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Risk Analysis Technique on Inconsistent Interview Big Data Based on Rough Set Approach
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作者 Riasat Azim Abm Munibur Rahman +1 位作者 Shawon Barua Israt Jahan 《Journal of Data Analysis and Information Processing》 2016年第3期101-114,共14页
Rough set theory is relativly new to area of soft computing to handle the uncertain big data efficiently. It also provides a powerful way to calculate the importance degree of vague and uncertain big data to help in d... Rough set theory is relativly new to area of soft computing to handle the uncertain big data efficiently. It also provides a powerful way to calculate the importance degree of vague and uncertain big data to help in decision making. Risk assessment is very important for safe and reliable investment. Risk management involves assessing the risk sources and designing strategies and procedures to mitigate those risks to an acceptable level. In this paper, we emphasize on classification of different types of risk factors and find a simple and effective way to calculate the risk exposure.. The study uses rough set method to classify and judge the safety attributes related to investment policy. The method which based on intelligent knowledge accusation provides an innovative way for risk analysis. From this approach, we are able to calculate the significance of each factor and relative risk exposure based on the original data without assigning the weight subjectively. 展开更多
关键词 Rough set Theory big data Risk Analysis data Mining Variable Weight Significance of Attribute Core Attribute Attribute Reduction
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新媒体时代大数据技术对高校教育管理的影响探究 被引量:1
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作者 朱莹莹 《吉林农业科技学院学报》 2025年第2期82-85,共4页
大数据技术能够高效收集、分析并处理大规模教育数据,深入挖掘教育数据内在价值,为高校提供更准确、更全面的教育管理信息,帮助高校做出更符合教育管理实际需求的决策。通过对学生、教师、课程等维度的系统分析,高校可精准识别教育过程... 大数据技术能够高效收集、分析并处理大规模教育数据,深入挖掘教育数据内在价值,为高校提供更准确、更全面的教育管理信息,帮助高校做出更符合教育管理实际需求的决策。通过对学生、教师、课程等维度的系统分析,高校可精准识别教育过程中的问题,优化资源配置,提升管理水平。本文立足大数据技术与高校教育管理的内在逻辑,分析其对现有工作的影响,并针对数据收集边界模糊、标准缺失、平台建设滞后等问题,从资源筛选、标准制定、平台建设三个维度提出优化路径,为高校教育管理科学化、智能化转型提供参考。 展开更多
关键词 大数据技术 教育管理 标准制定
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实数融合背景下“中华老字号”服务创新实现高绩效的组态路径
