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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。本文用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)和時序模式發(fā)現(xiàn)算法進行挖掘,以充分發(fā)揮存儲在汽輪機歷史數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)對電力生產(chǎn)的指導(dǎo)作用。 論文首先研討了關(guān)聯(lián)規(guī)則的各種挖掘算法,如:經(jīng)典Apriori算法、多層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,并成功地將基于OLAP技術(shù)多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)應(yīng)用于汽輪機運行
2、模型的建立;本論文還概述了時序模式發(fā)現(xiàn)的基本理論知識、目前的研究現(xiàn)狀,并分析它的研究意義。同時對時序數(shù)據(jù)序列中發(fā)現(xiàn)模式問題進行描述,提出利用線段的斜率反正切值作為模式識別的樣本,從而在分類時忽略模式的畸變,并成功建立故障模式。 本文以MICROSOFTVISUALSTUDIO和MICROSOFTSQLSERVER為開發(fā)平臺,開發(fā)設(shè)計EPCS系統(tǒng),可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理,數(shù)據(jù)變換等工作。并應(yīng)用上述算法,用EPCS系統(tǒng)對一些生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行
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