【摘 要】
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利用事件检测提取的功率特征数据进行K-medoids聚类分析,聚类结果将同DTW匹配距离结合识别电器设备,最终能够有效地识别出事件设备。通过改进K-medoids方法的初始点选择方法
【基金项目】
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西华大学研究生创新基金(项目编号:ycjj2017061);教育部“春晖计划”(项目编号:Z2011089)
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利用事件检测提取的功率特征数据进行K-medoids聚类分析,聚类结果将同DTW匹配距离结合识别电器设备,最终能够有效地识别出事件设备。通过改进K-medoids方法的初始点选择方法以及距离判别方法有效地改善了聚类结果;改进了聚类DB评判方法,既能有效评判聚类效果,也能简化计算。良好的聚类结果将为进一步匹配分类做铺垫,最后详细分析了DTW模板匹配与聚类结合识别负荷的过程,并且对多种匹配模式的DTW方法进行了实验,经过实验选择了合适的匹配模式,并且实验验证其能够有效减小匹配距离。
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