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熊浩; 李卫国; 宋伟; 王勇; 杨俊; 李令;
武汉大学电气工程学院,武汉430072;
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,北京102206;
河南省电力公司市场营销部,郑州450052;
河南省信阳市电力公司,信阳464000;
密度聚类; 聚类原型; 划分; 非参数估计; 故障分辨率; 溶解气体分析;
机译:应用于DGA的人工神经网络在充油电力变压器故障诊断中的应用
机译:一种适用于时序故障数据的基于DGA的新型变压器故障诊断方案
机译:基于k最近邻插补DGA数据集的基于支持向量机的电力变压器故障诊断
机译:利用特征气体的相对含量的DGA解释方法及燃气效应用于油浸式电力变压器的故障诊断
机译:有监督的有序序数聚类–一种人机学习算法,可在大型数据集中创建准确的聚类:采用新颖的可视化技术应用于印第安纳州水质数据
机译:将多元聚类技术应用于健康数据:巴黎都市圈的四种医疗保健利用类型
机译:道路交通事故数据的重新评估 - 分析政策:将核电厂危机等高概率,低概率事件的理论应用于交通事故等自愿,低后果,高概率事件。
机译:生成地球物理数据概率模型的方法,包括生成训练库概率模型,将模型应用于一组或多组数据以生成多个处理结果,并根据可接受性标准接收结果。如果用户模型可以接受,则选择的候选人会收到评估结果。如果不可接受,例如要添加到库中;方法;储存媒介;系统
机译:基于多维时间序列框架卷积LSTM的变压器DGA数据预测方法
机译:应用于定制电力设备的电力变压器直流链路电容器故障诊断的简单容量估算系统
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