【摘 要】
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针对传统特征映射方法存在映射时间长、高维数据转换率低等问题,提出基于最小熵的高维电力数据可视化特征映射方法。对高维电力数据进行空间模拟,从数据预处理、转换、离散化
【机 构】
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国网山东省电力公司泰安供电公司; 国网山东省电力公司电力科学研究院;
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针对传统特征映射方法存在映射时间长、高维数据转换率低等问题,提出基于最小熵的高维电力数据可视化特征映射方法。对高维电力数据进行空间模拟,从数据预处理、转换、离散化分析和特征分类方面入手,完成对高维电力数据可视化特征分类。建立电力数据类的散布矩阵,根据矩阵计算高维电力数据的特征相对值和判别值,完成数据特征提取。基于上述特征分类和特征提取结果,利用熵对高维电力数据各类的可分性进行描述,选取出熵最小的数据特征,定义数据的熵并将熵当作数据类别的可分性判据,利用电力数据的总体熵实现高维数据到低维数据的映射。实验结果表明,所提方法的特征数据分类准确度较高,且平均高维数据转换率为78%左右,映射耗时短,远远优于传统方法,验证了所提方法的优越性能。
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