题名 改进K-均值聚类算法在电信客户分类中的应用
被引量：14
1
作者
关云鸿
机构
贵州财经学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011年第8期138-140,152,共4页
文摘
研究电信客户分类问题,根据不同类型采用不同策略。针对电信客户实行差异化营销和服务,需对电信客户进行准确分类。传统的k-均值聚类算法是一种重要数据挖掘技方法,存在对初始值敏感和易陷入局部最优的缺陷,导致电信客户分类正确率较低。为了提高电信客户分类的正确率,提出了一种改进k-均值聚类的电信客户分类算法。首先改进k-均值聚类算法通过变异、杂交和选择操作,然后根据分类特征动态地确定初始聚类数k和自适应确定聚类中心,最后采用湖南省某地区客户分类数据进行验证性实验。仿真结果表明,改进k-均值聚类算法很好地解决全局识别寻优问题,提高了客户分类正确率,大幅度减小误差。
关键词
均值算法 差分演化算法 客户分类
Keywords
mean algorithm Differential evolution algorithm Categorized customer
分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于非对称3×3耦合器的光纤相位解调研究
被引量：5
2
作者
梁育雄 黄毓华 王升 宁娜
机构
广东电网有限责任公司珠海供电局 无锡联河光子技术有限公司
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期25-30,共6页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20172837,030400KK52170062)。
文摘
为了解决3×3耦合器相位解调中,输出的3路信号分光比不均匀和相位差不能严格满足120°的非对称问题,采用了一种新型的3×3耦合器解调方案,并进行了理论分析和实验验证。利用均值算法对输出的任意两路信号分别进行预处理,压缩原始3路输出信号之间的功率与相位的偏差,使经过矫正后新的3路信号近似为对称状态输出。根据仿真与实验的结果,分析了耦合器输出的对称性条件和新型解调方案的抗噪声能力。结果表明,该新型解调方案可以有效矫正3×3耦合器3路输出信号的非对称性,新方案的噪声水平约为10^-4mW,信噪比约为50dB,与传统的解调方案相比,可以得到准确度与信噪比更高的待测信号。这一结果对光纤相位解调领域有很好的指导作用,加速了光纤传感技术的实用化进程。
关键词
光电子学 相位解调 均值算法 3×3耦合器
Keywords
optoelectronics phase demodulation mean algorithm 3×3 coupler
分类号
TN203
[电子电信—物理电子学]
题名 基于优化K-means算法的高校成绩聚类分析研究
被引量：1
3
作者
张梁 杨立波 张小勇 史俊冰
机构
太原学院智能与自动化系
出处
《太原学院学报（自然科学版）》
2024年第2期79-84,共6页
基金
山西省教学改革创新项目(J20231427) 山西省大学生创新创业训练计划项目(20231442) 山西大学生创新创业训练计划项目(20231472)。
文摘
针对经典K均值算法在聚类中心易受异常值影响,导致聚类结果不稳定的问题,提出基于样本分布密度的优化K-means算法,以提高聚类稳定性和准确性;聚类后通过CH指数和分类区间占比总体两种方法,客观评价3种离散化方法,结果表明,优化的K-means算法避免了区间分类不合理现象,更加准确地反映了成绩样本的分布特点。
关键词
均值算法 分布密度 聚类 K-mean S
Keywords
mean algorithm distribution density clustering K-mean s
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 一种基于SVR节点数据预测改进算法
被引量：1
4
作者
刘梅 张浏
机构
华南理工大学信息网络工程研究中心 徽商银行信息科技部
出处
《电子设计工程》
2018年第6期86-89,94,共5页
基金
国家科技支撑计划项目(2012BAH09B01) 广东省省级科技计划项目(2016B030308001) 广州市天河区科技计划项目(201502YH019)
文摘
针对无线网络中部分传感器失效后无法进行有效或准确预测节点信息的问题,提出了一种面向无线传感网络的节点数据预测算法。该算法是在支持向量回归(SVR)算法基础上,引入了邻居节点影响因素(或称邻居节点数据的相关性),采用邻居节点相关性对其数据进行修正,从而实现了对SVR算法的改进,弥补了SVR算法在随机突发事件中预测不够准确的问题。经过仿真实验表明,该算法能够有效地应对突发或临时原因引起采集样本数据突然改变问题,预测更接近真实数据,准确性更高。
关键词
无线传感网络 支持向量回归 预测算法 邻居节点 均值算法
Keywords
wireless sensor networks SVR prediction algorithm neighbor node mean algorithm
