基于聚类分析和混合神经网络模型的电缆故障定位方法及系统

本发明公开了基于聚类分析和混合神经网络模型的电缆故障定位方法及系统，属于电缆故障定位技术领域，包括：数据采集；数据预处理；特征提取与融合：先提取高维特征，然后采用多尺度特征融合技术，将不同尺度的特征进行融合；聚类分析：先采用动态聚类算法对融合后的特征进行处理，然后采用基于密度的聚类算法，识别高密度区域，避免选取噪声点为初始聚类中心，输出优化后的聚类结果；故障诊断：先进行概率映射，然后采用不确定性量化技术，估计故障诊断结果的不确定性，输出最终故障诊断结果及不确定性估计结果。本发明实现了电缆故障的高效、准确、智能化定位，自适应性强，能够提供故障诊断结果的可信度评估，帮助运维人员做出更可靠的决策。