【摘 要】
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基于距离的模式识别，通过计算样本间的线性距离，实现模式的分类。在局部放电模式识别中，传统的基于距离的模式识别方法有：置信区间法、最小距离法、趋中心度法。然而，传统的基于距
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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基于距离的模式识别，通过计算样本间的线性距离，实现模式的分类。在局部放电模式识别中，传统的基于距离的模式识别方法有：置信区间法、最小距离法、趋中心度法。然而，传统的基于距离的局部放电模式识别，由于没有区分样本不同特征的重要程度，同时由于线性距离的局限性，因此存在识别率不高等问题。本文应用加权模糊核聚类方法，用Mercer核将样本从输入空间映射到高维空间，将样本问的线性距离转化为非线性距离，来区分不同聚类特点的数据。同时考虑不同特征对识别结果的影响不同，利用基于样本相似度的方法对特征进行加权。最后应用该方法
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