【摘 要】
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针对电力大数据具有的体量大、生成快、实时更新等特点,提出了一种基于MapReduce框架的电力大数据增量式属性约简方法。该方法深入分析了决策表的特性,完成了对不相容决策表
【机 构】
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四川大学电气信息学院; 智能电网四川省重点实验室(四川大学);
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针对电力大数据具有的体量大、生成快、实时更新等特点,提出了一种基于MapReduce框架的电力大数据增量式属性约简方法。该方法深入分析了决策表的特性,完成了对不相容决策表的转化和化简,求出了简化决策表正域的势。利用差别元素概念以及MapReduce的并行化特性,设计了一种能应用于大数据环境的增量式属性约简算法。最后,以Hadoop平台为基础,设计实验完成了某地区历史负荷数据的增量式属性约简计算,验证了算法的可行性和处理电力大数据的能力。
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