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智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类方法
被引量：
1
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作者
严昭
《自动化技术与应用》
2023年第5期176-179,共4页
为了优化智能电网业务质量,提出智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类方法。业务数据处理模块以FPGA芯片作为核心,设计内部CLB连接形式,优化数据存储器的相关参数,并选择合适的中央控制芯片对平台硬件加以控制。在计算次月留存数据...
为了优化智能电网业务质量,提出智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类方法。业务数据处理模块以FPGA芯片作为核心,设计内部CLB连接形式,优化数据存储器的相关参数,并选择合适的中央控制芯片对平台硬件加以控制。在计算次月留存数据特征提取匹配度的基础上,确定智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类中心。利用增益函数初始化Spark程序,通过设计次月留存数据聚类算法,实现了智能电网云数据储存平台次月留存数据的聚类。实验结果表明方法次月留存数据聚类效率高于90%,对于不同的数据集具有较高的聚类效率。
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关键词
Spark程序
数据聚类
次月留存数据
特征提取
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职称材料
题名
智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类方法
被引量：
1
1
作者
严昭
机构
贵州电网公司
出处
《自动化技术与应用》
2023年第5期176-179,共4页
文摘
为了优化智能电网业务质量,提出智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类方法。业务数据处理模块以FPGA芯片作为核心,设计内部CLB连接形式,优化数据存储器的相关参数,并选择合适的中央控制芯片对平台硬件加以控制。在计算次月留存数据特征提取匹配度的基础上,确定智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类中心。利用增益函数初始化Spark程序,通过设计次月留存数据聚类算法,实现了智能电网云数据储存平台次月留存数据的聚类。实验结果表明方法次月留存数据聚类效率高于90%,对于不同的数据集具有较高的聚类效率。
关键词
Spark程序
数据聚类
次月留存数据
特征提取
Keywords
Spark
Program
data
clustering
retained
data
of
the
next
month
feature
extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能电网云数据储存平台次月留存数据聚类方法
严昭
《自动化技术与应用》
2023
1
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参考文献
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