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引入改進(jìn)的K-means算法的電纜監測數據優(yōu)化技術(shù)的研究
DOI:
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作者:
作者單位:

上海電力學(xué)院,上海電力學(xué)院,上海電力學(xué)院,上海電力學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TN818

基金項目:

國家自然科學(xué)基金項目(51207088)、上海市自然科學(xué)基金(12ZR1412100)、上海市地方能力建設項目(14110500900)


Research on data optimization technology of cable condition detection based on developed K-means algorithm
Author:
Affiliation:

Shanghai University of Electric Power,,Shanghai University of Electric Power,Shanghai University of Electric Power

Fund Project:

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    摘要:

    分布式光纖是一種新型在線(xiàn)監測技術(shù),能極大程度提高電纜健康狀態(tài)的監測效率。由于光纖處于復雜環(huán)境影響中,以及分布式節點(diǎn)實(shí)時(shí)產(chǎn)生龐大的數據群,這對監測數據的處理技術(shù)提出了更高的要求。基于傳統的數字式平均法,引入一種改進(jìn)的k-means聚類(lèi)算法,實(shí)時(shí)對各節點(diǎn)產(chǎn)生的數據集處理,能準確的識別因噪聲影響而產(chǎn)生的奇異數據,提高了數據反饋的效率和準確性,從而減少了監測系統的漏報和誤報現象。現有的實(shí)驗仿真表明改進(jìn)的算法較傳統算法在數據處理的準確性和快速性上都有明顯的提升。

    Abstract:

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引用本文

江友華,王潤超,王林,陳江偉.引入改進(jìn)的K-means算法的電纜監測數據優(yōu)化技術(shù)的研究計算機測量與控制[J].,2015,23(12):15.

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歷史
  • 收稿日期:2015-06-16
  • 最后修改日期:2015-07-21
  • 錄用日期:2015-07-22
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-01-08
  • 出版日期:
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