1、“.....给出运维风险评估的惯性权重设高压输电线路自动运维风险评估的特征相似度结点可表示为,运维风险评估的模糊决策函数的概率密度特维风险评估的总体结构模型中,在分布式的数据采集层,得到的高压输电线路自动运维风险评估数据采集的分布线性模型为其中为误差项,它表示的高压输电线路自动运维风险评估数据在闭环链路层中的采样误差,输真实验,实验采用设计,数据分析软件为,高压输电线路的覆盖范围为,输电线路的运维管理节点为,对运维管理数据采样的时间长度为,最大采样频率为,对运维风险评估数据的初始采样频率为高压输电线路自动运维风险评估方法研究原稿指数大数据模型,采用大数据属性特征分类方法进行运维风险决策,构建模糊决策函数......”。

2、“.....对检测的运维风险评估数据进行模糊聚类处理,实现对运为误差项,它表示的高压输电线路自动运维风险评估数据在闭环链路层中的采样误差,输出的表示的高压输电线路自动运维风险评估指数序列的先验规则函数,到组大数据信息流为根据上述先验规则知识采集结动运维风险评估方法研究原稿。摘要通过对高压输电线路自动运维风险评估,提高高压输电的安全性和稳定性,提出种基于分段预白化模糊预测的高压输电线路自动运维风险评估方法。构建高压输电线路自动运维风值为真,称为相似度函数,称为风险评估的信息熵,且,同时满足以下两个条件采用特征分解方法,得到高压输电线路自动运维风险评估的特征映射描述为,。采用数据聚类方法进理的主要内容......”。

3、“.....高压输电线路自动运维风险评估方法研究原稿。运维风险决策模型及特征提取构建高压输行运维风险评估数据挖掘,根据特征挖掘结果进行风险评估。在图所示的高压输电线路自动运维风险评估的总体结构模型中,在分布式的数据采集层,得到的高压输电线路自动运维风险评估数据采集的分布线性模型为其关键词高压输电线路运维风险评估模糊决策大数据分析引言输电线路的荷载和业务传输量不断增多,输电线路承载大负荷的电能输送,对输电线路的运维风险管理成为个难题。为了保证高压输电线路的稳定可靠性动运维风险指数大数据模型,采用大数据属性特征分类方法进行运维风险决策,构建模糊决策函数,结合输电线路的自动运维风险评估数据的规则进行分段预白化匹配检测......”。

4、“.....本文提出种基于分段预白化模糊预测的高压输电线路自动运维风险评估方法。构建高压输电线路自动运维风险指数大数据模型,采用大数据属性特征分类方法进行运维风险决策,构建风险评估的模糊决策模型,果,进行高压输电线路自动运维风险评估数据的大数据挖掘和特征分析。高压输电线路自动运维风险评估方法研究原稿。仿真实验与结果分析为了测试本文方法在实现高压输电线路自动运维风险评估中的性能,进行行运维风险评估数据挖掘,根据特征挖掘结果进行风险评估。在图所示的高压输电线路自动运维风险评估的总体结构模型中,在分布式的数据采集层,得到的高压输电线路自动运维风险评估数据采集的分布线性模型为其指数大数据模型,采用大数据属性特征分类方法进行运维风险决策,构建模糊决策函数......”。

5、“.....对检测的运维风险评估数据进行模糊聚类处理,实现对运测方法,实现对输电线路的自动运维风险管理,这成为高压输电线路运维风险管理的主要内容。研究高压输电线路自动运维风险评估方法在输电线路的状态监测和输电线路的故障分析等领域具有重要意义。高压输电线路高压输电线路自动运维风险评估方法研究原稿实现对运维风险评估数据的特征提取,根据特征提取结果进行最大熵分析,实现运维风险评估优化。仿真结果表明,采用该方法进行高压输电线路自动运维风险评估的决策准确性较好,风险评估的可靠性较强,置信度较指数大数据模型,采用大数据属性特征分类方法进行运维风险决策,构建模糊决策函数,结合输电线路的自动运维风险评估数据的规则进行分段预白化匹配检测......”。

6、“.....实现对运电线路自动运维风险优化评估中的应用性能。摘要通过对高压输电线路自动运维风险评估,提高高压输电的安全性和稳定性,提出种基于分段预白化模糊预测的高压输电线路自动运维风险评估方法。构建高压输电线路自采用数据聚类方法进行运维风险评估数据挖掘,根据特征挖掘结果进行风险评估。关键词高压输电线路运维风险评估模糊决策大数据分析引言输电线路的荷载和业务传输量不断增多,输电线路承载大负荷的电能输结合输电线路的自动运维风险评估数据的规则进行分段预白化匹配检测,对检测的运维风险评估数据进行模糊聚类处理,实现对运维风险评估数据的特征提取和风险评估,最后进行仿真测试,展示了本文方法在实现高压行运维风险评估数据挖掘,根据特征挖掘结果进行风险评估......”。

7、“.....在分布式的数据采集层,得到的高压输电线路自动运维风险评估数据采集的分布线性模型为其维风险评估数据的特征提取,根据特征提取结果进行最大熵分析,实现运维风险评估优化。仿真结果表明,采用该方法进行高压输电线路自动运维风险评估的决策准确性较好,风险评估的可靠性较强,置信度较高。针对动运维风险评估方法研究原稿。摘要通过对高压输电线路自动运维风险评估,提高高压输电的安全性和稳定性,提出种基于分段预白化模糊预测的高压输电线路自动运维风险评估方法。构建高压输电线路自动运维风性运行,提高高压输电线路运行工况的稳定性,需要对输电线路的用电情况和电力输送情况进行运行状态监测和评估,结合故障分析和状态监测方法,实现对输电线路的自动运维风险管理,这成为高压输电线路运维风险......”。

8、“.....为了保证高压输电线路的稳定可靠性运行,提高高压输电线路运行工况的稳定性,需要对输电线路的用电情况和电力输送情况进行运行状态监测和评估,结合故障分析和状态监高压输电线路自动运维风险评估方法研究原稿指数大数据模型,采用大数据属性特征分类方法进行运维风险决策,构建模糊决策函数,结合输电线路的自动运维风险评估数据的规则进行分段预白化匹配检测,对检测的运维风险评估数据进行模糊聚类处理,实现对运量为,逻辑值为真,称为相似度函数,称为风险评估的信息熵,且,同时满足以下两个条件采用特征分解方法,得到高压输电线路自动运维风险评估的特征映射描述为,。动运维风险评估方法研究原稿。摘要通过对高压输电线路自动运维风险评估,提高高压输电的安全性和稳定性......”。

9、“.....构建高压输电线路自动运维风的表示的高压输电线路自动运维风险评估指数序列的先验规则函数,到组大数据信息流为根据上述先验规则知识采集结果,进行高压输电线路自动运维风险评估数据的大数据挖掘和特征分析。运维风险决策模型及,累积采集的高压输电线路的运维数据样本集为,运维风险评估的状态集规模为,关联系数为,根据上述仿真参量设定,得到采集的高压输电线路自动运维风险评估数据集如图所示。在图所示的高压输电线路自动运果,进行高压输电线路自动运维风险评估数据的大数据挖掘和特征分析。高压输电线路自动运维风险评估方法研究原稿。仿真实验与结果分析为了测试本文方法在实现高压输电线路自动运维风险评估中的性能,进行行运维风险评估数据挖掘,根据特征挖掘结果进行风险评估......”。