机译:基于内核回归和距离度量学习的数据驱动的瞬态稳定性评估
Tsinghua University Beijing China;
Tsinghua University Beijing China;
Tsinghua University Beijing China;
State Grid Jibei Electric Power Company Beijing China;
State Grid Corporation of China Beijing China;
Kernel; Power system stability; Stability criteria; Load flow; Euclidean distance;
机译:基于内核回归和距离度量学习的数据驱动的瞬态稳定性评估
机译:通过Mahalanobis内核回归和集合学习,考虑网络拓扑改变的数据驱动的瞬态稳定性评估模型
机译:基于距离度量学习的内核语法矩阵学习,用于内核特征空间中的模式分析任务
机译:基于广泛学习系统的瞬态稳定性评估数据驱动方法
机译:从不确定的数据中学习:基于核的稳健的多类分类器和回归器
机译:基于核的距离度量学习用于微阵列数据分类
机译:通过Mahalanobis内核回归和集合学习,考虑网络拓扑改变的数据驱动的瞬态稳定性评估模型