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- [8] 概率论与数理统计[M]. 国防工业出版社 , 刘海燕编, 2001
基于支持向量机的暂态稳定分类中的特征选择
被引：10
作者：
向丽萍
[1
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王晓红
[1
]
王建
[2
]
项杨
[1
]
谢桦
[3
]
王晓茹
[1
]
机构：
[1] 西南交通大学电气工程学院
[2] 清华大学电机工程与应用电子技术系
来源：
关键词：
特征选择;
主成分分析;
遗传算法;
支持向量机;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号：
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。
引用
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