基于多元模糊支持向量数据描述的高压电缆缺陷识别
为了实现高压电缆缺陷状态准确识别,该文提出基于多元模糊支持向量描述的高压电缆缺陷识别方法.针对原始支持向量描述(SVDD)对异常数据敏感的问题,首先利用竞争凝聚算法对高压电缆训练样本进行模糊聚类和筛选,并利用筛选后样本的隶属度对SVDD加权处理,进而获得高压电缆每种状态的训练样本的最小超球体,实现对高压电缆多种缺陷状态的有效识别.最后,利用广东珠海高压电缆的实际数据对所提模型的可行性和准确性进行验证.
竞争凝聚算法、缺陷识别、超球体、高压电缆、多元模糊支持向量描述
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TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金;广东电网有限责任公司科技项目
2020-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
240-247