文献类型：会议

作　　者：熊燕 李毅

作者单位：[1]淮南电力公司 [2]淮南矿业集团

会议文献：经济发展方式转变与自主创新——第十二届中国科学技术协会年会（第四卷）

会议名称：经济发展方式转变与自主创新——第十二届中国科学技术协会年会

会议日期：20101101

会议地点：中国福建福州

主办单位：中国科学技术协会学会;福建省人民政府

出版日期：20101101

学会名称：中国科学技术协会学会学术部

语　　种：中文

摘　　要：为了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(Fuzzy FCM with Genetic Optimization),实现对异常数据的实时动态处理。

关 键 词：异常数据 数据挖掘 采样 模糊C均值聚类 遗传算法

分 类 号：TM732]