【摘 要】
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为了挖掘工业企业能源监测点之间的预警关联规则,寻求生产过程中可能存在的能耗相关性,针对工业企业综合能耗具有的时间特征和空间特征,本文提出了一种新的基于结构化项集的
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江绍兴东越科技有限公司,浙江绍兴市科技信息研究院
【基金项目】
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国家科技部项目（2009GJC200001）
论文部分内容阅读
为了挖掘工业企业能源监测点之间的预警关联规则,寻求生产过程中可能存在的能耗相关性,针对工业企业综合能耗具有的时间特征和空间特征,本文提出了一种新的基于结构化项集的时空挖掘算法,以解决传统的挖掘算法遇到的诸多瓶颈。该算法对经典的Apriori算进法行了改进,引入时间维度和空间维度,可在各个时间段和不同的空间层中,挖掘出更多的能耗关联知识。该算法通过引入时间维度和空间维度,建立最小能耗监测单元,构架分时分层的数据挖掘策略,避免传统的挖掘产生过多的候选项集。这种算法应用于国内一家大型企业工业生产过程的能耗数据分
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