【摘 要】
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为了保证电力系统的可靠运行，需要对系统中的异常数据进行检测辨识与调整。在数据挖掘领域，模糊C均值聚类法（FCM）在处理小量低维的数据挖掘时是有效的，但是面向电力系统的数据库的
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为了保证电力系统的可靠运行，需要对系统中的异常数据进行检测辨识与调整。在数据挖掘领域，模糊C均值聚类法（FCM）在处理小量低维的数据挖掘时是有效的，但是面向电力系统的数据库的数据挖掘是要处理大量、高维的数据，这样FCM算法在时间性能上难以令人满意。文中基于采样技术对FCM算法进行改进，利用遗传算法对聚类结果进行优化，利用一种新的基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法FFGO（FuzzyFCMwithGeneticOptimization），实现对异常数据的实时动态处理。
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