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摘要
提出了一种基于PCA-PNN-LVQ的电压跌落扰动源分类辨识模型。该模型基于模拟电压跌落数据，利用主成分分析（principal component analysis,PCA）对数据进行降维，基于深度学习方法概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）提取数据特征，利用学习向量量化（learning vector quantization,LVQ）对电压跌落类型进行分类。仿真实验表明，该模型能有效识别电压跌落类型。与其他仅使用PNN、PCAPNN和PNN-LVQ的模型相比，该模型对其中电压跌落源的识别精度最好。PCA-PNN-LVQ方法在中小型样本数据集上具有较好的性能。
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