典型文献
基于深度数据挖掘和区块链技术的智库数据管控方法研究
文献摘要：
针对电力企业尚未专业、系统地开展智库建设,且缺乏完善的智库运营管理机制等问题,文中展开了基于深度数据挖掘和区块链技术的智库数据管控方法研究.文中构建的智库管控系统包括数据层、支撑层、业务层和表现层;该系统对智库数据进行深度数据挖掘,利用K-means聚类算法分类数据特征,并采用深度信念网络获得数据间的关联.利用区块链技术完成智库数据管控全过程,以保证数据的安全性.基于B/S协议和Matlab仿真计算平台对所提方法进行实验,测试结果表明,当数据量为8 MB时,其挖掘时间和准确率分别为1.5 s和93％,优于其他对比方法,而且安全性也更为理想.
文献关键词：
智库数据管控;区块链技术;深度数据挖掘;深度信念网络;K-means聚类算法;B/S协议
中图分类号：
作者姓名：
韦冬妮;齐彩娟;张泽龙;唐梦媛
作者机构：
国网宁夏电力有限公司经济技术研究院,宁夏银川750002
文献出处：
引用格式：
[1]韦冬妮;齐彩娟;张泽龙;唐梦媛-.基于深度数据挖掘和区块链技术的智库数据管控方法研究)[J].电子设计工程,2022(13):114-118
A类：
智库数据管控
B类：
深度数据挖掘,管控方法,电力企业,智库建设,运营管理机制,管控系统,统包,数据层,业务层,means,聚类算法,算法分类,分类数据,数据特征,深度信念网络,得数,保证数据,Matlab,仿真计算,计算平台,数据量,MB,比方,更为理想
AB值：
0.283003
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