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题名基于SOM聚类的电网可视化数据挖掘模型
被引量:21
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作者
郭晓利
曲朝阳
李晓栋
张加玲
孟凡奇
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机构
东北电力大学信息工程学院
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出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2012年第2期206-209,225,共5页
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基金
国家自然科学基金(51077010)
吉林省自然科学基金(20101517)
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文摘
面对电力系统中海量的多维数据,传统的可视化数据挖掘无法满足空间数据处理的需要,多维数据可视化也不利于用户获取知识。因此提出了基于SOM(自组织特征映射网络)聚类的电网可视化数据挖掘新模型VSDMmodel,模型利用改进的SOM聚类算法对高维电网数据进行降维,提出一种基于颜色映射的可视化方法,对聚类结果进行低维展现,加快了用户对挖掘结果的理解,并且允许用户对结果中感兴趣的区域加以深入分析,实现对电力系统海量数据的可视化挖掘。
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关键词
电网
SOM聚类
低维可视化
数据挖掘
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Keywords
power grid
SOM clustering
low-dimension visualization
data mining
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分类号
G350
[文化科学—情报学]
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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