【摘 要】
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针对传统非侵入式负载数据协同挖掘算法的数据挖掘力度较小、挖掘深度较浅,且挖掘准确度较低的缺点,提出一种基于时空约束和小波设计的非侵入式负载数据协同挖掘算法。利用时
【机 构】
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山西工程技术学院信息工程与大数据科学系
【基金项目】
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山西省软科学研究计划项目(2018041033)
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针对传统非侵入式负载数据协同挖掘算法的数据挖掘力度较小、挖掘深度较浅,且挖掘准确度较低的缺点,提出一种基于时空约束和小波设计的非侵入式负载数据协同挖掘算法。利用时空约束条件对收集的非侵入式负载数据进行筛选,初步整合需要挖掘的数据,并对整合后的负载数据进行集成学习计算,使所要挖掘的非侵入式负载数据具有相应的学习规则。设计恒模小波信号对计算后的数据进行协同挖掘CMA算法处理,完成负载数据挖掘。与传统算法进行对比实验测试,实验结果表明,所提数据协同挖掘算法的数据挖掘精度较高,挖掘深度明显增加,挖掘效果优于传统算
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