研究背景与目的：

研究背景：相位光敏感时域反射计（Φ-OTDR）作为一种分布式光传感技术，在输电线路覆冰监测中展现出巨大潜力。然而，传统的机器学习方法在特征提取和分类识别上仍存在不足，如特征维数过高、识别准确率有待提升等问题。

研究目的：提出一种基于类内类间距离和AdaBoost-SCN的分类识别方法，以提高输电线路覆冰监测的识别准确率和实时性。

研究方法：

特征提取：从Φ-OTDR相位信号中提取时域、频域和时频域的混合特征，构建多维特征集。

特征降维：采用基于类内距离和类间距离的评分策略进行特征降维，筛选出对覆冰识别敏感的13维特征。

分类识别：使用AdaBoost-SCN模型对覆冰等级进行分类识别，其中SCN作为基分类器，通过迭代优化实现强分类模型。

特征选择方法：

计算类内距离和类间距离：通过计算相同类别样本的平均距离和不同类别样本的平均距离，评估各特征的离散性。

评分策略：结合类内距离和类间距离的方差因子及补偿因子，计算各特征的评价分值，并设定阈值筛选出敏感特征。

AdaBoost-SCN算法：

SCN基分类器：利用随机配置的方式构建模型，通过模拟大量随机配置获取数据概率分布，实现数据分类和预测。

AdaBoost算法：通过改变样本权重训练多个SCN基分类器，并以线性级联方式组合成强分类模型，提高识别准确率和泛化能力。

实验验证：

数据获取：通过Φ-OTDR系统采集输电线路覆冰监测数据，并根据现场观测结果对覆冰情况进行分类。

特征选择有效性评估：计算提取特征的类内和类间间距，并依据评分策略进行筛选，验证特征选择方法的有效性。

模型评估：将筛选后的敏感特征输入AdaBoost-SCN模型进行识别，相比传统方法，识别准确率提高至94.7%，计算用时从0.54秒降低至0.32秒。

结论：

本文提出的基于类内类间距离和AdaBoost-SCN的分类识别方法，在输电线路覆冰监测中表现出色，不仅提高了识别准确率，还显著提升了识别速度。

该方法在特征提取与分类识别方面具有较高的实用价值，为输电线路覆冰监测提供了新的解决方案。

研究意义：

本文的研究成果对于提高输电线路覆冰监测的智能化水平具有重要意义，有助于保障电网的安全稳定运行。

该方法还可推广应用于其他领域的模式识别任务，为机器学习技术在实际应用中的发展提供借鉴。