密度聚类算法电力工程数据完整性分析

• 作者: 唐取 毕圣灵
• 来源期刊: 粘接
• 学科: 工学
• 关键词: 密度聚类算法 电力工程 缺失数据筛查 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 数据信息与智能
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TM7|TP311.13
• 语种: 中文

摘要

电力工程数据分析与应用,是实现大规模电力工程缺失数据筛选、进行形态分析的基础.文章针对电力工程缺失数据筛选困难的问题,提出了一种基于密度聚类算法的分析方法,该方法通过电力工程数据收集、预处理、提取数据个性化特征以及进行密度聚类算法分析等步骤,实现了电力工程缺失数据的高速筛查和形态分析.文章通过智能仪表、智能终端数据同步性验证,认为所提出的基于密度聚类算法的电力工程数据完整性分析方法能够有效实现缺失数据筛查和形态分布解读,对于全面提升电力我国电力工程数据完整性和用电情况分析具有较好的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐取		3	5	1.0	2.0
2	毕圣灵		1	0	0.0	0.0