【摘 要】
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模式识别可以摆脱描述系统运行特性的模型限制,计算量受系统规模影响小,整体评估速度快,可以用于在线分析。朴素贝叶斯分类器是模式识别中常用的分类器,具有简单、健壮而且高效的特点,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,影响了其分类精度。本文利用电科院PSASP软件仿真,进行故障数据的采集;编写特征量采样程序,形成了用于暂态稳定评估的原始样本集。在此基础上,提出了基于灰色关联聚类的特征量选择
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模式识别可以摆脱描述系统运行特性的模型限制,计算量受系统规模影响小,整体评估速度快,可以用于在线分析。朴素贝叶斯分类器是模式识别中常用的分类器,具有简单、健壮而且高效的特点,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,影响了其分类精度。本文利用电科院PSASP软件仿真,进行故障数据的采集;编写特征量采样程序,形成了用于暂态稳定评估的原始样本集。在此基础上,提出了基于灰色关联聚类的特征量选择方法,对暂态稳定特征量进行降维,在一定程度上放松了朴素贝叶斯分类器的独立性限制条件;并以朴素贝叶斯分类器
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