【摘 要】
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研发了基于机器学习算法的GIS设备运行状态分析模型,根据其PD的严重程度做出GIS设备状态的评估。该模型主要完成了ISODATA算法和模糊KNN(Fuzzy K-Nearest Neighbor)算法开发
【机 构】
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湖北工业大学计算机学院,武汉大学电气工程学院,国网山东省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(2015AA050204)
论文部分内容阅读
研发了基于机器学习算法的GIS设备运行状态分析模型,根据其PD的严重程度做出GIS设备状态的评估。该模型主要完成了ISODATA算法和模糊KNN(Fuzzy K-Nearest Neighbor)算法开发。其中,ISODATA算法对训练样本数据集进行训练,得到具有若干个聚类的新样本数据集;在此基础之上,FKNN算法对新样本进行设备状态分类。实验结果显示,对设备状态评估多分类问题,研发的模型可以保持95%以上的准确率,而且相较于原始KNN算法能减少90%以上时间开销,具有良好的应用前景。
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