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基于大数据分类与SVDD模型的多场景500kV劣化绝缘子判定研究

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电瓷避雷器 2022年第2期 189-196页

作者：普子恒彭朕方春华郑雷罗浩殷鹏翔三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 湖北省输电线路工程技术研究中心湖北宜昌443002 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司武汉430074 电网雷击风险预防湖北省重点实验室武汉430074

正常状态下500 kV交流瓷绝缘子串在不同场景时分布电压差异较大,根据现有DL/T 487标准电压对所有场景下的绝缘子串进行劣化判定容易产生误判。随着智能运维设备的开发与应用,可为劣化绝缘子判定研究提供数据支持。为准确判定劣化绝缘子... 详细信息

正常状态下500 kV交流瓷绝缘子串在不同场景时分布电压差异较大,根据现有DL/T 487标准电压对所有场景下的绝缘子串进行劣化判定容易产生误判。随着智能运维设备的开发与应用,可为劣化绝缘子判定研究提供数据支持。为准确判定劣化绝缘子,笔者首先建立500 kV绝缘子串多场景下分布电压仿真计算模型,仿真表明塔型、相位、绝缘子片数、均压环是绝缘子串分布电压的重要影响因素;进一步基于这些因素建立大数据分类与SVDD模型的多场景下500 kV劣化绝缘子判定模型,利用仿真得到的分布电压作为样本数据,对模型进行训练和测试。结果表明:基于大数据分类与SVDD模型的多场景500 kV劣化绝缘子判定模型可以对绝缘子进行劣化判定,判定准确率可达到96%。

关键词： 500kV交流输电线路绝缘子检测分布电压多场景大数据分类 SVDD模型

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利用并行惯性权重OOL-FA的大数据分类

计算机工程与设计 2020年第10期41卷 2818-2824页

作者：钟章生陈世炉陈志龙南昌理工学院计算机信息工程学院江西南昌330013 中国船舶总公司第六三五四研究所江西九江332000 南昌理工学院电子与信息学院江西南昌330013

针对现有大数据分类过程中特征选择算法精度较低,影响后续数据分类算法精度的问题,提出基于惯性权重正交反向学习(OOL)-萤火虫算法(FA)的大数据特征选择算法。借助FA的全局搜索能力,以及OOL分别在收敛速度、收敛精度方面的改进能力,实... 详细信息

针对现有大数据分类过程中特征选择算法精度较低,影响后续数据分类算法精度的问题,提出基于惯性权重正交反向学习(OOL)-萤火虫算法(FA)的大数据特征选择算法。借助FA的全局搜索能力,以及OOL分别在收敛速度、收敛精度方面的改进能力,实现数据特征的快速、精确选择,采用结构感知卷积神经网络对大数据特征进行精确分类。在包含6600万个样本和2000个属性的大数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法在分类准确率上具有明显的优势。

关键词：大数据分类惯性权重OOL-FA算法结构感知神经网络 Spark框架特征选择数据分类

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基于概率统计的大数据分类方法

内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版） 2017年第2期46卷 174-177页

作者：杨晓波四川信息职业技术学院四川广元628017

提出一种基于概率统计的大数据分类优化方法.首先构建大数据分类的二项-泊松模型,在无穷维向量空间对分类目标函数进行概率密度估计,在数据聚类中心的几何邻域构建置信区间,采用置信度特征求解大数据分类的二项-泊松微分方程,然后以方... 详细信息

提出一种基于概率统计的大数据分类优化方法.首先构建大数据分类的二项-泊松模型,在无穷维向量空间对分类目标函数进行概率密度估计,在数据聚类中心的几何邻域构建置信区间,采用置信度特征求解大数据分类的二项-泊松微分方程,然后以方程的稳定解作为聚类中心特征值,在Bernoulli空间通过概率统计实现对大数据的准确分类.