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作者 郭会斌 刘雅慧 鲍晓宁 《河北经贸大学学报》 北大核心 2025年第4期98-108,共11页
“构建优质高效的服务业新体系”是党的二十大报告中提出的国家战略。在实数融合对服务型“中华老字号”带来巨大冲击的背景下,构建优质高效的服务业新体系是服务创新实现高绩效的有效路径。以20家“中华老字号”餐饮企业为研究样本,运... “构建优质高效的服务业新体系”是党的二十大报告中提出的国家战略。在实数融合对服务型“中华老字号”带来巨大冲击的背景下,构建优质高效的服务业新体系是服务创新实现高绩效的有效路径。以20家“中华老字号”餐饮企业为研究样本,运用模糊集定性比较分析方法,探讨管理者认知和管理者大数据能力协同影响服务创新高绩效的机理。研究发现:第一,中华老字号服务创新的高绩效受管理者认知、大数据能力的共同影响。第二,存在三条导致高绩效的组态路径,即认知驱动型、员工驱动型和场景驱动型。第三,在所有组态路径中,管理者消费场景认知是核心条件,发挥着充分必要条件的重要作用。本研究扩展了经典服务质量差距模型的解释域,揭示了“中华老字号”服务创新的新路径。 展开更多
关键词 服务创新 实数融合 管理者认知 大数据能力 模糊集定性比较分析
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医学院校大数据管理与应用专业人才培养体系探索与构建——以右江民族医学院为例 被引量:1
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作者 陈建荣 韦建琨 《高教学刊》 2025年第3期162-166,共5页
当前,全国开设有大数据管理与应用专业的医学类院校仍不多,为实现“健康中国2030”的规划目标,对具有医学知识背景的大数据管理人才需求与日俱增,如何相应地构建一套行之有效的人才培养体系迫在眉睫。针对该情况,研究首先分析国家大数... 当前,全国开设有大数据管理与应用专业的医学类院校仍不多,为实现“健康中国2030”的规划目标,对具有医学知识背景的大数据管理人才需求与日俱增,如何相应地构建一套行之有效的人才培养体系迫在眉睫。针对该情况,研究首先分析国家大数据战略,并在梳理目前医学类院校大数据管理与应用专业开设现状的基础上;结合右江民族医学院的特点,在专业申报、专业特色和专业师资等方面开展探索,并尝试构建该专业培养目标、培养过程和课程设置等人才培养体系内容。 展开更多
关键词 医学院校 大数据管理与应用 人才培养体系 专业特色 课程设置
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人工智能高质量数据集的发展趋势及热点--基于CiteSpace的知识图谱分析 被引量:5
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作者 王鹏 程思儒 《技术经济与管理研究》 北大核心 2025年第4期43-48,共6页
近些年来,人工智能快速发展,人工智能技术迅速进步,深入人们生活的方方面面,需要加快构建高质量数据集。基于CiteSpace的知识图谱分析,系统梳理了我国人工智能高质量数据集的研究趋势和热点方向。研究表明,人工智能高质量数据集在多样... 近些年来,人工智能快速发展,人工智能技术迅速进步,深入人们生活的方方面面,需要加快构建高质量数据集。基于CiteSpace的知识图谱分析,系统梳理了我国人工智能高质量数据集的研究趋势和热点方向。研究表明,人工智能高质量数据集在多样性、针对性和规模上具有显著优势,并广泛应用于医疗健康、自动驾驶和智能制造等领域。此外,政策支持、数据驱动和深度学习技术创新成为研究的核心方向。从理论和实践层面对人工智能高质量数据集的发展提出了展望,为未来研究提供了参考。 展开更多
关键词 人工智能 高质量数据集 数据驱动 智能制造 深度学习 大数据
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基于数据挖掘的安山岩构造环境判别研究
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作者 刘欣雨 张成立 《矿物岩石地球化学通报》 北大核心 2025年第3期492-511,共20页
准确识别岩浆岩形成的构造环境对揭示地质历史和板块构造演化具有关键作用。安山岩传统上被视为弧环境的指示剂,然而大数据研究表明其构造环境属性具有多样性。本文基于GEOROC和PetDB数据库全面整理了新生代洋中脊安山岩(MORA)、洋岛安... 准确识别岩浆岩形成的构造环境对揭示地质历史和板块构造演化具有关键作用。安山岩传统上被视为弧环境的指示剂,然而大数据研究表明其构造环境属性具有多样性。本文基于GEOROC和PetDB数据库全面整理了新生代洋中脊安山岩(MORA)、洋岛安山岩(OIA)、大洋弧安山岩(OAA)、大陆弧安山岩(CAA)和大陆裂谷安山岩(CRA)数据。根据数据降维可视化结果,采用数据挖掘分步构筑了3组安山岩构造环境判别图:大洋-大陆安山岩、MORA-OIA-OAA和CAA-CRA判别图,并通过中生代样品验证其有效性。结果表明,大离子亲石元素和轻稀土元素是不同性质地幔源区的主要判别标志,Pb可以在一定程度上区分大洋和大陆环境,这些元素在判别图中起到了关键作用。结合多种地质证据的全面分析,将提升结论的客观性和可靠性。 展开更多
