数据挖掘聚类算法在电力系统中的应用

针对电力系统当前输出数据多、数据应用能力差等问题,提出一种新型的数据挖掘方法。构建改进型数据挖掘聚类算法模型,通过FCM聚类算法模型实现电力系统应用过程中不同状态数据分析、计算与应用;构建回归算法模型,实现分类后数据信息的预测;通过构建电力系统应用模型,将不同的数据信息融合后,实现了多种数据信息的挖掘与应用。实验证明,该研究方法分类能力强、预测精度高,可推广使用。

基于锚节点间距离的改进RSSI测距方法

节点定位是无线传感网络的核心支撑技术之一。为提高接收信号强度指示(RSSI)法的定位精度、消除路径散逸指数,提出一种基于锚节点的模糊C-均值(FCM)校正算法。该算法利用FCM模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,并将已知2个锚节点之间的距离与测量得到的RSSI值作为参考,校正被测RSSI值对应的距离,消除路径散逸指数。仿真结果表明,该算法比统计均值模型具有更好的估计精度。