关键词：大数据分类概率统计泛函微分方程

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基于概率数学模型的大数据分类研究

内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版） 2016年第6期45卷 765-768页

作者：陈丽武汉工程科技学院基础课部湖北武汉430200

提出一种基于概率数学模型的大数据分类方法.首先采用非线性双曲微分方程构建数据统计分析模型,给出数据分类的稳定凸函数,并采用最佳有理逼近方法构建检验统计量,得到数据分类的概率分布密度函数;然后采用Sigma检验得到数据分类的判据... 详细信息

提出一种基于概率数学模型的大数据分类方法.首先采用非线性双曲微分方程构建数据统计分析模型,给出数据分类的稳定凸函数,并采用最佳有理逼近方法构建检验统计量,得到数据分类的概率分布密度函数;然后采用Sigma检验得到数据分类的判据和概率分析置信区间与拒绝区间,证明数学模型的稳定性和渐进收敛性;最后通过仿真实验进行数据分析,结果表明,该模型的数据分类准确率高,平均误分率低,收敛性好.

关键词：大数据分类概率数学模型 Sigma检验收敛性置信区间

基于MapReduce和卷积神经网络的图像大数据分类研究

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基于MapReduce和卷积神经网络的图像大数据分类研究

作者：郝璞河北大学

学位级别：硕士

随着科学技术的进步与发展,每天产生数以万计的数据,如何从这些海量的数据中挖掘或发现有价值的知识显得尤为重要。深度学习是目前机器学习领域最热门的研究方向,轰动全球的A1phaGo就是用深度学习算法训练的。卷积神经网络是用深度学习... 详细信息

随着科学技术的进步与发展,每天产生数以万计的数据,如何从这些海量的数据中挖掘或发现有价值的知识显得尤为重要。深度学习是目前机器学习领域最热门的研究方向,轰动全球的A1phaGo就是用深度学习算法训练的。卷积神经网络是用深度学习算法训练的一种模型,它在计算机视觉领域应用广泛,而且获得了巨大的成功。然而,在单机环境下,难于处理大数据分类问题。Hadoop是一种流行的大数据开源框架,用户可方便地把大数据分类任务部署到不同的云计算结点。此外,Hadoop的MapReduce又为用户提供了方便易用的编程接口。因此,研究基于MapReduce和卷积神经网络的图像大数据分类具有重要的理论意义和应用价值。本文工作主要包括两部分:(1)针对如何应用Hadoop处理大数据问题,研究了Hadoop大数据处理的原理,并以大数据压缩近邻为例,提出了基于MapReduce并行化压缩近邻算法。在Hadoop环境中,编程实现了并行化的压缩近邻算法。(2)针对图像大数据分类问题,提出了一种基于MapReduce的卷积神经网络图像大数据处理方法。该方法使用模糊积分集成在不同的云计算结点训练出的分类器,并用于图像数据分类,提出的方法能解决在单机环境下无法处理海量数据的问题。

关键词：深度学习卷积神经网络开源框架大数据分类模糊积分

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改进决策树算法的大数据分类优化方法

吉林大学学报（信息科学版） 2024年第5期42卷 959-965页

作者：唐灵逸唐怡雯李蓓蓓上海交通大学医学院附属仁济医院上海200127 上海市卫生健康委员会办公室(信息化管理处) 上海200125 上海市静安区临汾路街道社区卫生服务中心上海200435

针对当前海量数据的结构和特征较为复杂,对其分类时很难确保较高的精准度与效率的问题,提出了改进决策树算法的大数据分类优化方法。构建模糊决策函数检测大数据的序列特征,并将其输入决策树模型中挖掘和训练规则;利用灰狼优化算法改进... 详细信息

针对当前海量数据的结构和特征较为复杂,对其分类时很难确保较高的精准度与效率的问题,提出了改进决策树算法的大数据分类优化方法。构建模糊决策函数检测大数据的序列特征,并将其输入决策树模型中挖掘和训练规则;利用灰狼优化算法改进决策树模型,使用改进后模型对大数据简化、粗略分类,再建立分类器准确度目标函数,实现对大数据的精准分类。实验结果表明,所提方法取得分类结果准确度最高、假正例率最低,保证了算法整体具有较高的吞吐量,提高了算法分类效率。

