【摘 要】
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针对如何从大数据中准确预测出电器设备种类并为用户提供灵活的智慧服务问题,基于实用性和高效性的原则,设计了基于朴素贝叶斯算法的非侵入式检测方法。通过对江苏省电力公司提供的数据进行筛选,以设备组合的特征值进行分类训练并建立模型,通过朴素贝叶斯算法进行预测测试,从而预测出设备组合的编号并对模型进行评估。试验结果表明,相较于传统的检测方法,该方法的实用性和高效性都有良好的表现。此方法可以移植到不同领域,为未来研究人工智能化社会提供一种想法。
【基金项目】
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江苏省青蓝工程项目、江苏省高等教育教学改革研究课题:新工科背景下“智能+”复合型工程人才跨界培养的研究与实践(项目号:2019JSJG139),教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会教改项目:电子信息类应用型本科专业教师发展性分类评价研究与实践(项目号:2020-YB-46)等资助。
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针对如何从大数据中准确预测出电器设备种类并为用户提供灵活的智慧服务问题,基于实用性和高效性的原则,设计了基于朴素贝叶斯算法的非侵入式检测方法。通过对江苏省电力公司提供的数据进行筛选,以设备组合的特征值进行分类训练并建立模型,通过朴素贝叶斯算法进行预测测试,从而预测出设备组合的编号并对模型进行评估。试验结果表明,相较于传统的检测方法,该方法的实用性和高效性都有良好的表现。此方法可以移植到不同领域,为未来研究人工智能化社会提供一种想法。
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