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基于遗传算法的电力工程异常数据智能识别方法研究
1
作者 邹丹 《中国高新科技》 2025年第1期72-74,共3页
文章介绍了一种利用遗传算法进行数据辨识的方法。通过对异常数据进行辨识,提高了整个算法的全局搜索能力,从而提高了整个算法的效率。通过MATLAB的模拟实验,证明了文中提出的方法能够实现对电力工程中出现的异常数据自动辨识。将遗传... 文章介绍了一种利用遗传算法进行数据辨识的方法。通过对异常数据进行辨识,提高了整个算法的全局搜索能力,从而提高了整个算法的效率。通过MATLAB的模拟实验,证明了文中提出的方法能够实现对电力工程中出现的异常数据自动辨识。将遗传算法应用于图像检索中,不仅提高了图像的正确率,而且时间上缩短了60%,达到了检索性能和检索效率之间的均衡。 展开更多
关键词 电力工程数据 异常数据识别技术 遗传算法
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基于模糊聚类与改进遗传算法的异常电力工程数据识别技术 被引量：4
2
作者 张彤 沈倩 王琼 《电子设计工程》 2024年第6期100-103,108,共5页
针对传统人工核查电力工程异常数据存在耗时费力及准确度较低的问题,文中提出了一种基于模糊聚类与改进遗传算法的数据识别技术。该技术采用模糊聚类算法对数据进行自动归类,并对异常数据加以识别。同时还设计了一种改进遗传算法增强了... 针对传统人工核查电力工程异常数据存在耗时费力及准确度较低的问题,文中提出了一种基于模糊聚类与改进遗传算法的数据识别技术。该技术采用模糊聚类算法对数据进行自动归类,并对异常数据加以识别。同时还设计了一种改进遗传算法增强了数据的全局搜索能力,进而提升整体算法的识别效率。基于Matlab进行的仿真验证结果表明,所提技术方案可有效地自动识别出电力工程中的异常数据。而在结合改进遗传算法后,该算法的识别准确率得到了显著提升,且识别时间也缩短了60%以上,实现了数据搜索能力与效率的平衡。 展开更多
关键词 电力工程数据 异常数据识别技术 模糊聚类算法 改进遗传算法
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