关键词 安山岩 构造环境 交叠率 判别图 大数据
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Applications of Generalized Rough Set Theory in Evaluation Index System of Radar Anti-Jamming Performance 被引量:9
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作者 戚宗锋 韩山 李建勋 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2016年第2期151-158,共8页
Radar anti-jamming performance evaluation is a necessary link in the process of radar development,introduction and equipment. The applications of generalized rough set theory are proposed and discussed in this paper t... Radar anti-jamming performance evaluation is a necessary link in the process of radar development,introduction and equipment. The applications of generalized rough set theory are proposed and discussed in this paper to address the problems of big data, incomplete data and redundant data in the construction of evaluation index system. Firstly, a mass of real-valued data is converted to some interval-valued data to avoid an unacceptable number of equivalence classes and classification rules, and the interval similarity relation is employed to make classifications of this interval-valued data. Meanwhile, incomplete data can be solved by a new definition of the connection degree tolerance relation for both interval-valued data and single-valued data, which makes a better description of rough set than the traditional limited tolerance relation. Then, E-condition entropy-based heuristic algorithm is applied to making attribute reduction to optimize the evaluation index system, and final decision rules can be extracted for system evaluation. Finally, the feasibility and advantage of the proposed methods are testified by a real example of radar anti-jamming performance evaluation. 展开更多
关键词 generalized rough set evaluation index system big data solution incomplete data solution redundant data solution
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基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统 被引量:1
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作者 朱磊 凌嘉敏 《电子设计工程》 2024年第7期97-100,105,共5页
为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息... 为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息,借助调制识别器元件控制大数据特征的导出方向,结合关联信道组织完成数据特征的多标合并处理。实验表明,利用该系统可将大数据的单位召回率提升至65%,能够促进主机元件对大数据的准确分类。 展开更多
