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摘要:
在实际电网故障诊断中,面临如何从海量数据中找到所发生的连锁故障之间的相互影响关系、以及一个故障发生可能引起其他故障发生的概率问题。本文研究内容是将数据挖掘技术中的聚类分析、关联规则、贝叶斯网络、综合应用于电网故障的处理。首先应用聚类分析技术对电网的故障数据进行故障聚类,其次对数据进行关联规则分析、发现故障之间的相互影响关系,再次基于贝叶斯网络统计分析故障间相互影响的概率问题,最后结合以上分析结果给出辅助决策信息。
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文献信息
篇名 基于数据挖掘的电网故障诊断研究
来源期刊 电子测试 学科
关键词 数据挖掘 ETL 电网故障 数据仓库 关联规则 聚类分析 贝叶斯网络
年,卷(期) 2014,(23) 所属期刊栏目 测试工具与解决方案
研究方向 页码范围 94-97
页数 4页 分类号
字数 3074字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李伟 22 242 7.0 15.0
3 秦长锋 3 14 2.0 3.0
5 康建东 8 57 4.0 7.0
7 张隽 9 21 3.0 4.0
9 胡建勇 5 28 4.0 5.0
13 刘宇星 4 26 3.0 4.0
传播情况
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二级参考文献  (38)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
ETL
电网故障
数据仓库
关联规则
聚类分析
贝叶斯网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子测试
半月刊
1000-8519
11-3927/TN
大16开
北京市100098-002信箱
82-870
1994
chi
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