分类号
TN702
[电子电信—电路与系统]
题名 模拟量均值算法存在的问题以及可靠性提升研究与应用
5
作者
陈斌
机构
江苏核电有限公司
出处
《电子技术应用》
2021年第S01期44-49,共6页
文摘
现有电力、化工、制造等行业为了测量结果准确可靠,对于重要关键参数,大都对获取的多个模拟量值进行均值计算处理获取最终数值。由于现有工程中均值算法设计未充分考虑测量仪表漂移的故障影响,导致均值结果偏离真实值;信号采集通道设计未采用独立信号通道,信号采集未使用独立采集模件,导致一个通道或者一个模件故障,影响均值计算结果。对模拟量均值算法在设计上存在的问题进行了研究,并给出了可靠性提升的工程应用方案。
关键词
均值算法 采集通道 采集模件 可靠性提升
Keywords
mean algorithm acquisition channel acquisition module reliability improvement
分类号
TM623
[电气工程—电力系统及自动化]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于人脸特征的疲劳驾驶状态判别方法
6
作者
宋超 彭华武
机构
襄阳职业技术学院 中国兵器工业集团江山重工研究院有限公司
出处
《信息与电脑》
2022年第19期153-156,共4页
基金
襄阳市2022年度市级科技计划项目“基于计算机视觉与深度学习的疲劳驾驶预警系统研究”(项目编号:2022ABH006353)。
文摘
由于传统方法对于疲劳驾驶状态判别速率较慢,并且误判率较高,实际判别效果不佳,提出基于人脸特征的疲劳驾驶状态判别方法。利用AgCl电极方式采集驾驶员眼部信号,利用三轴加速度计与三轴陀螺仪采集驾驶人员头部姿态信号,利用高清相机采集驾驶员嘴部信号,采用均值算法对状态信号进行滤波处理,并对图像数据均值化处理,利用人脸特征技术提取驾驶员眼部特征、头部姿态特征和嘴部特征,利用评价矩阵计算驾驶员疲劳系数,以判别疲劳驾驶状态。经实验证明,设计方法判别速率较快,并且误判率相对较低,具有较好的可行性。
关键词
人脸特征 疲劳驾驶 状态判别 均值算法 均值化
Keywords
face features fatigue driving state discrimination mean algorithm averaging
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 EV-DO前向链路时分导频的信道估计方法
7
作者
王强 王大鸣 张欣然 王超
机构
解放军信息工程大学 [
出处
《电信科学》
北大核心
2010年第3期41-45,共5页
基金
国家"863"计划基金资助项目(No.2009AA011504)
文摘
cdma20001xEV-DO前向链路导频信道为时隙突发模式,在没有用户的时候,数据时隙空闲,此时跟踪环路中断,在下个相邻数据时隙到来时,码相位和频偏发生了变化,同时导频突发长度短的特点对系统的信道估计提出了更高的要求。在总结现有各种信道估计算法的基础上,对比分析了其优缺点和适用的环境,仿真了实际工程中常用的算法,给出了比较结果,从而为信道估计的硬件实现提供了一定的参考。
关键词
EV-DO 时分导频 信道估计 平均值法 线性内插值 最小二乘内插值
Keywords
EV-DO, pilot slot, channel estimation, mean algorithm , linear interpolation, least square interpolation
分类号
TN929.533
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于属性权重的Fuzzy C Mean算法
被引量：45
8
作者
王丽娟 关守义 王晓龙 王熙照
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 河北师范大学学位办公室 河北大学数学与计算机学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第10期1797-1803,共7页
基金
两项国家自然科学基金(60435020 60473045) 河北省自然科学基金(603137)资助.
文摘
提出CF-WFCM算法,该算法分为属性权重学习算法和聚类算法两部分.属性权重学习算法,从数据自身的相似性出发,通过梯度递减算法极小化属性评价函数CFuzziness(w),为每个属性赋予一个权重.将属性权重应用于Fuzzy C Mean聚类算法,得到CF-WFCM算法的聚类算法.CF-WFCM算法强化重要属性在聚类过程中的作用,消减冗余属性的作用,从而改善聚类的效果.我们选取了部分UCI数据库进行实验,实验结果证明:CF-WFCM算法的聚类结果优于FCM算法的聚类结果.函数CFuzziness(w)不仅可以评价属性的重要性,而且可以评价属性评价函数的优劣.实验说明了这一问题.最后我们对CF-WFCM算法进行了讨论.