关键词 邻域粗集 神经网络 大数据特征 粒化处理 调制识别器 多标合并
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基于联邦学习的政务大数据平台应用研究 被引量:3
9
作者 吴坚平 陈超超 +1 位作者 金加和 吴春明 《大数据》 2024年第3期40-54,共15页
当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价... 当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决方法;最后,对政务大数据平台隐私数据的未来应用进行了总结和展望。 展开更多
关键词 政务大数据 联邦学习 推荐算法 隐私集合求交
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量子模糊信息管理数学模型研究 被引量:1
10
作者 张仕斌 黄晨猗 +4 位作者 李晓瑜 郑方聪 李闯 刘兆林 杨咏熹 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期284-290,共7页
为了高效处理大数据所具有的复杂性和不确定问题,将“不确定性问题+直觉模糊集理论+量子计算”交叉融合,构建基于直觉模糊集理论的量子模糊信息管理数学模型。为了验证该模型的可行性、合理性和有效性,设计了不确定性环境下基于参数化... 为了高效处理大数据所具有的复杂性和不确定问题,将“不确定性问题+直觉模糊集理论+量子计算”交叉融合,构建基于直觉模糊集理论的量子模糊信息管理数学模型。为了验证该模型的可行性、合理性和有效性,设计了不确定性环境下基于参数化量子线路的量子模糊神经网络仿真实验。实验结果表明,基于该模型的量子模糊神经网络模型能更客观、准确、全面地反映不确定性问题中各对象所蕴含的知识信息,从而提高算法处理大数据的准确性。 展开更多
关键词 大数据 量子计算 直觉模糊集理论 量子模型信息管理 量子模糊神经网络
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基于PSO-DBN结构的不平衡大数据分类研究 被引量:1
11
作者 谢晓丽 姚兴平 《长沙大学学报》 2024年第2期15-22,50,共9页
针对传统算法在分类处理不平衡大数据集时存在的精度差和效率低等问题,提出了一种基于PSO-DBN的分类算法。先采用融合渐进式的过采样模式改善大数据集的不均衡状况,并优化样本的类别与数量组合;设计了一种堆栈式的RBM结构,以当前RBM的... 针对传统算法在分类处理不平衡大数据集时存在的精度差和效率低等问题,提出了一种基于PSO-DBN的分类算法。先采用融合渐进式的过采样模式改善大数据集的不均衡状况,并优化样本的类别与数量组合;设计了一种堆栈式的RBM结构,以当前RBM的隐含层输出项作为下一个RBM的可见层输入项,提升DBN整体数据训练能力;基于PSO仿生算法改善初始状态下DBN权值的分布状态,并优选出最佳的学习因子、惯性权重等核心参数,实现算法在全局范围内的寻优,同时提高网络模型整体的数据训练能力和收敛速度。实验结果显示,提出算法在不同的不平衡比例下分类精度均具有较为明显的优势,同时分类效率加速比值被控制在1.05以下。 展开更多
关键词 PSO-DBN 不平衡大数据集 RBM结构 训练能力 分类精度
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基于大数据的空调用电量研究 被引量:4
12
作者 吴学伟 陈宗衍 《暖通空调》 2024年第7期54-58,共5页
为实现夏季用电高峰期对空调等用电设备的柔性负荷控制,避免出现电网拉闸限电等极端用电调控现象,建立了空调用电量简化计算模型和能耗模型,结合20万台空调实际运行数据研究了用户温度设定习惯和能耗随设定温度的变化规律,并提出了空调... 为实现夏季用电高峰期对空调等用电设备的柔性负荷控制,避免出现电网拉闸限电等极端用电调控现象,建立了空调用电量简化计算模型和能耗模型,结合20万台空调实际运行数据研究了用户温度设定习惯和能耗随设定温度的变化规律,并提出了空调用电柔性调控建议。结果表明:用电量简化计算模型经实际工程验证有效,误差可控制在5%以内;制冷设定温度每提高1℃可节约电量0.054 kW·h,制热过程每调低1℃可节约电量0.061 kW·h;通过直接功率限定或间接温度限定可实现用电的柔性调控。 展开更多
关键词 空调用电量 柔性调控 设定温度 大数据 用电调控 需求响应
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基于机器学习的埃达克质岩构造背景判别研究 被引量:4
13
作者 张焕宝 贺海洋 +5 位作者 杨仕教 李亚林 毕文军 韩世礼 郭钦鹏 杜青 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期417-428,共12页
