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【2h】

Random Forest Based Optimal Feature Selection for Partial Discharge Pattern Recognition in HV Cables

机译：高压电缆局部放电模式识别的随机林的最优特征选择

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Xiaosheng Peng; Jinshu Li; Ganjun Wang; Yijiang Wu; Lee Li; Zhaohui Li; Ashfaque Ahmed Bhatti; Chengke Zhou; Donald M. Hepburn; Alistair J. Reid; Martin D. Judd; Wan Hoon Siew;
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年度 2019
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1. Random Forest Based Optimal Feature Selection for Partial Discharge Pattern Recognition in HV Cables [J] . Peng Xiaosheng, Li Jinshu, Wang Ganjun, IEEE Transactions on Power Delivery . 2019,第4期

机译：基于随机森林的高压电缆局部放电模式识别最优特征选择
2. Fractal features-based pattern recognition of partial discharge in XLPE power cables using extension method [J] . Chen H.-C. Generation, Transmission & Distribution, IET . 2012,第11期

机译：基于分形特征的XLPE电力电缆局部放电模式识别
3. A Convolutional Neural Network-Based Deep Learning Methodology for Recognition of Partial Discharge Patterns from High-Voltage Cables [J] . Peng Xiaosheng, Yang Fan, Wang Ganjun, IEEE Transactions on Power Delivery . 2019,第4期

机译：基于卷积神经网络的深度学习方法，用于识别高压电缆的局部放电模式
4. Optimal feature selection for partial discharge recognition of cable systems based on the random forest method [C] . Xiaosheng Peng, Guangyao Yang, Shijie Zheng, China International conference on electricity distribution . 2016

机译：基于随机森林法的电缆系统局部放电识别的最优特征选择
5. Neural network based detection of partial discharge in HV motors. [D] . Asiri, Yahya. 2010

机译：基于神经网络的高压电动机局部放电检测。
6. EEG-Based Multi-Modal Emotion Recognition using Bag of Deep Features: An Optimal Feature Selection Approach [O] . Muhammad Adeel Asghar, Muhammad Jamil Khan, Fawad, 2019

机译：基于深度特征袋的基于脑电图的多模态情绪识别：一种最优特征选择方法
7. Feature Selection Based on Random Forest for Partial Discharges Characteristic Set [O] . Rui Yao, Jun Li, Meng Hui, 2020

机译：基于随机林的部分放电特性集的特征选择

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