关键词
梯度递减算法 FUZZY C mean 算法属性权重学习算法 聚类有效性函数
Keywords
gradient descent algorithm Fuzzy C mean algorithm feature weight learning algorithm cluster validity index
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 模糊c均值聚类算法
被引量：37
9
作者
刘蕊洁 张金波 刘锐
机构
兰州交通大学数理与软件工程学院
出处
《重庆工学院学报（自然科学版）》
2008年第2期139-141,共3页
文摘
模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.对模糊聚类进行了概述,从理论和实验2个方面研究了模糊c均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析.结果表明,该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需进一步研究.
关键词
模糊C均值算法 模糊聚类 聚类分析
Keywords
fuzzy c-mean algorithm fuzzy clustering clustering analysis
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 快速模糊分割算法
被引量：27
10
作者
叶秀清 顾伟康 肖强
机构
浙江大学信息与电子工程学系
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
1996年第1期66-70,共5页
文摘
图像分割中一个重要问题是如何快速和正确地将图像分割成一些有意义的区域.由于图像处理对象的复杂性,因此在处理的不同层次都可能出现不确定性和不精确性,即模糊性.模糊方法可以解决处理过程中的模糊性.本文首先简要介绍模糊C-均值算法,然后提出我们改进的方法,旨在解决图像处理中大数据量引起的计算速度问题,并给出了实验结果.经过改进后的模糊C-均值算法可以作为计算机视觉系统的预处理过程.
关键词
图像分割 算法 图像处理 模糊分割算法
Keywords
Image Segmentation,Fuzzy C-mean algorithm .
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 城市轨道交通站点分类的聚类方法研究
被引量：30
11
作者
李向楠
机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
出处
《铁道标准设计》
北大核心
2015年第4期19-23,共5页
文摘
在城市轨道交通相关研究中,需要对站点进行划分,讨论不同站点的差异性。采用聚类分析的方法,选取站点自身特点和站点环境特征等相关的11个因素作为聚类分析的初始变量,对变量进行量化和标准化。对标准化的变量进行因子分析,从变量中提取隐藏的三个公共因子:步行环境因子、站点规模因子、站点接驳因子,达到突出特点和降低变量维度的效果。采用K-均值法,根据提取的公共因子进行聚类,最终将成都地铁1号线现运营16个站点划分为五大类。
关键词
城市轨道交通 站点分类 聚类分析 因子分析 K-均值法
Keywords
Urban rail transit Station classification Cluster analysis Factor analysis K-mean algorithm
分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
题名 基于PSO的模糊聚类算法
被引量：17
12
作者
许磊 张凤鸣
机构
空军工程大学工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第21期4128-4129,共2页
文摘
提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO。
关键词
混合聚类 粒子群优化算法 模糊C-均值算法 全局优化 分类错误率
Keywords
hybrid clustering particle swarm optimization fuzzy C- mean algorithm global optimization classification error rate
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 非线性期望的理论、方法及意义
被引量：19
13
作者
彭实戈
机构
山东大学数学学院 山东大学高等研究院
出处
《中国科学：数学》
CSCD
北大核心
2017年第10期1223-1254,共32页
基金
国家自然科学基金(批准号:L1624032 11526205和11626247) +1 种基金 国家外专局111研究计划 中国科学院和国家自然科学基金委员会交叉学科战略发展研究资助项目
文摘
本文是非线性期望理论进展的一个综述,首先给出非线性期望空间的基本定义,并通过非线性期望的表示定理和几个典型的非线性独立同分布(i.i.d.)的例子来说明为什么这个新框架可以广泛地用来分析和计算现实世界(高维)数据背后隐藏的概率和统计分布的不确定性;进而介绍次线性期望空间中两个最重要的统计分布—非线性正态分布和最大分布,以及相应的非线性大数定律和中心极限定理,是新领域的基础性和关键性的突破,其典型的应用就是对于现实的(高维)样本数据的非常简单而深刻的φ-max-mean算法.本文还介绍一个最重要的连续时间随机过程——非线性Brown运动及相关随机分析,包括随机积分、随机微分方程和非线性鞅理论.新的理论框架实质性地推广了Kolmogorov于1933年建立的、以概率测度为核心的概率论公理体系(?,F,P).其关键不同的是,其核心概念是(非线性)期望ê,期望为线性的特殊情形对应着概率论公理体系.正是这种非线性使人们能够对于现实世界中无处不在的概率模型本身的不确定性也能进行定量的分析和计算.从而实质性地放宽了概率统计理论中对于现实世界的随机数据的统计假设要求,本文也因而获得了实际样本数据的非线性分布的φ-max-mean算法,它是一种新的非线性Monté-Carlo算法.
