【摘 要】
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提出一种多标签随机森林（Multi-label Random Forest,ML-RF）分类算法,并将其应用于电能质量复合扰动分类。ML-RF是基于多标签决策树（Multi-label Decision Tree,ML-DT）的集成学习
【机 构】
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武汉大学电气工程学院,湖北省电力公司孝感供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51277134)~~
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提出一种多标签随机森林（Multi-label Random Forest,ML-RF）分类算法,并将其应用于电能质量复合扰动分类。ML-RF是基于多标签决策树（Multi-label Decision Tree,ML-DT）的集成学习算法,利用子决策树的组合来增强分类器的整体性能。首先对电能质量扰动信号进行平稳小波变换,计算各层分解系数的小波能量熵作为分类特征向量。然后使用Bootstrap自助法和子空间采样构造不同的训练集训练子决策树。最后组合子决策树得到ML-RF分类器,并对复合电能质量扰动进行分类
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