【摘 要】
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传统的最优聚类、分类技术,需要对聚类原型做球形假设,若将其应用于溶解气体分析（DGA）数据表诊断故障分类问题将存在不符合聚类本质的问题。为此将密度聚类方法引入DGA数据的故
【机 构】
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武汉大学电气工程学院,华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室,河南省电力公司市场营销部,河南省信阳市电力公司
【基金项目】
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华北电力大学青年教师科研基金(200611017)~~
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传统的最优聚类、分类技术,需要对聚类原型做球形假设,若将其应用于溶解气体分析（DGA）数据表诊断故障分类问题将存在不符合聚类本质的问题。为此将密度聚类方法引入DGA数据的故障诊断,取消了对聚类原型做形状假设,实现了DGA样本聚类的无监督型分析。该方法实现如下：①利用非参数密度估计方法估计样本空间概率密度函数,并以概率密度函数作为聚类依据,密度函数值较大的区域将有可能作为类簇原型区;②利用非参数估计方法直接估计出概率密度函数的梯度场;③依据概率密度函数的梯度分布确定聚类原型,进而利用峡谷搜索法思想建立聚类划
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