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针对传统学习矢量量化算法没有考虑属性的重要度差异的问题,提出一种加权学习矢量量化算法.该算法为每一维属性引入一个权重系数,用其表征相应属性在分类过程中的重要程度,并与权向量一同更新.利用输入样本和获胜神经元之间的修正距离的均值,控制权重系数更新的阈值及步长.距离均值确保了更新过程的稳定性,且无需进行权重系数的归一化操作.UCI机器学习数据库中6组数据的实验结果表明,该算法能够有效给出数据的本质属性,尤其是局部型权重系数.与传统学习矢量量化算法及其改进算法相比,识别率高、性能稳定、计算复杂度低. 相似文献
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基于Ward等值的多区域无功优化分解协调算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对多区域电力系统的无功优化问题,提出了基于Ward等值的分解协调算法.将所有子区域分为主区域和从区域,并确定边界节点在不同区域中的节点类型和区域间相角传递方法.在基态条件下,根据潮流计算结果确定边界节点等值注入功率初值.采用矩阵求逆辅助定理,提高优化过程中外部网络变压器变比变化引起的等值导纳矩阵计算效率问题,且大幅度提高了外部网络等值精度.引入适合无功优化算法的外部协调策略,以较少的协调通信量获得较好的协调效果.以IEEE 39节点和538节点实际系统为例,通过与集中优化方法进行比较,验证了该方法的有效性. 相似文献