关键词：决策树模型灰狼优化算法目标函数大数据分类模糊决策函数

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差异化需求下的非关系型分布式报送信息大数据分类方法

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电信科学 2023年第6期39卷 114-121页

作者：韩璐陈威宇张斐何建锋苏怀振国网甘肃省电力公司甘肃兰州730030 国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司甘肃兰州730020 国网甘肃省电力公司定西供电公司甘肃定西743000

针对多源异构、分布广泛报送信息差异化应用需求较多、无法区分可用性信息的问题,研究了差异化需求下的非关系型分布式报送信息大数据分类方法。首先,分析了非关系型分布式报送信息数据库的可用性、开放性和拓展性等特征,结合字段类型... 详细信息

针对多源异构、分布广泛报送信息差异化应用需求较多、无法区分可用性信息的问题,研究了差异化需求下的非关系型分布式报送信息大数据分类方法。首先,分析了非关系型分布式报送信息数据库的可用性、开放性和拓展性等特征,结合字段类型的基本要求,采用非结构化数据库存储文本检索信息处理(TRIP)存储非关系型分布式报送信息;然后,分析了汉明散列家族内散列过程,在线性级要求约束下,利用多吸引子优化元胞自动机,通过遗传算法改进多吸引子元胞自动机分类器的最优参数,进而改进大数据分类方法。实验结果表明,该方法能够有效识别并分类非关系型分布式报送信息中的结构化数据与非结构化数据,具有较高的分类精度。

关键词：差异化需求非关系型分布式报送信息大数据分类元胞自动机

区块链框架下基于优化决策树模型的大数据分类算法研究

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沈阳工程学院学报（自然科学版） 2021年第4期17卷 57-62页

作者：杨薇薇曾凌静福建船政交通职业学院信息与智慧交通学院福建福州350007

现有大数据分类算法存在并行计算能力差、分类准确率低等不足,为此在区块链框架体系下提出一种基于优化决策树模型的大数据分类算法研究。利用区块链在数据加密方面的优势,构建分布式决策树模型,以信息熵和信息增益率为基础对目标数据... 详细信息

现有大数据分类算法存在并行计算能力差、分类准确率低等不足,为此在区块链框架体系下提出一种基于优化决策树模型的大数据分类算法研究。利用区块链在数据加密方面的优势,构建分布式决策树模型,以信息熵和信息增益率为基础对目标数据集做预测分类,并对经典决策树算法进行优化,预留出用于缓冲的空节点,避免分类终止情况的发生。在每一次节点分裂后,用全部样本的平均梯度修改下一个叶子节点的权重,提升整个算法的迭代寻优能力和分类性能。仿真结果显示,提出的分类算法具有更强的数据吞吐能力和并行计算能力,针对10种不同大数据集的平均分类准确率达到了97.75%。

关键词：区块链优化决策树模型大数据分类并行计算平均梯度

基于心理行为大数据分类算法的家政服务人员的专业性研究

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服务科学和管理 2020年第1期9卷 40-48页

作者：李咏维刘峰涛东华大学旭日工商管理学院上海

本文为解决互联网家政服务业入户服务人员的专业性分类问题,基于Y互联网家政服务企业的详细入户服务人员数据库,运用心理行为的调研实验,确立入户服务人员的静态属性,进而提出了针对入户服务人员专业性的大数据分类算法的判别模型,在对... 详细信息

本文为解决互联网家政服务业入户服务人员的专业性分类问题,基于Y互联网家政服务企业的详细入户服务人员数据库,运用心理行为的调研实验,确立入户服务人员的静态属性,进而提出了针对入户服务人员专业性的大数据分类算法的判别模型,在对入户服务人员的训练样本集进行判别模型的初步训练基础上,实现入户服务人员数据中测试样本集判别准确率的分析。研究结果显示,针对入户服务人员的心理行为,调研实验确立了研究的六个静态属性,分别是年龄、性别、籍贯、分数、婚姻、学历;基于心理行为学的大数据分类算法的判别模型对于入户服务人员的专业性分类准确率达到67.5%。

关键词：家政服务心理与行为静态属性大数据分类朴素贝叶斯算法