1、“.....使得电力系统涌现出了大量电力数据,这些大量电力数据的背后隐藏着许多电力系统运行的宝贵信息,如何挖掘出这些宝贵的信息成为了电力系统亟待解决的问题。数时,采取的是遍历数据集中所有对象的方法,使得算法的效率较低。针对这问题,本文提出了种基于改进近邻搜索策略的算法,经实验表明,改进的算法具有良好的可扩展性,同现有的并行算法相比,算法具有更短的运行时间,算法的运行效率得到了提升。基于云平台的数据挖掘分析系统的设计与实现。在改进的与中,最关键的就是对相关电力用户进行分类。在得到不同用户的大量电力数据后,利用电力云数据分析平台中的相关组件数据进行预处理,接着利用已经并行化的朴素贝叶斯分类算法对相应的数据集进行有效的处理,从而达到相应的数据挖掘目的。主要工作有以下几个方面基于密度的聚类算法并行化改进。现有的并行算法在进行数据分区时,通常是将原始数据库划据......”。

2、“.....如何挖掘出这些宝贵的信息成为了电力系统亟待解决的问题。数据挖掘是利用数学的方法挖掘出隐藏在信息背后的价值,完成从知识到价值的转变,因此使用数据挖掘的方法来分析电力数据。数据挖掘算法在电力云数据分析平台的应用原稿。朴素贝叶斯分类算法。在数据挖掘算法中,朴素贝叶斯分类算法不但是最经典的数据挖掘算法在电力云数据分析平台的应用原稿据分析平台的应用原稿。朴素贝叶斯分类算法。在数据挖掘算法中,朴素贝叶斯分类算法不但是最经典的分类算法,也是种较为简单的分类算法,其是以贝叶斯定理作为算法的基础。传统的朴素贝叶斯分类算法存在定的不足,通过应用云计算的对朴素贝叶斯分类算法进行改进,实现该算法的并行化。朴素贝叶斯分类算法用途较为广泛,通过利用该算法对大量的电力数云平台,并且能够实现相关数据输入到云数据分析平台的功能,在云数据分析平台中也包括并行化增量化的组件......”。

3、“.....就可以实现对海量数据的处理以及进行可视化展示。在云计算平台中包含着多种类型的计算节点,每个计算节点都具有特定的功能,当数据在计算节点之间进行传输的时候回占用较大的网络资源,这就需要每个据的多份副本,有效保证了数据的可靠性,其分布式存储能够满足大量用户对资源进行同时访问的需求,保证系统对数据处理工作的高效率云计算具有的较为先进的数据管理技术,能够保证对大量数据的有效管理,其采用的是种列存储的管理模式。在定的资源环境下,资源调度能够按照定的调度规则进行资源的调整,并且其能够在很短的时间内实现系统进程的调度。数据挖掘算法在电力云法中,算法是其中最为经典的算法,也常常被用于执行相应的数据挖掘任务,在本文的研究中探讨了算法在云数据分析平台的应用。传统的单节点算法不能够有效完成对海量电力数据的挖掘,所以基于云计算平台对算法进行并行化改进,使其能够适应复杂的电力数据挖掘任务......”。

4、“.....数据挖掘技术是指利用相应的数据挖掘算法和其他工具,在大可以实现对海量数据的处理以及进行可视化展示。在云计算平台中包含着多种类型的计算节点,每个计算节点都具有特定的功能,当数据在计算节点之间进行传输的时候回占用较大的网络资源,这就需要每个具备数据存储和计算的功能,从而减少相关数据的传输,这些节点还能够并行处理相应的数据挖掘任务,有效提升处理的效率。数据挖掘技术是指利用相应的数据挖掘算量的复杂的数据中寻找到具有有用价值的数据信息,同时也可以发现数据信息之间的关联和相关规则。数据挖掘具有较为丰富的挖掘算法和不断完善的数据挖掘工具,数据挖掘包含着多种算法,每种算法对应着不同的需求和应用场景,通过利用这些数据挖掘算法,就可以很好地获取到所需要的数据信息。电力云数据分析平台分析电力云数据分析平台介绍。在电力云数据分析平台中,般是其基摘要电力系统与人们的生活工业的生产息息相关......”。

5、“.....国民的正常生活,随着信息化数字化时代的到来,电力系统中各种智能终端设备的投入,智能电网智能能源系统的建设,使得电力系统涌现出了大量电力数据,这些大量电力数据的背后隐藏着许多电力系统运行的宝贵信息,如何挖掘出这些宝贵的信息成为了电力系统亟待解决的问题。数据进行有效的处理并获取有用的数据信息。通过云计算技术和数据挖掘技术的结合,将数据挖掘算法应用于电力云数据分析平台上,用云计算来挖掘和处理数据,实际上带来了数据挖掘需求,个性化需求和多样需求的增加,传统的数据挖掘系统和方法无法满足数据个性化和多样化的要求,缺少处理动态数据和参数调节的装置,可信安全性较差。目前,传统的数据挖掘系统和方法存在无法满足聚类算法并行化改进。现有的并行算法在进行数据分区时,通常是将原始数据库划分为若干个互不相交的子空间,随着数据维度的增加......”。

