文俊

作品数：3被引量：52H指数：3
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供职机构：重庆市电力公司更多>>
发文主题：电力系统同调识别同调机群最小二乘支持向量机支持向量机算法更多>>
发文领域：电气工程更多>>
发文期刊：《电网技术》《中国电机工程学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别被引量：11
《电网技术》2010年第7期98-102,共5页刘绚 文俊 刘天琪 
国家自然科学基金资助项目(50595412)~~
给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模...
关键词：电力系统 自适应共振 KOHONEN网络 自组织神经网络 模糊聚类:同调机群 同调识别 
在线识别同调机群的优化支持向量机算法被引量：31
《中国电机工程学报》2008年第25期80-85,共6页文俊 刘天琪 李兴源 任景 
国家自然科学基金项目(50595412)~~
对大型电力系统采用动态等值可显著降低计算量,并能突出主要特征。同调等值法作为动态等值的一种,其核心是同调机群的自动识别。为此,提出将最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)应用于同调机群的在线识别,...
关键词：电力系统 同调机群 同调识别 最小二乘支持向量机 
基于二进粒子群优化算法的暂态稳定评估特征选择被引量：11
《继电器》2007年第1期31-36,50,共7页陈磊 刘天琪 文俊 
自然科学基金重大项目(50595412);自然科学基金项目(50377017)~~
采用二进粒子群优化算法进行暂态稳定评估的特征选择,粒子群中每个粒子代表一个待选择的特征集,结合最小二乘支持向量机使用该特征集对所对应的样本集进行分类,分类正确率作为该粒子的适应度。首先通过二进粒子群优化实现特征的选择,然...
关键词：电力系统 暂态稳定评估 支持向量机 粒子群优化 特征选择 
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