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利用现场海量的实际运行数据进行数据挖掘建模,针对大规模数据建模过程中处理困难的情况,首先利用K-Means聚类提取建模数据,利用主成分分析法降维完成属性约简,然后在Hadoop平台的Map Reduce架构上采用分布式支持向量机模型,实现计算并行化,通过以上过程可以高效的完成建模任务。
基于大数据分析的双进双出钢球磨煤机建模研究
【摘 要】
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利用现场海量的实际运行数据进行数据挖掘建模,针对大规模数据建模过程中处理困难的情况,首先利用K-Means聚类提取建模数据,利用主成分分析法降维完成属性约简,然后在Hadoop
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室; 沈阳工程学院仿真中心;
【出 处】
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煤炭技术
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51036002);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS12;2014ZZD04)
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