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蚁群聚类算法在线损分析中的应用研究

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摘要摘要电力系统线损分析一直以来都是研究的热点和难点。由于线损数据具有高维特性，传统数据挖掘方法很难直接应用于线损分析中。使用蚁群聚类算法将线损数据划分为多个子空间，再对特征样本进行聚类，并对每一组的线损特征规则进行了分析。

DOI 0dpr0kq0j2/3449721

作者郑建锋1郑乐平1黄钢2

机构地区郑建锋1郑乐平1黄钢2

出处《电力设备》 2016年7期

关键词线损分析聚类蚁群算法

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2016年07月17日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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5张芳凌;陈适;舒华;赵劲松. 蚁群算法在车辆巡回保障中的应用研究.武器系统与运用工程,2009-05.
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8赵贵喜;骆鲁秦;陈彬. 基于蚁群算法的K-Means聚类雷达信号分选算法.信号与信息处理,2009-02.
9张锦. 最短路径算法在线路抢修中的应用研究.企业管理,2016-03.
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