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廖攀峰; 齐军; 孙绥; 智李; 薛冬;
三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443000;
湖北省微电网工程技术研究中心(三峡大学),湖北宜昌443000;
内蒙古电力调度控制中心,内蒙古呼和浩特010020;
风电功率预测; k-means聚类; 典型场景; 机组组合;
机译:使用自动选择聚类数和支持向量机的K-means聚类对场景中的图像字符进行二值化和识别
机译:基于改进混合神经网络和改进粒子群算法的新型预测引擎对风电功率的预测
机译:K-Means聚类方法在基于嵌入式Flexray节点的Flexray通信网络消息调度方法中的应用
机译:基于K-means的共识聚类:算法,理论和应用
机译:初始簇质心的确定是否提高了K-Means聚类算法的性能?应用研究中遗传算法最小生成树和分层聚类的三种混合方法的比较
机译:改进的基于复杂网络的K-means聚类方法在滚动轴承故障诊断中的应用
机译:在k-means算法中采样以聚类大数据集
机译:基于K-means聚类的运动补偿数字视频插值的运动矢量采集系统和方法
机译:无线传感器网络中基于聚类的调度系统和调度方法及记录介质的相同方法
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