6、“.....针对这问题,本文提出了改进的并行基于密度的聚类算法,并在上具体实现。经实验表明,改进的算法在保证定正确聚类结果的同时,具有更具备数据存储和计算的功能,从而减少相关数据的传输,这些节点还能够并行处理相应的数据挖掘任务,有效提升处理的效率。摘要电力系统与人们的生活工业的生产息息相关,电力系统的稳定运行关系到了国家工业领域的正常生产,国民的正常生活,随着信息化数字化时代的到来,电力系统中各种智能终端设备的投入,智能电网智能能源系统的建设,使得电力系统涌现出了大量电力量的复杂的数据中寻找到具有有用价值的数据信息,同时也可以发现数据信息之间的关联和相关规则。数据挖掘具有较为丰富的挖掘算法和不断完善的数据挖掘工具,数据挖掘包含着多种算法,每种算法对应着不同的需求和应用场景,通过利用这些数据挖掘算法,就可以很好地获取到所需要的数据信息。电力云数据分析平台分析电力云数据分析平台介绍......”。

7、“.....般是其基据分析平台的应用原稿。朴素贝叶斯分类算法。在数据挖掘算法中,朴素贝叶斯分类算法不但是最经典的分类算法,也是种较为简单的分类算法,其是以贝叶斯定理作为算法的基础。传统的朴素贝叶斯分类算法存在定的不足,通过应用云计算的对朴素贝叶斯分类算法进行改进,实现该算法的并行化。朴素贝叶斯分类算法用途较为广泛,通过利用该算法对大量的电力数将这些小的任务分配给服务器中的相关计算节点进行并行处理。云计算能够通过网络按照定的方式获取需要的资源,其本身具有较多的特点和优势,比如具有较大的规模虚拟化较高的可靠性通用性以及较高的可扩展性等,这也是云计算技术能够在较短的时间内得到较快发展的原因。云计算还具有较多的技术,其中最为关键的技术有数据存储技术数据管理技术和资源调度。云计算能够保存相关数据挖掘算法在电力云数据分析平台的应用原稿据个性化和多样化的要求,缺少处理动态数据和参数调节的装置......”。

8、“.....参考文献张庆科,杨波,王琳,等基于异构模式的云计算关键技术研究山东科学,赵俊华,文福拴,薛禹胜,等云计算构建未来电力系统的核心计算平台电力系统自动化,杨旭昕,刘俊勇,季宏亮,等电力系统云计算初探川电力技术,田卫东,姜海辉种有效的并行序列模式挖掘算法计算机工程据分析平台的应用原稿。朴素贝叶斯分类算法。在数据挖掘算法中,朴素贝叶斯分类算法不但是最经典的分类算法,也是种较为简单的分类算法,其是以贝叶斯定理作为算法的基础。传统的朴素贝叶斯分类算法存在定的不足,通过应用云计算的对朴素贝叶斯分类算法进行改进,实现该算法的并行化。朴素贝叶斯分类算法用途较为广泛,通过利用该算法对大量的电力数运行效率得到了提升。基于云平台的数据挖掘分析系统的设计与实现。在改进的与算法的基础上设计并实现个数据挖掘分析系统。用户可根据具体的应用场景,通过简单的参数配置来进行挖掘分析工作......”。

9、“.....小结综上所述,随着电力系统不断向智能化方向发展,越来越多的电力数据会积累在系统中,这就需要对海量的电力数云数据分析平台上,用云计算来挖掘和处理数据,实际上带来了数据挖掘需求,个性化需求和多样需求的增加,传统的数据挖掘系统和方法无法满足数据个性化和多样化的要求,缺少处理动态数据和参数调节的装置,可信安全性较差。目前,传统的数据挖掘系统和方法存在无法满足数据个性化和多样化的要求,缺少处理动态数据和参数调节的装置,可信安全性较差的问题。参考文献张庆科,好的运行效率与可扩展性。局部加权回归算法并行化改进。现有的并行算法,在进行近邻搜索时,采取的是遍历数据集中所有对象的方法,使得算法的效率较低。针对这问题,本文提出了种基于改进近邻搜索策略的算法,经实验表明,改进的算法具有良好的可扩展性,同现有的并行算法相比,算法具有更短的运行时间,算法量的复杂的数据中寻找到具有有用价值的数据信息......”。