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1、在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中,各種數(shù)據(jù)的質(zhì)量變得越來越重要,系統(tǒng)操作中的不良數(shù)據(jù)可能使操作人員做出錯誤決策,從而對電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行造成影響.論文研究了一種新的電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識的方法:基于GSA(gap statistic algorithm)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法.GSA技術(shù)是基于聚類算法和數(shù)理統(tǒng)計的一種技術(shù),它的優(yōu)點在于能夠在無監(jiān)督學習的情況下自動找出一組數(shù)據(jù)的最佳聚類個數(shù).論文將GSA技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,首先將原始數(shù)據(jù)通過已經(jīng)訓
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