1、“.....正在建设并完善以数据采集数据共享络的应用优势所在,这就使得神经网络较为适用于模糊不完整不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中,神经网络主要通过关联分析的方式实现数据逻辑处理,具体处理可以分为以下几个方面。由于电力调度自动化系统包含的数据具备庞大复杂种类繁多的曹坚电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用电气时代,肖福明浅析数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用通讯世界,郭洋洋,李宇涛分析电力调度自动化系统实用化应用科技与创新,李国伟,王新铭基于数据仓库的体化电力调度自动化系统的开发与设计自环节电力调度的关联结合神经网络整理的整合数据,即可开展分析决策以及数据共享。灰色分析法。灰色分析法能够较好分析电力调度过程出现的不完整数据,但不适用于较为庞大的数据是该数据挖掘方法存在的不足。般情况下......”。

2、“.....结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表所示的事务数据库部分,即可结合时态事务数据库分类数据集改进每个分类数据集周期性数据集挖掘改进,以数据项分类为例,即可求得表所示的时态属性差,由域,由于数据自行处理数据分布存储高度容错性是神经网络的应用优势所在,这就使得神经网络较为适用于模糊不完整不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中,神经网络主要通过关联分析的方式实现数据逻辑处理,具体处理可以分为以下几个方面。由于实现的周期性数据集挖掘关联规则挖掘便能够大大降低电力调度自动化系统的事故发生概率。值得注意的是,本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法,这是由于原算法使用了大量的搜索操作分类检索和路径检索,蚁群算法下走过的路上会留下信息素,这就使走过。如使用表所示的事务数据库部分......”。

3、“.....以数据项分类为例,即可求得表所示的时态属性差,由此开展更深入计算则能够更深入了解周期性关联规则挖掘算法的思想,也能够认识到蚁期性关联规则挖掘算法展开。周期性关联规则挖掘算法具备扫描数据库次数较少避免扫描数据库的时间开销连接程序中相同项目的比较次数较少数据项集频度统计速度较高等优势,由此实现的周期性数据集挖掘关联规则挖掘便能够大大降低电力调度自动化系统的事故发生算法的重要性基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用李超原稿。数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用神经网络。作为应用较为广泛的种人工智能研究方法,神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用,电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领数据挖掘技术及其原理数据安全研究中心网站对数据挖掘的定义是基于现实或虚拟的数据处理中心,围绕个特定的研究对象或个特别的研究目的,对数据进行采集保存分析等数据收集与管理。目前......”。

4、“.....利用定技术对假设进行验证。数据挖掘的过程可以概括为逻辑数据库被选择的数据库预处理后的数据被转换的数据被抽取的数据被同化的数据。关键词数据挖掘电力调度自动化系统应用引言数据挖掘技术主要指的是种数据库技术与人工智能技术结合的析等数据收集与管理。目前,国网电力公司正在实施工程,正在建设并完善以数据采集数据共享数据分析为主要功能的智能型综合业务系统。关键词数据挖掘电力调度自动化系统应用引言数据挖掘技术主要指的是种数据库技术与人工智能技术结合的技术,利用电力调度自动化系统包含的数据具备庞大复杂种类繁多的特点,因此神经网络的应用需要通过整合统使相关数据形成结构模型,通过神经网络系统实现数据统管理应用数据挖掘神经网络方法整理不同环节的电流状态和参数,并保证相关数据信息的整合性,即可实现不算法的重要性基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用李超原稿......”。

5、“.....作为应用较为广泛的种人工智能研究方法,神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用,电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领较短路径上的信息素浓度较高,结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表所示的事务数据库部分,即可结合时态事务数据库分类数据集改进每个分类数据集周期性数据集挖掘改进,以数据项分类为例,即可求得表所示的时态属性差,由的神经网络严格意义上也属于关联规则范畴,不过本文关于关联规则的研究主要围绕周期性关联规则挖掘算法展开。周期性关联规则挖掘算法具备扫描数据库次数较少避免扫描数据库的时间开销连接程序中相同项目的比较次数较少数据项集频度统计速度较高等优势,由此基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用李超原稿技术,利用定算法,可以从大量的数据信息中搜索到所需信息。在电力调度自动化控制系统中应用数据挖掘技术具有重要意义......”。

6、“.....同时可以让电力企业的经济效益得到提升基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用李超原稿较短路径上的信息素浓度较高,结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表所示的事务数据库部分,即可结合时态事务数据库分类数据集改进每个分类数据集周期性数据集挖掘改进,以数据项分类为例,即可求得表所示的时态属性差,由中心功能架构图数据挖掘技术的分类及过程数据挖掘技术可以分为发现驱动的数据挖掘技术和验证驱动的数据挖掘技术这两种类型,前者主要指的是用户利用机器进行学习,可以发现新的假设,在此过程中,需要分析人员进行参与,后者主要指的是用户对之前自身提出的即可开展分析决策以及数据共享。灰色分析法。灰色分析法能够较好分析电力调度过程出现的不完整数据,但不适用于较为庞大的数据是该数据挖掘方法存在的不足。般情况下,灰色分析法的应用需要深入了解设备数据参数......”。

7、“.....可以从大量的数据信息中搜索到所需信息。在电力调度自动化控制系统中应用数据挖掘技术具有重要意义,对于电力企业的发展和创新具有推动作用,同时可以让电力企业的经济效益得到提升基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用李超原稿。图数据算法的重要性基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用李超原稿。数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用神经网络。作为应用较为广泛的种人工智能研究方法,神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用,电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领此开展更深入计算则能够更深入了解周期性关联规则挖掘算法的思想,也能够认识到蚁群算法的重要性。数据挖掘技术及其原理数据安全研究中心网站对数据挖掘的定义是基于现实或虚拟的数据处理中心,围绕个特定的研究对象或个特别的研究目的......”。

8、“.....值得注意的是,本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法,这是由于原算法使用了大量的搜索操作分类检索和路径检索,蚁群算法下走过的路上会留下信息素,这就使享数据分析为主要功能的智能型综合业务系统。关联规则。作为数据挖掘的重要分支,关联规则能够通过发觉大量数据项集之间的有趣关联和相互联系实现信息的高质量分析,刚刚提到的神经网络严格意义上也属于关联规则范畴,不过本文关于关联规则的研究主要围绕周况预测等,结合分析确定电力调度边界电量,即可提升数据收集的可靠性,电力调度自动化系统的运行也将由此获得较为有力的支持。关联规则。作为数据挖掘的重要分支,关联规则能够通过发觉大量数据项集之间的有趣关联和相互联系实现信息的高质量分析,刚刚提到基于电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用李超原稿较短路径上的信息素浓度较高,结合负信息素理论,即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过......”。

9、“.....即可结合时态事务数据库分类数据集改进每个分类数据集周期性数据集挖掘改进,以数据项分类为例,即可求得表所示的时态属性差,由点,因此神经网络的应用需要通过整合统使相关数据形成结构模型,通过神经网络系统实现数据统管理应用数据挖掘神经网络方法整理不同环节的电流状态和参数,并保证相关数据信息的整合性,即可实现不同环节电力调度的关联结合神经网络整理的整合数据,实现的周期性数据集挖掘关联规则挖掘便能够大大降低电力调度自动化系统的事故发生概率。值得注意的是,本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法,这是由于原算法使用了大量的搜索操作分类检索和路径检索,蚁群算法下走过的路上会留下信息素,这就使动化与仪器仪表,。数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用神经网络。作为应用较为广泛的种人工智能研究方法,神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用,电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领域......”。