| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 数据清洗方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 电网过电压特征提取与模式识别研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 2 实测过电压局部特征自提取与数据清洗算法设计 | 第16-31页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 真实过电压与错误数据的差异性分析 | 第16-22页 |
| 2.2.1 实测过电压数据库获取 | 第16-17页 |
| 2.2.2 差异性规律对比性分析 | 第17-22页 |
| 2.3 特征自提取算法设计 | 第22-26页 |
| 2.3.1 稀疏自编码学习算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 误差反向传播算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 主成分分析(PCA) | 第25-26页 |
| 2.4 实测过电压局部特征自提取性能研究 | 第26-28页 |
| 2.4.1 面向数据清洗的实测过电压关键信息凸显策略研究 | 第26-27页 |
| 2.4.2 过电压局部特征自提取的二维可视化研究 | 第27-28页 |
| 2.5 无监督聚类算法设计 | 第28-30页 |
| 2.5.1 密度峰快速搜寻(CFDP)聚类算法 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于单层稀疏自编码与密度峰搜索聚类的无监督实测过电压数据清洗方法研究 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 无监督过电压数据清洗网络搭建 | 第31-32页 |
| 3.3 电网过电压数据清洗试验开展 | 第32-37页 |
| 3.3.1 CFDP聚类算法应用 | 第32-35页 |
| 3.3.2 面向差异化需求的参数选择与清洗结果分析 | 第35-37页 |
| 3.4 实测过电压数据清洗方法对比性试验分析 | 第37-43页 |
| 3.5 实测过电压数据清洗方法验证性试验分析 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于多层稀疏自编码的有监督实测过电压全局特征自提取与分类框架研究 | 第46-55页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 波形数据集构建与模型分类器设计 | 第46-49页 |
| 4.2.1 波形预处理与数据库构建 | 第46-47页 |
| 4.2.2 Softmax分类器设计 | 第47-49页 |
| 4.3 实测过电压全局特征自提取与分类识别框架搭建 | 第49-50页 |
| 4.4 参数选择与分类准确率测试 | 第50-54页 |
| 4.4.1 采样频率对过电压分类的影响分析 | 第50页 |
| 4.4.2 稀疏参数对过电压分类的影响分析 | 第50-51页 |
| 4.4.3 波形输入长度对过电压分类的影响分析 | 第51-52页 |
| 4.4.4 识别框架隐藏节点数量对过电压分类识别的影响分析 | 第52-53页 |
| 4.4.5 全局特征提取提取可视化分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 附录 | 第64页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参与的科研课题 | 第64页 |
