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[期刊论文] 徐燕伟 杜树新
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CBST SA
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摘要:电力企业能否提供高电能质量的服务已成为一个制约其市场竞争力的关键因素.为了实现对电场设备及电能质量的实时监测与管理,提高电力企业信息化水平和管理效率,设计并研发了一种综合化信息应用平台-电能质量监控信息系统.该系统基于J2EE多层框架技术构建,采用GPRS、EJB、JSP等各项技术开发实现,能够完成电能质量参数实时监测、设备管理、人员管理、历史数据综合性能计算分析、报警信息查询以及电能质量分析评估等多种功能,具有可伸缩性好、易升级维护、使用灵活等特点,现已通过测试并顺利投入实际应用....
[硕士论文] 徐燕伟
模式识别与智能系统 浙江大学;浙江大学信息科学与工程学院 2008(学位年度)
摘要:将数据挖掘方法应用到食品安全领域,可以使得海量的食品检测数据得到及时的跟踪分析,尽早地揭示其潜在的规律与异常,为食品安全的检疫监督工作提供决策支持。关联规则挖掘是研究数据潜在有趣模式的一项重要而基础性的方法,它揭示数据库各属性之间的内在关联,以易于理解的方式向用户提供大量的有趣规则。本文探讨了在食品安全检测数据库上如何应用关联规则挖掘,以及在数据库更新时,如何对已有的规则进行更新的方法。主要研究工作有: 1)结合频繁项集挖掘方法的难点,分析了食品安全检测数据的各种特性,如多维度、类别属性、分布不均衡且稀疏等,讨论了频繁项集挖掘算法的复杂度与数据集本身特征之关系。 2)提出了一种针对食品安全数据的稀疏特性的选择性过滤算法SSF(Selective Skeching Filter),此算法通过过滤信息冗余属性,可以为频繁项集挖掘算法和更新算法提供更小的候选l一项集,也过滤了由冗余属性值引发的大量的伪关联规则,从而大大提高了挖掘和更新算法的性能,便于根据兴趣度筛选出有意义的规则。 3)针对食品安全检测数据的动态性,本文提出一种新的频繁项集更新算法UWP(Update With Portions)。在该算法中,将更新后的频繁项集分成三个子集分别处理,无需从头计算所有的候选项集,并且利用了负性边缘的性质来有效减少扫描整个数据库的I/O代价;最后,在给定食品数据集的条件下,本文对使用lJWP算法来实现增量更新,与利用Apriori算法挖掘全部频繁项集,进行了对比实验。实验结果表明,该算法具有高效,可组件化,通用性强的特点。
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