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面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究
1
作者 费英群 田林 《电子设计工程》 2025年第1期104-108,共5页
随着电力工程中自动化、信息化设备的日益增多,对电力工程数据的分析与处理能力有了更高的要求。针对这一问题,文中开展了面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究。通过预先设计好的数据框架进行关联操作,实现数据监测与处理分析... 随着电力工程中自动化、信息化设备的日益增多,对电力工程数据的分析与处理能力有了更高的要求。针对这一问题,文中开展了面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究。通过预先设计好的数据框架进行关联操作,实现数据监测与处理分析。为了提高整体数据与局部数据之间的协调性,对融合数据进行边缘自适应增强处理,结合电力工程定值数据处理方法将样本数据分解为多个子数据集,利用神经网络模型分类融合,采用Reduce机制对融合后的数据进行合并处理,输出结果,从而提高数据融合的效率。以某地区电力工程数据集为样本进行的分析结果表明,所提方法在处理数据时具有更高的效率,产生的绝对误差仅为1.675%,且更适用于大容量数据的场景。 展开更多
关键词 多源异构 reduce机制 数据融合 边缘自适应增强
基于MapReduce的Apriori算法并行化研究
2
作者 谢志明 《宁波职业技术学院学报》 2015年第5期76-80,共5页
针对目前传统的Apriori算法对硬件要求较高且运算效率低下的情形,提出将经典的数据挖掘关联规则算法Apriori移植到云计算平台,并结合Map Reduce机制进行海量数据挖掘,有效地解决了传统Apriori算法存在的瓶颈问题以及对硬件要求高的依赖... 针对目前传统的Apriori算法对硬件要求较高且运算效率低下的情形,提出将经典的数据挖掘关联规则算法Apriori移植到云计算平台,并结合Map Reduce机制进行海量数据挖掘,有效地解决了传统Apriori算法存在的瓶颈问题以及对硬件要求高的依赖。通过数据和节点对比实验共同验证了移植后的Apriori算法的运算效率比传统的Apriori算法提高了许多倍,且随着数据量和节点数的增加效果愈发明显。由于改良后的Apriori算法具有高效性和可行性,这将为解决当前大数据挖掘问题提供了一种全新的、有效的解决方案,并且这一结论还可为其他数据挖掘算法的移植提供可靠的参考。 展开更多
关键词 APRIORI算法 数据挖掘 关联规则 云计算 MAP reduce机制
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