开关柜局放测试仪利用等效时频计算方法对异常信号进行预处理,可以有效地将同一类型的异常信号特征向量点抱团紧聚在一起,从而可以分辨出信号类型的基本分布特征和规律。如何使计算机能识别出这些特征向量点的分布情况,成为一个新的问题,此类问题一般使用聚类算法解决。从实现方法上分,粗略说来,聚类分析方法可大致分为四种类型:谱系聚类法、基于等价关系的聚类方法、图论聚类法和基于目标函数的聚类方法等。对于前三种方法由于不能适用于大数据量的情况,难以满足实时性要求较高的场合,因此在实际中应用并不广泛,现在这些方面的研究已经逐步减少了。实际中受到普遍欢迎的是第四种方法基于目标函数的聚类方法,该方法把聚类分析归结成一个带约束的非线性规划问题,开关柜局放测试仪通过优化求解获得数据集的*划分和聚类。聚类分析按照聚类过程的不同大致可以分为三大类:
(1)基于模糊关系的分类法:其中包括谱系聚类算法(又称系统聚类法)、基于等价关系的聚类算法、基于相似关系的聚类算法和图论聚类算法等等。它是研究比较早的一种方法,但是由于它不能适用于大数据量的情况,所以在实际中的应用并不广泛。
(2)基于目标函数的模糊聚类算法:该方法把聚类分析归结成一个带约束的非线性规划问题,通过优化求解获得数据集的优模糊划分和聚类。该方法设计简单、解决问题的范围广,还可以转化为优化问题而借助经典数学的非线性规划理论求解,并易于计算机实现因此,随着计算机的应用和发展,基于目标函数的模糊聚类算法成为新的研究热点。
