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基于多视图稀疏特征选择的架空输电线路故障原因判别 被引量：6
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作者 苏超 杨强 《智慧电力》 北大核心 2023年第3期96-103,共8页
日渐增加的多源异构数据为输电线路故障原因判别带来了信息融合的机遇和挑战。为解决故障录波和多源关联信息的特征融合问题,引入多视图学习概念,提出了基于多视图稀疏特征选择的架空输电线路故障原因判别方法。根据故障录波和关联信息... 日渐增加的多源异构数据为输电线路故障原因判别带来了信息融合的机遇和挑战。为解决故障录波和多源关联信息的特征融合问题,引入多视图学习概念,提出了基于多视图稀疏特征选择的架空输电线路故障原因判别方法。根据故障录波和关联信息区分并提取双视图故障特征,随后基于稀疏表示提出了层次多视图特征选择算法(HMVFS)。该算法引入ε-dragging扩大分类类别的标签间距,并通过Frobenius范数和l2,1范数的正则化项分别从故障视图和故障特征的高低维度实现特征选择。最后采用某地区输电线路故障数据进行对比实验,结果验证了该方法在输电线路故障原因判别的有效性和优越性。 展开更多
关键词 输电线路 故障原因判别 多视图学习 稀疏表示 特征选择
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