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提出一种基于DBSCAN特征聚类的改进随机森林特征选择算法对SOFC系统的故障进行定位。该方法通过DBSCAN聚类算法挖掘变量间的相关关系,将变量聚类,再挑选出特征选择结果。实验表明:该方法不仅可以筛选出与故障强相关的特征,还能尽可能地减少特征间的冗余,可以高效、快速、准确地对故障进行定位。
基于特征聚类与特征选择算法的SOFC系统故障定位
【摘 要】
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提出一种基于DBSCAN特征聚类的改进随机森林特征选择算法对SOFC系统的故障进行定位。该方法通过DBSCAN聚类算法挖掘变量间的相关关系,将变量聚类,再挑选出特征选择结果。实验
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2019年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777122,61273161)
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