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题名基于稀疏自编码的智能电网海量运行数据清洗
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作者
王艺博
王清未
李敏
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机构
国家电网有限公司华北分部调度控制中心
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出处
《电子设计工程》
2024年第21期56-59,64,共5页
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基金
国家电网有限公司华北分部重点技改项目(26992321N00G)。
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文摘
为解决电网数据样本混合的问题并提升智能电网的运行与响应速率,提出基于稀疏自编码的智能电网海量运行数据清洗方法。按照稀疏自编码原则,建立自编码网络模型,联合数据样本稀疏矩阵,确定深度降维参数的实际取值范围,实现对智能电网运行数据的降维处理。根据数据仓库定义形式,估算数据样本运行状态,计算聚类清洗参量的具体数值,完成基于稀疏自编码的智能电网海量运行数据清洗算法的设计。实验结果表明,在稀疏自编码原则作用下,电网主机能够准确区分两类数据样本,从而解决电网数据样本混合的问题,达到提升智能电网运行与响应速率的实际应用需求。
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关键词
稀疏自编码
智能电网
数据清洗
数据样本矩阵
降维处理
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Keywords
sparse self coding
smart grid
data cleaning
data sample matrix
dimension reduction processing
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN-9
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于随机F-矩阵的高维双样本协方差矩阵相等性检验
被引量：1
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作者
何冰
薄晓玲
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机构
吉林大学数学学院
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出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2019年第1期65-71,共7页
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基金
国家自然科学基金(批准号:11471140)
吉林省自然科学基金(批准号:20180101217JC)
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文摘
用高维随机矩阵理论,对高维双样本协方差矩阵相等性的检验给出一种新方法.结果表明,利用高维随机F-矩阵线性谱统计量的中心极限定理给出检验统计量的极限分布,不仅适用于高维数据,而且对于非正态的情形仍有效.
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关键词
高维数据
双样本协方差检验
高维F-矩阵
中心极限定理
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Keywords
high-dimensional data
two-sample covariance test
high-dimensional F-matrix
central limit theorem
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于样本协方差矩阵的多维随机数生成方法
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作者
孙梦哲
包研科
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机构
辽宁工程技术大学理学院
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出处
《纯粹数学与应用数学》
CSCD
2014年第6期610-617,共8页
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基金
国家自然科学基金(71371091)
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文摘
对于概率模型未知的多维数据样本容量扩充问题,根据主成分分析原理以及多维正态分布的性质,讨论并给出了与已知多维样本数据有相同协方差结构的模拟数据生成算法,并在此基础上给出了变量的离散化处理方法.实现了在小样本数据基础上不改变变量间协方差结构的样本容量扩充,为小样本条件下的数学建模、检验和分析提供样本数据支撑.
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关键词
多维数据
样本协方差矩阵
模拟
离散化处理
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Keywords
multidimensional data sample covariance matrix simulation discretization processing
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分类号
O29
[理学—应用数学]
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