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| 引用本文: | 向丽萍,王晓红,王建,等.基于支持向量机的暂态稳定分类中的特征选择[J].电力系统保护与控制,2007,35(9):17-21.[点击复制] |
| .[J].Power System Protection and Control,2007,35(9):17-21[点击复制] |
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| 基于支持向量机的暂态稳定分类中的特征选择 |
| 向丽萍1,王晓红1,王建2,项杨1,谢桦3,王晓茹1 |
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| (1.西南交通大学电气工程学院， 四川 成都 610031;2.清华大学电机工程与应用电子技术系, 北京 100084;3.北京交通大学电气工程学院, 北京 100044) |
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| 摘要: |
| 特征选择是支持向量机(SVM)分类实现中非常重要的环节。针对传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法。综述和提出了支持向量机暂态稳定分类的初始特征；建立了IEEE16机86节点系统的暂态稳定分类初始特征样本集；利用主成分分析和遗传算法对维数较大的初始特征进行了有效降维;并通过因子负荷，完成了暂态稳定输入特征的选择；经过支持向量机分类器测试，显示选出的特征有很好的分类效果。 |
| 关键词: 特征选择 主成分分析 遗传算法 支持向量机 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2007.09.005 |
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| 基金项目:国家973重点基础研究发展规划资助项目(G1998010301) |
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| Abstract: |
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| Key words: |
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