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[学位论文] 作者：尚海昆,,
来源： 年份：2009
聚类分析是数据挖掘的一个重要的研究领域,是一种用于数据划分或分组的重要手段。K-means算法是一种传统的基于划分的聚类算法,其对大规模数据进行聚类时效率较高,从而被广泛...
[学位论文] 作者：尚海昆,,
来源：华北电力大学 年份：2014
电力变压器是电力系统中的关键设备,维护其安全稳定的运行至关重要。局部放电是变压器绝缘劣化的重要征兆及表现形式,有效检测局部放电对于正确评估变压器的绝缘状况具有重要...
[期刊论文] 作者：苑津莎,尚海昆,,
来源：电力自动化设备 年份：2013
提出利用主成分分析（PCA）的方法对变压器局部放电原始特征参数进行降维,并提取出新的主成分因子。结果表明,提取出的主成分因子可以很好地表征原始特征向量。通过概率神经网络（P......
[期刊论文] 作者：尚海昆,孟建良,,
来源：中国电力教育 年份：2008
聚类是将数据对象分组为多个有意义或有用的类或簇的数据挖掘技术。聚类分析方法作为统计学的分支,在其多年的研究中主要集中在距离的聚类分析上。从较为经典的k-means算法出...
[学位论文] 作者：尚海昆,苑津莎,
来源：华北电力大学 年份：2018
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[期刊论文] 作者：尚海昆,王坤,李峰,,
来源：东北电力大学学报 年份：2016
针对局部放电检测中存在较多白噪声干扰的问题,采用基于集合经验模态分解的方法对放电信号进行消噪处理。该方法首先利用集合经验模态分解（EEMD）把信号分解成多个经验模态函数......
[期刊论文] 作者：孟建良,尚海昆,边玲,,
来源：微计算机信息 年份：2010
针对k-means算法存在的不足,提出了一种改进算法。针对目前供电企业CRM系统的特点提出了用聚类分析方法进行客户群细分模型设计,通过实验验证了本文提出的k-means改进算法的...
[期刊论文] 作者：尚海昆, 苑津莎, 王瑜, 靳松,,
来源：电工技术学报 年份：2013
针对变压器局部放电检测中存在较多干扰的问题，本文采用平移不变小波迹方法对放电信号进行消噪处理。该方法利用小波迹理论抑制信号噪声，并通过循环平移方法强化消噪效果。小波......
[期刊论文] 作者：尚海昆, 苑津莎, 王瑜, 靳松,,
来源：电测与仪表 年份：2014
针对传统的局部放电模式分类器存在的不足,提出了一种基于统计特征参数与相关向量机（ RVM ）的变压器局部放电类型识别的新方法。首先针对4种变压器局部放电实验模型的二维图谱......
[期刊论文] 作者：尚海昆, 苑津莎, 王瑜, 靳松,,
来源：电工技术学报 年份：2014
针对局部放电特征量的高维性及对噪声的高敏感性,提出一种基于交叉小波变换和相关系数矩阵的局部放电特征提取方法。基于交叉小波变换对信号的时频域分析功能以及对噪声的免...
[期刊论文] 作者：苑津莎, 尚海昆, 王瑜, 靳松,,
来源：电力系统保护与控制 年份：2013
针对变压器局部放电模式分类过程中特征参数维数过高的问题，提出了一种基于相关系数矩阵的参数降维方法。利用提取出的变压器局部放电信号的特征参数构造相关系数矩阵，通过分析......
[期刊论文] 作者：王瑜,苑津莎,尚海昆,靳松,,
来源：电工技术学报 年份：2015
传统的单一核函数SVM无法实现局部放电中的多特征空间向量的映射分类,且目前SVM大都采用不同尺度的径向基函数作为核函数,核的调整空间较为有限,无法针对不同特征空间的放电...
[期刊论文] 作者：苑津莎, 张利伟, 王瑜, 尚海昆,,
来源：电测与仪表 年份：2013
针对基于传统智能学习方法的变压器故障诊断存在训练速度慢、需调整的参数多及参数确定困难的问题,提出了基于极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的变压器故障诊断方法...
[期刊论文] 作者：尚海昆,苑津莎,王瑜,张利伟,
来源：电工技术学报 年份：2014
针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数...
[期刊论文] 作者：尚海昆,徐扬,苑津莎,李洪强,
来源：华北电力大学学报 年份：2013
对局部放电类型进行有效识别是准确评估变压器绝缘状态的重要前提。然而放电类型识别过程中往往需要大量训练样本的学习才能达到较高的识别精度。针对这种情况，提出一种基于主......
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