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本发明公开了一种基于GG聚类与改进SVDD的接触网健康状态识别方法,主要针对由于接触网大部分数据为无监督学习数据,导致接触网检测数据利用率低,导致无法快速地对接触网的整个健康状态做出客观的识别的问题,本发明采用TSNE数据降维方法将高维数据降至低维空间中进行分析,剔除原始数据中的冗余信息,减少分析难度和干扰,提高识别准确性,并采用适合不规则数据分布类型的GG聚类算法,解决不同参数在类别划分中的影响程度不同导致聚类数据的分布改变的问题,最后将检测到的满足条件的异常数据输入GWO‑SVDD识别模型中
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114781506 A
(43)申请公布日 2022.07.22
(21)申请号 202210393424.3
(22)申请日 2022.04.14
(71)申请人 湘潭大学
地址 411105 湖
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