【摘 要】
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数据采集和存储技术的进步导致人们拥有数据的能力急剧提高并且已经捌有的大量数据还在不断地呈指数级的速度增长.隐藏在这些数据之后的更重要的信息是关于这些数据的整体特
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数据采集和存储技术的进步导致人们拥有数据的能力急剧提高并且已经捌有的大量数据还在不断地呈指数级的速度增长.隐藏在这些数据之后的更重要的信息是关于这些数据的整体特征的描述以及对其将来发展趋势的预测,这些信息在决策制定的过程中具有极其重要的参考价值.对异常数据分析可以发现异常,通过发现异常可以引起人们对异常的加倍关注,通过分析异常可以挖掘出其中的异常模式,洞悉异常模式可以发现或预防不利异常行为.该文针对静态挖掘中的异常数据分析,基于多抽象层交互挖掘思想,构建了一个具有组件级特征和伸缩性的两层挖掘模型;基于提高数据挖掘算法效率及可扩展性考虑,采用了一个适应性较强的高效的数据挖掘分区算法和可并行、可扩展的数据挖掘分类法;对基于动态知识库和挖掘库协同聚焦的数据挖掘机制进行了一定的分析.通过深入分析丰满水电运行仿真系统中母线子系统机制,将该文的挖掘方法和思想成功地应用于水电仿真系统中母线异常数据的提取和分析过程.实际表明该方法对不同挖掘任务的适应性、挖掘过程的可控性及效率和挖掘结果的精确性方面都有一定的提高.
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