关键词
非线性数学期望 非线性正态分布 非线性独立同分布 非线性大数定理和中心极限定理 非线性Brown运动及其随机分析 非线性鞅 非线性Monté-Carlo算法 φ-max-mean 算法
Keywords
nonlinear expectation, nonlinear normal distribution, nonlinear i.i.d., nonlinear large numbers theorem and central limit theorem, nonlinear Brownian motion and its stochastic calculus, nonlinear martingale theory, nonlinear Monté-Carlo method, φ-max-mean algorithm
分类号
O211.67
[理学—概率论与数理统计]
题名 动态聚类分析在储层分级中的应用
被引量：8
14
作者
文环明 肖慈珣 甄兆聪 粟英姿 汪华
机构
成都理工大学信息工程学院
出处
《物探化探计算技术》
CAS
CSCD
2002年第4期323-327,共5页
文摘
在油气田,特别是海上油气田勘探开发工作中,为了提高经济效益,通常需要对储层进行分级,以便合理地制定勘探开发方案。然而,目前普遍使用的测井解释方法都无法提供储层分级的级别,通用的聚类分析也只能进行样本分类。为了从测井资料中获取储层分级信息,作者在动态聚类分析的基础上,将聚类中心的特征值之和定义为分级指数,从而成功地解决了储层分级问题。通过南海某油田ST36井的测井资料处理,并经多种资料验证,证明了用该方法进行储层分级是有效的。
关键词
动态聚类分析 C均值算法 储层 测进解释 分级
Keywords
clustering analysis C-mean algorithm reservoir grading log interpretation
分类号
P618.130.8
[天文地球—矿床学]
P
[天文地球—地质学]
题名 基于差异哈希算法的改进非局部均值去噪算法
被引量：14
15
作者
化春键 马金科 陈莹
机构
江南大学机械工程学院 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室 江南大学物联网工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第14期71-76,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573168) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(JUSRP11008)。
文摘
针对非局部均值(NLM)算法度量邻域块相似度不够准确的缺点,提出了一种基于差异哈希算法与汉明距离的改进NLM算法。传统算法通过欧氏距离度量邻域块之间的相似度,保持边缘和细节的能力较弱,易导致滤波后的图像模糊失真。因此引入了包含梯度信息的差异哈希算法对欧氏距离进行改进,由邻域块生成差异哈希图像,并用其汉明距离衡量邻域块的相似度。实验结果表明,对于低噪图像,本方法在去噪的同时能较好地保持细节边缘,且相较其他算法,运行速度有很大提升,具有一定的应用价值。
关键词
非局部均值算法 差异哈希算法 汉明距离 去噪
Keywords
non-local mean algorithm difference hash algorithm Hamming distance denoising
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 联合聚类方法和深度学习的混凝土坝变形预测
被引量：12
16
作者
林川 王翔宇 苏燕 张挺 陈泽钦
机构
福州大学土木工程学院 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
出处
《水力发电学报》
CSCD
北大核心
2022年第10期112-127,共16页
基金
国家自然科学基金(52109118) 福建省自然科学基金青年计划(2020J05108) 福建省水利科技项目(MSK202215)。
文摘
混凝土大坝变形预测对其安全运行具有重要意义,针对传统分析方法难以捕捉长期序列时序特征从而导致预测精度较低的问题,本文采用麻雀优化算法(SSA)和K调和均值算法(KHM)相结合对监测值进行聚类以捕捉序列时序特征,然后采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)等方法对聚类结果进行降噪处理,最后采用长短期记忆(LSTM)模型对序列进行预测。分析结果表明,本文所提出的聚类方法具有较好的长序列特征识别能力,结合基于CEEMDAN分解方法去除序列中存在的冗余信息,从而使LSTM模型能够更好地捕捉变形值的时序特性,进而提高预测精度。所提模型具有较好的精度和适应性,可为大坝变形预测提供一种有效方法。
关键词
混凝土大坝变形预测 K调和均值算法 麻雀优化算法 自适应噪声完备集合经验模态分解 长短期记忆模型
Keywords
concrete dam deformation K-harmonic mean algorithm sparrow search algorithm complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise long short-term memory
分类号
TV698.1
[水利工程—水利水电工程]
题名 基于离散余弦变换的非局部均值图像去噪算法
被引量：11
17
作者
沈萍萍 余勤
机构
四川大学电气信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第1期183-186,共4页
文摘
