【摘 要】
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数据流技术已成为当今数据处理领域的研究热点,数据流挖掘是数据流技术研究的重要分支。数据流挖掘的核心思想是设计数据集单遍扫描算法,在有限的内存中存储少量代表数据流特
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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数据流技术已成为当今数据处理领域的研究热点,数据流挖掘是数据流技术研究的重要分支。数据流挖掘的核心思想是设计数据集单遍扫描算法,在有限的内存中存储少量代表数据流特征的概要数据,即时、快速地处理概要数据以得到响应结果,实现数据流实时、在线分析。对数据流进行聚类、分类具有广泛的应用价值。本文建立了数据流挖掘模型,完成了数据流概要的构建并实现了相应的增量更新算法,将聚类、分类算法应用于数据流这一新的数据模型上,对传统数据挖掘技术进行改进,实现了数据的实时处理和在线分析。在此基础上提出数据流挖掘技术在电力系统负荷分析和电能质量扰动在线识别领域中的应用框架,并给出了具体的实现方法,实验结果验证了方法的有效性。
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