【摘 要】
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随着信息技术的日新月异,计算机技术的应用遍布各行各业,海量的信息融入人们的方方面面,现今人们正处在一个信息爆炸的年代。如何有效的处理海量的数据信息,从中找到有价值的
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随着信息技术的日新月异,计算机技术的应用遍布各行各业,海量的信息融入人们的方方面面,现今人们正处在一个信息爆炸的年代。如何有效的处理海量的数据信息,从中找到有价值的数据,就成了各方研究的焦点。在电力行业,电力设备越来越多,电网结构越来越复杂的情况下,如何把采集到的电网数据通过提取和分析,得到有价值的运行诊断信息,数据挖据技术的出现给这种用于电力系统故障诊断中海量信息的处理分析提供了方法。本文中,我们把数据挖据技术应用到了电力系统的故障诊断中,构建了电力系统故障诊断的模型。此模型主要利用决策树把知识的获取和表示结合在一起,使两者的处理能够同步进行。在电力系统故障诊断的模型中,我们改进了数据挖据技术中的决策树算法,并用它完成知识的获取与之结合。本文系统由推理机、解释器、决策树算法模块和图形界面四大模块组成。推理机的主要功能是以决策树算法生成的规则进行推理,解释器主要对推理机所返回的规则和决策树生成或者专家录入的规则进行翻译,决策树算法主要作用是构架一个高效易用的决策树并且生成分类准确的规则供推理机使用,图形界面负责直观的显示输出结果。本实验系统利用.NET平台构架,系统还可以扩展适用的数据样本或者使用数据挖据中其它的算法来处理其它方面的问题。
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