【摘 要】
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目前提出的电力互联网运行过程中重复需求数据挖掘方法挖掘精度较低，导致电力系统稳定性较低。以95598电力客服数据为基础，通过数据决策模型提取重复需求的数据特征，利用数据分层迁移法分析数据特征，完成特征分层融合处理，构建电力数据库模型，采用聚类算法进行重复需求数据的深入挖掘，提取数据信号的信号流，利用决策树实现电力数据的准确校测。实验结果表明，提出的电力互联网运行过程中重复需求数据挖掘方法能够有效降
【机 构】
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目前提出的电力互联网运行过程中重复需求数据挖掘方法挖掘精度较低，导致电力系统稳定性较低。以95598电力客服数据为基础，通过数据决策模型提取重复需求的数据特征，利用数据分层迁移法分析数据特征，完成特征分层融合处理，构建电力数据库模型，采用聚类算法进行重复需求数据的深入挖掘，提取数据信号的信号流，利用决策树实现电力数据的准确校测。实验结果表明，提出的电力互联网运行过程中重复需求数据挖掘方法能够有效降低错误率，提高电力系统稳定性，具有很好的应用性能。
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坚毅品质是近年来国外心理研究领域的热点，可较好地预测个体成就。本文在讨论坚毅品质的概念界定及结构模型的基础上，回顾了近年来坚毅品质的测量和相关变量研究，阐明坚毅品质是可培养及提高的。聚焦坚毅品质在军事领域中取得的研究进展，发现坚毅品质能较好地预测军人在部队中的表现，但目前国内外军人坚毅品质的实证研究及培育研究还有待加强，军人坚毅品质的相关研究将成为该领域未来研究的主要方向。
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