东路水均岗8号
1988
chi
出版文献量(篇)
5373
总下载数(次)
16
总被引数(次)
27406
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