基于集成学习的电力数据特征提取方法研究  

作　　者：胡冬霞 黄勇 

机构地区：[1]武汉市豪迈电力自动化技术有限责任公司,湖北武汉430000 [2]武汉勤实技术有限公司,湖北武汉430000

出　　处：《智库时代》2020年第24期261-261,267,共2页Think Tank Era

摘　　要：针对传统的特征提取方法难以有效识别和提取电力数据特征,提出了基于集成学习的电力数据特征识别与提取方法,通过满足集成分类器在训练子分类器时的丰富性与准确性要求,达到增强子分类器的分类准确性和不同子分类器选择特征的多样性,达到提高特征提取的准确性的目的。研究表明,该方法能够有效提高电力数据特征提取的准确性,有助于提高电力数据挖掘的深度。

关 键 词：特征提取 集成学习 电子数据挖掘 

分 类 号：TM732[电气工程—电力系统及自动化]