埃达克质岩具有重要的地球动力学和金属成矿意义,其构造背景的准确识别为探讨区域构造-岩浆演化过程提供了重要依据。由于埃达克质岩源区、热源和岩浆产生机制的多样性,传统低维度地球化学手段在识别构造背景时存在局限性。随着地学数... 埃达克质岩具有重要的地球动力学和金属成矿意义,其构造背景的准确识别为探讨区域构造-岩浆演化过程提供了重要依据。由于埃达克质岩源区、热源和岩浆产生机制的多样性,传统低维度地球化学手段在识别构造背景时存在局限性。随着地学数据的指数增长和人工智能的发展,机器学习为解决该问题提供了新方法。因此,本文将机器学习与地质大数据相结合,构建高精度埃达克质岩构造背景判别模型和可视化图解。文中收集了1 075条全球埃达克质岩主、微量地球化学数据,使用主成分分析和t分布-随机近邻嵌入等无监督学习方法进行高维数据降维,采用随机森林、支持向量机、人工神经网络和K近邻等机器学习方法进行数据训练,得出准确率为98.5%的高斯核支持向量机埃达克质岩构造背景判别器,并提出Ba-Sr/Nd图解,为汇聚板块边缘、板内火山活动和太古宙克拉通(包括绿岩带)3种构造背景判别提供依据。这项工作将拓展机器学习在埃达克质岩构造背景研究中的应用,为构造-岩浆作用研究带来新的思路。 展开更多
关键词 埃达克质岩 构造背景 判别图解 主、微量元素 大数据分析 机器学习
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舰船综合电力系统继电保护定值校核方法 被引量:6
14
作者 吴相坛 尹丽菊 +1 位作者 时慧慧 刘原 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第8期153-156,共4页
针对舰船综合电力系统,提出基于大数据的继电保护定值校核方法。首先,针对舰船综合电力系统产生的海量动态数据,利用SOM聚类算法挖掘电力系统的运行数据。然后,采用基于部分失真的SOM聚类算法提高聚类效率,在计算连接权向量后,判断当前... 针对舰船综合电力系统,提出基于大数据的继电保护定值校核方法。首先,针对舰船综合电力系统产生的海量动态数据,利用SOM聚类算法挖掘电力系统的运行数据。然后,采用基于部分失真的SOM聚类算法提高聚类效率,在计算连接权向量后,判断当前最小欧氏距离与该向量的欧氏距离大小,再决定是否继续聚类;最后,依据电力系统运行数据,采用基于Ward等值的故障计算方法获取故障计算结果,参考定值校核规则,完成继电保护定值校核。实验表明,该方法通过SOM聚类处理,能够准确分类出船舶综合电力系统电流以及电压数据,且能够准确获取继电保护线路的定值校核结果,可以为提高舰船综合电力系统安全性提供支持。 展开更多
关键词 大数据 数据挖掘 SOM 舰船综合电力系统 继电保护 定值校核
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基于生产大数据的水轮发电机组故障检修技术研究 被引量:2
15
作者 董佩宇 张文杰 《现代制造技术与装备》 2024年第8期141-143,共3页
文章阐述水轮发电机组的常见故障类型,分析传统检修技术存在诊断精度低、人力依赖强等局限性,并提出一套基于生产大数据的水轮发电机组故障检修技术。通过搭建实验平台,对比传统检修技术和基于生产大数据的故障检修技术的故障检修性能... 文章阐述水轮发电机组的常见故障类型,分析传统检修技术存在诊断精度低、人力依赖强等局限性,并提出一套基于生产大数据的水轮发电机组故障检修技术。通过搭建实验平台,对比传统检修技术和基于生产大数据的故障检修技术的故障检修性能。实验结果表明,基于生产大数据的故障检修技术可以显著提高故障检出率,降低误报率,缩短平均检修时间,节约检修成本。 展开更多
关键词 水轮发电机组 故障 检修技术 生产大数据
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统计与大数据思维在窃电识别中的应用 被引量:1
16
作者 胡荣辉 《电工技术》 2024年第4期92-95,共4页
针对用户用电负荷数据利用率不高和样本极度不均衡导致窃电用户识别不准的现实问题,从统计与大数据思维角度指导历史用电负荷数据挖掘,并提出一套窃电识别特征集。
关键词 窃电识别 统计与大数据思维 窃电识别特征集
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海量大数据定向采样有差别挖掘算法仿真 被引量:1
17
作者 宁滔 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期164-168,共5页
在大数据中,不同类别之间可能存在数据分布不均衡的情况,即某些类别的数据样本数量远远少于其他类别。这种情况下,传统的采样方法无法正确反映所有类别的特征和差异。为提升大数据信息的应用性,文中研究海量大数据定向采样有差别挖掘算... 在大数据中,不同类别之间可能存在数据分布不均衡的情况,即某些类别的数据样本数量远远少于其他类别。这种情况下,传统的采样方法无法正确反映所有类别的特征和差异。为提升大数据信息的应用性,文中研究海量大数据定向采样有差别挖掘算法。以网站统一资源定位器(URL)初始化为基础,在网络上抓取网页,采集网页的超文本标记语言(HTML)数据,提取定向数据的相关链接,并将其导入URL队列。根据网络搜索策略,实施相关的数据搜索和处理。完成数据搜索后,将自动进行下一网页的URL,继续进行海量大数据定向采样。结合模糊特征匹配与检测滤波方法实现大数据定向采样过程中的抗干扰处理。采用粗糙集算法实施挖掘,利用扩展差别矩阵对大数据决策表内的值实施约简,实现海量大数据的模式分类。实验结果显示,该算法数据采集过程中的丢包率基本控制在0.2%以下,具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 海量大数据 网页抓取 定向采样 滤波处理 去冗余 粗糙集 扩展差别矩阵 决策规则
