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J-GLOBAL ID：201802249516071386   整理番号：18A1681074

スペクトルMSTに基づくグラフ異常値検出と電力ネットワークのクラスタリングへの応用【JST・京大機械翻訳】

Spectral MST-Based Graph Outlier Detection with Application to Clustering of Power Networks

著者 (4件)： Tyuryukanov Ilya (Delft University of Technology, Faculty of EEMCS, Delft, 2628CD, Netherlands) ,  Van der Meijden Mart A.M.M. (TenneT TSO B.V, Arnhem, 6812AR, Netherlands) ,  Terzija Vladimir (The University of Manchester, School of Electrical and Electronic Engineering, Manchester, M13 9PL, U.K) ,  Popov Marjan (Delft University of Technology, Faculty of EEMCS, Delft, 2628CD, Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PSCC  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力系統の制御と解析のための方法の数の増加は,重み付き無有向グラフグラフとして電力網を表現することに依存している。残念ながら,電力系統グラフにおける異常値の存在は,これらの方法の多くに負の影響を及ぼす可能性がある。さらに,異常値の検出は,それ自身に関する関連作業である。重み付き無有向グラフグラフに焦点を合わせた異常値検出アルゴリズムの低い数に動機付けられて,本論文は,いくつかのノードの下でゆるく接続されたグラフクラスタを検出するための効率的で有効な方法を提案した。この方法の本質は入力グラフのスペクトル最小スパンニング木の効率的な検討にある。いくつかの大規模試験電力ネットワークに関する得られた結果は,提案方法の高い異常値検出性能とその高い計算効率を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *異常値 ,  *クラスタ ,  有向グラフ ,  *電力系統 ,  *ネットワーク ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 計算効率 ,  検出アルゴリズム ,  *異常値検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル ,  グラフ ,  異常値検出 ,  電力ネットワーク ,  クラスタリング ,  応用