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基于Hoeffding Tree的电能质量在线扰动分类被引量：5: 2014年; 为满足电能质量扰动事件的在线分类需求,提出了一种基于Hoeffding Tree的电能质量扰动在线分类方法。对电能质量在线扰动分类中的关键技术进行了研究,提出用小波变换和离散傅里叶变换相结合的判别方法检测电能质量扰动,该算法采用自适应滑动数据窗算法,能够根据扰动持续时间提取完整的扰动事件。以小波信号能量以及基波有效值构成特征向量,利用Hoeffding Tree算法构建增量式分类训练模型。仿真结果表明,所提方法的准确度和效率均满足电能质量扰动事件在线检测和分类的要求。; 丁建光张沛超; 关键词：电能质量小波变换数据挖掘 TREE 噪声数据流

智能电网海量信息处理关键问题的研究: 随着智能电网中数据量以几何级数倍增,如果以现有的技术手段处理这些海量、多源、异构、复杂、冗余且不断增加的数据,势必会超过电网所能存储、处理或有效利用的范围。　　本文围绕智能电网中信息与应用的新特点,针对智能电网海量信息处...; 丁建光; 关键词：智能电网海量信息数据流分类

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丁建光