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基于t-SNE算法的电力设备监测数据动态分析系统: 收藏
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引用; 《喀什大学学报》2023年第3期44卷 40-43页; 作者：仲济艳张佑春任远林盖昊宇安徽工商职业学院应用工程学院安徽合肥231131; 设计基于t-SNE的电力设备数据监测动态分析系统,以解决传统电力设备异常状态监测不足、无法实时预警等问题.系统的硬件部分采用ARM920T作为设备监测电路处理核心,通过视频传感器、压电传感器和电流震荡传感器实现设备状态信号的实时采...; 设计基于t-SNE的电力设备数据监测动态分析系统,以解决传统电力设备异常状态监测不足、无法实时预警等问题.系统的硬件部分采用ARM920T作为设备监测电路处理核心,通过视频传感器、压电传感器和电流震荡传感器实现设备状态信号的实时采集与融合,通过zigbee网络完成监测数据的输出控制.通过机器学习算法t-SNE实现了数据降维处理、数据相似性处理与监测数据的t分布处理,实现了异常数据监测与异常状态预警.测试结果表明,系统的准确度达到了90%以上,能耗百分比达到了5%左右,实现了设备状态实时监测、实时预警,具有数据采集精确和运行能耗低等特点.; 来源：详细信息评论

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