提出一种改进的图像去噪算法。利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)对图像进行"粗糙"去噪,保留图像平滑部分与大部分细节信息;在非局部域内,利用得到的DCT系数构造选择函数对相似像素点进行预选择,将这些相似像素点应用到非局部均值去噪方法中,进行二次去噪;在二次去噪时,利用选择函数对权重系数做出修正,达到自适应滤波的目的。实验结果表明,该算法在峰值信噪比和结构相似度方面都有一定提高。
关键词
离散余弦变换 选择函数 非局部均值算法 权重系数 自适应滤波
Keywords
discrete cosine transform selection function non-local mean algorithm weight coefficient adaptive filter
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于模拟退火粒子群算法的FCM聚类方法
被引量：8
18
作者
李丽丽 刘希玉 庄波
机构
山东师范大学信息科学与工程学院 山东师范大学管理与经济学院 滨州学院计算机科学技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第30期170-172,共3页
基金
山东省自然科学基金重大项目No.Z2004G02 山东省教育厅计划项目No.J05G01 "泰山学者"建设工程专项经费资助~~
文摘
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验表明,该算法有很好的全局收敛性,能够较快地收敛到最优解。
关键词
聚类分析 模拟退火算法 粒子群优化算法 模糊C-均值算法 全局优化
Keywords
cluster analysis simulated annealing Particle Swarm Optimization（PSO） fuzzy C-mean algorithm global optimization
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 面向结构复杂数据集的模糊聚类有效性指标
被引量：11
19
作者
唐益明 丰刚永 任福继 胡相慧 张有成
机构
合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室 合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期119-127,共9页
基金
国家自然科学基金(61673156,61432004,61672202,U1613217) 安徽省自然科学基金(1408085MKL15,1508085QF129) +1 种基金 中国博士后科学基金(2014T70585) 国家“八六三”高技术研究发展计划基金(2012AA011103)资助项目
文摘
如何有效确定聚类数是聚类领域的历史性难题之一。面向聚类的一大标志性算法——模糊C均值算法,现在聚类评价性指标普遍对数据结构复杂和集群大小差异悬殊的数据集难以做出精准判断。针对该问题,提出了一种新的基于数据集几何结构和大小集群的模糊聚类的有效性指标VGSDC（面向几何结构和大小集群的指标）。以类内平方误差和、隶属度权值得到紧致性度量策略,以聚类中心距离最小值、各聚类中心到平均聚类中心的距离和衍生出分离性测算方法,由此合成得到新的有效性指标VGSDC。进一步凭借VGSDC的极值处对应的类别数可自动得到最佳聚类数。通过在6个数据集上与11种聚类有效性指标的实验对比分析,发现所提的VGSDC指标性能最优,不仅可以处理多种类型的数据集,而且充分考虑了数据集的结构特征和复杂性,能够适用于大型、聚类中心间距离差异悬殊的数据集。
关键词
有效性指标 聚类分析 模糊C均值算法 紧致性 分离性
Keywords
validity index clustering analysis fuzzy C-mean algorithm compactness separation
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 含光伏电站发电系统可靠性评估方法研究
被引量：10
20
作者
杨苏 黄俊辉 关志坚 袁越 吴涵
机构
河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心 国网江苏省电力公司经济技术研究院
出处
《电力需求侧管理》
2017年第4期23-28,共6页
基金
国家重点研发计划项目课题(2016YFB0900103) 国网江苏省电力公司经济技术研究院科技项目(基于源网荷(储)优化协调的主动配电网示范区规划技术研究)
文摘
近年来光伏发电并网容量不断增加,如何准确评估其对发电系统可靠性的影响具有现实意义。综合考虑光伏出力具有的昼夜日周期性和季节时序特性,提出了一种基于最优分段和多维聚类算法的光伏出力建模方法。首先根据光伏每天有效出力时间长短为原则,采用Fisher最优分段算法,对其年时序出力进行最优分段;然后利用模糊c均值聚类技术对每一时间段逐一进行聚类分析。使得光伏出力的建模更细化,能较好地保留了其局部特性。以IEEE-RTS测试系统为例,针对宁夏某光伏电站实测出力数据,采用该方法将年评估时间尺度智能划分为5个时间段,并在各时间段上量化分析不同光伏容量对发电系统可靠性的影响。计算结果证明了该方法的有效性,对光伏电站的并网容量规划具有重要指导意义。
关键词
光伏电站 Fisher最优分段 模糊C均值聚类 可靠性评估 发电系统
Keywords
photovoltaic station Fisher optimal segmentationfuzzy c-mean algorithm reliability assessment generation systems
分类号
TM615.2
[电气工程—电力系统及自动化]
