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基于数据挖掘的电力系统异常数据辨识与调整
文献类型：会议
作者单位：淮南电力公司，安徽淮南 232007 淮南矿业集团，安徽淮南 232009
会议文献：第十二届中国科协年会论文集
会议名称：第十二届中国科协年会
会议日期：20101101
会议地点：福州
主办单位：中国科协
出版日期：20101100
语 种：中文
摘 要：保证电力系统的可靠运行，就要需要对系统中的异常数据进行检测辨识与调整。在数据挖掘领域，模糊C 均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的，但是面向电力系统的数据库的数据挖掘是要处理大量、高维的数据，这样FCM 算法在时间性能上难以令人满意。本文基于采样技术对FCM 算法进行改进，利用遗传算法对聚类结果进行优化，利用一种新的基于遗传优化的采样模糊C 均值聚类算法FFGO，实现对异常数据的实时动态处理。
关 键 词：数据挖掘 遗传算法 电力系统 数据辨识
分 类 号：N]
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