模糊聚类算法参数优选方法及其在局部放电模式识别中的应用

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为了研究GIS中不同缺陷所激发的局部放电类型,设置了悬浮电极、针尖电晕、自由微粒以及气隙等4种常见缺陷模型。对采集的局放数据,建立了最大放电量、平均放电量和放电次数等二维相位分布函数,在此基础上提取24组指纹特征参数。在采用模糊C均值(FCM)和Gustafson-Kessel(GK)等聚类算法对局放数据进行聚类分析时,针对聚类有效性,即样本集的类数c和模糊加权指数m的优选问题,介绍了一种新型聚类有效性评估指标U(c),发现U(c)值越大,得到的聚类数越接近于真实值。最后与其它有效性指标对比,验证了U(c)指标的准确性和有效性。
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