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基于冗余约简和缺失数据修复的电力工程智能评审迭代式框架
文献摘要：
为解决优化改进标准、规范化的评审核心数据体系构建以及评审规则库.提出一种基于冗余约简和缺失数据修复的电力工程智能评审迭代式框架.采用粗糙集算法约简评审历史数据维度,得到评审的关键指标,建立多分类Softmax模型对数据样本进行多元分类,形成规则库映射.针对部分样本数据缺失问题,根据Softmax评审结果迭代进行k-邻域(k-NN)构造和缺失数据修复,实现在优化的评审规则库中,相似样本具有相同评审结论.实验结果表明,本文所提方法可提升评审基础数据价值密度,评审规则精度、效率有明显提升,可支撑"新基建"评审业务开展.
文献关键词：
输变电工程;数据体系;评审规则库;Softmax;k-邻域;数据修复
中图分类号：
作者姓名：
张波;楼秉吾;吴冰;王薇;金淋
作者机构：
国网浙江省电力有限公司经济技术研究院,浙江 杭州 310016;浙江华云信息科技有限公司,浙江 杭州 310012
文献出处：
引用格式：
[1]张波;楼秉吾;吴冰;王薇;金淋-.基于冗余约简和缺失数据修复的电力工程智能评审迭代式框架)[J].自动化技术与应用,2022(12):9-12,76
A类：
评审规则库
B类：
约简,缺失数据修复,电力工程,智能评审,迭代式,优化改进,心数,数据体系,粗糙集算法,简评,历史数据,数据维度,关键指标,多分类,Softmax,成规,分样,数据缺失,审结,邻域,NN,数据价值密度,新基建,输变电工程
AB值：
0.282755
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