引入改进的K-means算法的电缆监测数据优化技术的研究

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引入改进的K-means算法的电缆监测数据优化技术的研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者单位:上海电力学院,上海电力学院,上海电力学院,上海电力学院
作者简介:
通讯作者:
中图分类号:TN818
基金项目:国家自然科学基金项目（51207088）、上海市自然科学基金（12ZR1412100）、上海市地方能力建设项目（14110500900）

Research on data optimization technology of cable condition detection based on developed K-means algorithm

Author:

Affiliation:

Shanghai University of Electric Power,,Shanghai University of Electric Power,Shanghai University of Electric Power

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摘要:

分布式光纤是一种新型在线监测技术，能极大程度提高电缆健康状态的监测效率。由于光纤处于复杂环境影响中，以及分布式节点实时产生庞大的数据群，这对监测数据的处理技术提出了更高的要求。基于传统的数字式平均法，引入一种改进的k-means聚类算法，实时对各节点产生的数据集处理，能准确的识别因噪声影响而产生的奇异数据，提高了数据反馈的效率和准确性，从而减少了监测系统的漏报和误报现象。现有的实验仿真表明改进的算法较传统算法在数据处理的准确性和快速性上都有明显的提升。

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引用本文

江友华,王润超,王林,陈江伟.引入改进的K-means算法的电缆监测数据优化技术的研究计算机测量与控制[J].,2015,23(12):15.

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收稿日期:2015-06-16
最后修改日期:2015-07-21
录用日期:2015-07-22
在线发布日期: 2016-01-08
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