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《纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集》2009年
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基于多类分类SVM的电能质量扰动识别

陈春玲  许童羽  袁野  
【摘要】:结合傅立叶变换良好的幅频特性、小波变换良好的时频特性和支持向量机优秀的统计学习能力,采用多类分类支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。首先对电压骤升、电压骤降、电压中断、谐波、电压波动、暂态振荡、瞬时脉冲、频率偏差8种常见电能质量扰动进行数学建模,利用傅里叶变换和小波变换对产生的样本波形进行特征提取,将特征量输入到osu_svm进行电能质量扰动多类分类。算例表明该方案具有识别正确率高,训练样本数少,训练时间短,实时性好,对噪声不敏感等优点,是电能质量扰动识别的有效方法。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前7条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 吴迪;基于SVM分类器的分步定位算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 杨焕;基于Basic-N-Units特征的SVM方法预测MicroRNA[D];吉林大学;2010年
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10 冯青;基因微阵列数据的SVM分类器优化方法[D];东北师范大学;2010年
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