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将基于间隙统计（gapstatistic）聚类算法的数据挖掘技术应用于电力系统不良数据的辨识中．将聚类内围绕聚类均值的欧氏平方距离和的对数与相应的参考值的数学期望做比较，对量测数据进行聚类个数的确定．仿真结果表明，与传统的状态估计方法相比，此方法可避免残差污染和残差淹没。
间隙统计在电力系统不良数据辨识中的应用
【摘 要】
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将基于间隙统计（gapstatistic）聚类算法的数据挖掘技术应用于电力系统不良数据的辨识中．将聚类内围绕聚类均值的欧氏平方距离和的对数与相应的参考值的数学期望做比较，对量测数据
【机 构】
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南京工程学院工程基础实验与训练中心,南京理工大学动力工程学院
【出 处】
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南京工程学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年3期
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