典型文献
基于大数据挖掘的电力通信信号异常数据提取方法
文献摘要：
为准确分辨电力通信信号中的异常数据信息,并对其实施具有指向性的提取与处理,提出基于大数据挖掘的电力通信信号异常数据提取方法.利用Hadoop挖掘框架,提供异常通信信号原数据集合建立所需的信息参量,联合关联性规则,完成基于大数据挖掘的电力通信异常信号处理.在此基础上,重新编码异常数据特征,再将已编码特征参量与原通信信号对应,实施指向性译码处理,计算解调系数,约束现有编码原则,实现基于大数据挖掘的电力通信信号异常数据提取方法的设计与应用.实验结果显示,与深度置信型辨识制度相比,大数据挖掘型提取方法能够更加准确地分辨电力通信信号中的异常数据信息,符合指向性处理电力信息参量的实际应用需求.
文献关键词：
大数据挖掘;电力通信;异常信号;数据提取;Hadoop框架;关联性规则
中图分类号：
作者姓名：
张磊;吴颖;杨建常
作者机构：
河南将帅智能科技有限公司,郑州450000;郑州经贸学院计算机与人工智能学院,郑州 450000;32683 部队,沈阳 110021
文献出处：
引用格式：
[1]张磊;吴颖;杨建常-.基于大数据挖掘的电力通信信号异常数据提取方法)[J].科技通报,2022(06):35-38,44
A类：
异常信号处理
B类：
大数据挖掘,电力通信,通信信号,异常数据提取,指向性,Hadoop,数据集合,关联性规则,通信异常,新编,数据特征,编码特征,特征参量,译码,解调,电力信息,应用需求
AB值：
0.203345
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