华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2009, Vol. 37 ›› Issue (7): 100-105.

• 动力与电气工程 • 上一篇    下一篇

基于留数分析的模式发现算法的改进及其应用

王同文 管霖 张尧   

  1. 华南理工大学 电力学院, 广东 广州 510640
  • 收稿日期:2008-06-23 修回日期:2008-08-08 出版日期:2009-07-25 发布日期:2009-07-25
  • 通信作者: 王同文(1981-),男,博士生,主要从事电力系统安全稳定分析、人工智能技术在电力系统中的应用等研究 E-mail:wang.tongwen@mail.scut.edu.en
  • 作者简介:王同文(1981-),男,博士生,主要从事电力系统安全稳定分析、人工智能技术在电力系统中的应用等研究
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(50407014)

Modified Pattern Discovery Algorithm Based on Rosidual Analysis and Its Application

Wang Tong-wen Guan Lin Zhang Yao   

  1. School of Electric Power, South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong, China
  • Received:2008-06-23 Revised:2008-08-08 Online:2009-07-25 Published:2009-07-25
  • Contact: 王同文(1981-),男,博士生,主要从事电力系统安全稳定分析、人工智能技术在电力系统中的应用等研究 E-mail:wang.tongwen@mail.scut.edu.en
  • About author:王同文(1981-),男,博士生,主要从事电力系统安全稳定分析、人工智能技术在电力系统中的应用等研究
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(50407014)

摘要: 文中提出了一种改进的知识发现算法.针对基于留数分析和递归切割的模式发现算法的不足,在样本空间分割时,考虑到不同属性对知识发现的不同贡献,采取不同的离散化标准;在模式判别准则方面,改良后的算法随切割后产生的子空间数量动态调整模式判别准则.在人造数据集和电力系统安全稳定评估中的应用结果验证了算法改进思路的合理性与有效性.与原算法相比,改良后算法的知识发现效率更高、应用范围更广.

关键词: 知识发现, 模式发现, 离散化, 电网, 安全评估

Abstract:

A modified knowledge discovery algorithm is proposed in this paper. In view of the limitations of the original pattern discovery algorithm based on residual analysis and recursive partitioning, different discretization criteria are adopted during the partitioning of sample space because different attributes have different contributions to pattern discovery. The proposed algorithm automatically adjusts the pattern-classifying criterion according to the subspace number. The application results on synthetic data set and power system stability assessment show that the proposed algorithm is rational and effective, and that it is of higher knowledge discovery efficiency and wider application, as compared with the original algorithm.

Key words: knowledge discovery, pattern discovery, diseretization, power gird, security assessment