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基于大数据与关联规则的考评进度动态跟踪系统设计
18
作者 张瑞 张维建 +1 位作者 张新峰 刘颖 《微型电脑应用》 2024年第4期153-156,共4页
为了提高考评进度动态跟踪效果,设计一个基于大数据与关联规则的考评进度动态跟踪系统。在系统硬件部分设计了微控制器、通信模块、存储器模块与信号采集模块;在系统软件部分,采用大数据挖掘技术挖掘员工相关数据,采用关联规则挖掘数据... 为了提高考评进度动态跟踪效果,设计一个基于大数据与关联规则的考评进度动态跟踪系统。在系统硬件部分设计了微控制器、通信模块、存储器模块与信号采集模块;在系统软件部分,采用大数据挖掘技术挖掘员工相关数据,采用关联规则挖掘数据的频繁项集,构建FP树,计算数据的最小支持度和最小置信度,对数据分类,获得员工绩效的关联信息,并整合信息,完成考评进度动态跟踪系统的设计。实验结果表明,该方法能够准确地对员工绩效打分,并在多并发用户访问与多条数量处理上,有效提高了考评进度动态跟踪效果。 展开更多
关键词 大数据 关联规则 考评进度 动态跟踪 频繁项集 最小支持度
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基于大数据和粗糙集的产品需求分析方法研究 被引量:17
19
作者 司光耀 王凯 +2 位作者 李文强 李彦 牟亮 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期521-529,共9页
随着产品互联网时代的到来,针对传统产品设计需求的获取方法单一、实时性差、主观性过强等问题,提出了一种基于大数据分析和粗糙集理论的产品需求分析方法.采用网路爬虫技术,实时获取存在于多种信息载体中的大体量用户需求;利用大数据... 随着产品互联网时代的到来,针对传统产品设计需求的获取方法单一、实时性差、主观性过强等问题,提出了一种基于大数据分析和粗糙集理论的产品需求分析方法.采用网路爬虫技术,实时获取存在于多种信息载体中的大体量用户需求;利用大数据分析工具和粗糙集获取不同语义层次的用户需求类型的权重,并通过质量功能配置(quality function deployment,QFD)质量屋将用户需求转换为相应的工程设计参数,从而为准确获取反映用户需求的产品设计方向提供依据.以三星手机Galaxy S6Edge为例,通过对该款手机在微博和京东商城的产品用户评论等数据进行大数据分析,并结合粗糙集理论的用户需求计算方法,验证了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 互联网 需求分析 大数据 粗糙集 QFD
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基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法 被引量:94
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作者 曲朝阳 陈帅 +1 位作者 杨帆 朱莉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期67-71,共5页
针对大数据时代下电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的属性约简方法已经无法完成对电力大数据的预处理,为此提出一种基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法。该方法剖析了粗糙集中相对正域理论的特性,利用MapReduce模... 针对大数据时代下电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的属性约简方法已经无法完成对电力大数据的预处理,为此提出一种基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法。该方法剖析了粗糙集中相对正域理论的特性,利用MapReduce模型设计了可以并行计算正域中元素个数的属性约简算法MP_POSRS。最后,在Hadoop平台上对电网故障诊断表和风电实测数据进行属性约简,实验结果表明,该方法有效可行,并具有较好的加速比和可扩展性,适用于电力大数据预处理属性约简。 展开更多
关键词 电力大数据 MAPREDUCE 粗糙集 属性约简
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