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摘要：一种基于核主成分分析与改进半监督模糊C均值聚类的变压器状态评估方法，根据拟评价的变压器状态评价监测指标，将变压器的历史监测数据生成多维参考向量；通过核主成分分析通过核函数将多维参考向量映射到高维空间进行降维；降低数据维度、完成特征抽取，确定变压器状态评价监测主成分指标；对变压器状态评价监测主成分指标数据进行预处理；包括带标签的样本数据提取和数据的归一化处理；对预处理后样本数据进行改进半监督模糊C均值聚类；对状态评估结果进行有效性和准确性分析。本发明克服了当前变压器状态评估模型数据信息挖掘不够深入等问题，能够客观、准确、高效地进行变压器状态评估，为变压器的状态检修提供决策依据。
主权项：1.一种基于核主成分分析与改进半监督模糊C均值聚类的变压器状态评估方法，其特征在于，包括以下过程：步骤一，根据拟评价的变压器状态评价监测指标，将变压器的历史监测数据生成多维参考向量；步骤二，通过核主成分分析通过核函数将多维参考向量映射到高维空间，应用主成分分析法进行降维；降低数据维度、完成特征抽取，将累计贡献率超过90％的向量作为主要分量保留，确定变压器状态评价监测主成分指标；步骤三，对变压器状态评价监测主成分指标数据进行预处理；包括带标签的样本数据提取和数据的归一化处理；步骤四，对预处理后样本数据进行改进半监督模糊C均值聚类，获得设定数量簇的隶属度集及聚类中心，基于标签信息确定各簇的状态分类；步骤五，对状态评估结果进行有效性和准确性分析。
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百度查询： 中国长江电力股份有限公司 基于核主成分分析与改进半监督模糊C均值聚类的变压器状态评估方法
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