有监督机器学习算法在计量装置电压异常诊断中的应用

• 作者: 丁宁 吴小林 宋玮琼 庞帅 李亦非 李秀芳 李蕊 武赫
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 智能电能表 用电信息采集系统 机器学习 决策树 电压异常
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TM933
• 字数: 3644字
• 语种: 中文

摘要

该文介绍了一种有监督机器学习的典型算法C4.5决策树分类算法，在分析计量装置电压异常主要原因的基础上，建立了计量装置电压判断模型，评估了模型性能，并将该模型筛查出来的计量异常进行了现场排查，验证了模型的准确性。该方法可以有效提高该类异常判断的准确性，避免故障误判，提高了现场故障处理的工作效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蕊		13	35	3.0	5.0
2	李秀芳		14	13	1.0	3.0
3	吴小林		3	10	2.0	3.0
4	宋玮琼		10	23	3.0	4.0
5	李亦非		5	21	3.0	4.0
6	丁宁		5	21	3.0	4.0
7	武赫		3	9	1.0	3.0
8	庞帅		1	8	1.0	1.0