结合软约束的演化数据流模糊聚类算法OACSTPCD
Fuzzy clustering algorithm for evolving data streams combined with soft constraints
多源局部放电检测中,不同类型的局放信号同时存在且不断变化使得信号的分离更具挑战,而这种情况同样存在于许多数据流的聚类分析场景中.为了能够适应类簇内的不均匀密度和类簇间的重叠边界问题,同时对数据流的漂移和演化进行及时跟踪,提出了一种结合软约束的实时数据流模糊聚类算法.算法引入 2 种模糊性软约束来描述微簇距离和密度上的不确定度,通过阈值划分出核心微簇、边界微簇和离群微簇;在类簇边缘使用模糊隶属度,给予微簇分属不同类簇的可能性,保证类簇的完整性并提高…查看全部>>
In multi-source partial discharge(PD)detection,distinct PD signals exist simultaneously and change constant-ly,which makes signal separation more challenging.This situation also exists in many scenarios of clustering analysis of da-ta streams.To adapt to the heterogeneous density within the cluster and overlapping borders between clusters,and to track the drift and evolution of data streams in time,this paper proposes a real-time data stream fuzzy clustering…查看全部>>
代少升;边志奇;袁中明
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065||重庆市信号与信息处理重点实验室,重庆 400065重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065||重庆市信号与信息处理重点实验室,重庆 400065重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065||重庆市信号与信息处理重点实验室,重庆 400065
电子信息工程
数据流聚类密度聚类模糊聚类概念漂移局部放电
data stream clusteringdensity-based clusteringfuzzy clusteringconcept driftpartial discharge
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 2024 (2)
287-298,12
校企合作项目(SET2019062702) The School-Enterprise Cooperation Project(SET2019062702)
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