【摘 要】
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在使用记分准则对特征属性进行初步降维后,采用改进的主成分分析法对降维后的属性进行分类,分别提取主成分,把各类主成分合并起来作为支持向量机（SVM）的训练输入。以节点电压和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50907008,60974036）
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在使用记分准则对特征属性进行初步降维后,采用改进的主成分分析法对降维后的属性进行分类,分别提取主成分,把各类主成分合并起来作为支持向量机（SVM）的训练输入。以节点电压和支路损耗为属性,得到静态电压稳定的分类器。对IEEE 14节点和IEEE 300节点系统进行仿真分析,结果表明3种记分准则均能有效剔除对分类影响较小的属性,虽然分类属性比综合属性得到的主成分多,但相对海量属性已大幅降低,所提方法能提高准确度,节约内存。
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