Tài liệu Thư viện số

Danh mục TaiLieu.VN

LỰA CHỌN BIẾN TRONG CHẨN ĐOÁN ỔN ĐỊNH ĐỘNG HỆ THỐNG ĐIỆN DÙNG MẠNG NEURAL

Bài toán chẩn đoán ổn định động hệ thống điện gặp phải vấn đề số biến lớn của tập dữ liệu,
nhưng không phải tất cả các biến đều hữu ích. Các biến thừa sẽ gây nhiễu làm giảm tính năng của bộ phân lớp hay chẩn đoán. Lựa chọn biến nhằm mục đích chọn số ít biến đặc trưng cho bộ phân lớp giúp cải thiện độ chính xác nhận dạng. Bài báo đề nghị áp dụng giải thuật Relief để lựa chọn biến và so sánh với phương pháp chọn biến sử dụng hai hàm khoảng cách Fisher và Divergence. Hai bộ nhận dạng được tiến cử để đánh giá độ chính xác nhận dạng là mạng neural GRNN (Generalized Regression Neural Network) và MLPNN (Multilayer Perceptron Neural Network).Kết quả kiểm tra trên sơ đồ IEEE 39-bus cho thấy giải thuật chọn biến Relief với bộ nhận dạng GRNN cho kết quả có số biến nhỏ hơn và độ chính xác kiểm tra cao hơn các phương pháp còn lại. Giải thuật Relief cho số biến giảm đáng kể trong khi độ chính xác nhận dạng được nâng cao hơn so với toàn tập biến.

Từ khóa: chẩn đoán ổn định động, hệ thống điện, mạng neural nhân tạo, lựa chọn biến.

9 p ovanketv4 16/06/2017 552 3

Bạn đang xem trang mẫu tài liệu này.
Bình luận