1、“.....在泄漏事故发生时，影响所有数据条就代表个类。系统会不断迭代计算聚类中心直到满足条件结束，般来说就是每条数据到聚类中心的误差平方和最小为最佳聚类方案。迭代方法，给定数据集划分假设的聚类数，每个类各自个聚类中心准则函数标准值预测模型。将数据分要的数据类别定义算法是分类和聚类，其中分类算法常见的有决策树支持向量机朴素贝叶斯等，聚类算法常见的有等。本文选取的是聚类算法，该算法是无监督学习算法可以在不定义样本类别的情况下数据挖掘在电站故障预警的应用规律，很难了解设备运行的劣化状态，造成了数据资源的巨大浪费。近年来，数据挖掘随着计算机性能的发展越来越多的得到了人们的关注，它是门利用数据库统计学人工智能专家知识库等知识，把海量历史数据作为研究对象，对这些数据通过分类警中的应用省煤器泄漏预警。锅炉水冷壁过热器再热器和省煤器为火电最易发生泄漏的类受热面......”。

2、“.....在发电机组的非计划停运统计中，锅炉管泄漏占以上，在具体泄漏表现形式中，爆管约占。在泄漏事故发生时，影响能够让计算机代替人员在海量的数据中挖掘出有价值的信息，并主动准确地发现设备潜在的问题，帮助电站有重点合理的安排检修计划。目前大多电站主要以报警为依据对设备进行故障状态观察，这些传统的技术方法无法发现数据背后隐藏的所有数据条就代表个类。系统会不断迭代计算聚类中心直到满足条件结束，般来说就是每条数据到聚类中心的误差平方和最小为最佳聚类方案。迭代方法，给定数据集划分假设的聚类数，每个类各自个聚类中心准则函数标准值预测模型。将数据分要的数据类别定义算法是分类和聚类，其中分类算法常见的有决策树支持向量机朴素贝叶斯等，聚类算法常见的有等。本文选取的是聚类算法，该算法是无监督学习算法可以在不定义样本类别的情况下类后......”。

3、“.....本文标准值预测模型选取的算法是回归算法，回归算法模型中利用梯度下降法对损失函数求最优解。损失函数批梯度下降数据挖掘在电站故障预数据挖掘在电站故障预警的应用摘要近年，电站企业从自动化转型为信息化智能化的需求升高，通过对电站中储存的大量数据进行分析，能够提示设备劣化状态，对电站企业提高生产效率经济安全运行有积极的指导意义。将数据挖掘应用于电化状态，造成了数据资源的巨大浪费。近年来，数据挖掘随着计算机性能的发展越来越多的得到了人们的关注，它是门利用数据库统计学人工智能专家知识库等知识，把海量历史数据作为研究对象，对这些数据通过分类关联规则分析回归拟合等方式参考文献汤羽，林迪大数据分析与计算沙德生......”。

4、“.....关键词数据挖掘故障预警聚类回归电站设备重大，不仅对机组的稳定运行构成了严重威胁，影响发电指标的完成和导致经济效益降低，影响机组寿命，而且还直接影响到电网的正常调度，锅炉管泄漏的防治是电厂的重点工作，对因管泄漏造成的非计划停运意义很大。数据聚类。数据挖掘中主类后，对机理意义上数据相关的两个或多个属性进行数据挖掘找寻他们之间的关系建立标准值预测模型。本文标准值预测模型选取的算法是回归算法，回归算法模型中利用梯度下降法对损失函数求最优解。损失函数批梯度下降数据挖掘在电站故障预规律，很难了解设备运行的劣化状态，造成了数据资源的巨大浪费。近年来，数据挖掘随着计算机性能的发展越来越多的得到了人们的关注，它是门利用数据库统计学人工智能专家知识库等知识，把海量历史数据作为研究对象......”。

5、“.....同时，为了追求高利润，就需要合理安排检修周期和内容。实现设备的高可靠性运行与减少检修费用的双向需求，是电厂管理者的难题，往往现场人员少任务多，数据挖掘在电站故障预警的应用进行分析处理，从而挖掘出隐藏在数据中有用的知识，帮助管理者和技术人员决策提供有力的依据。将数据挖掘应用于电站故障预警中，可帮助电站实现预测性检修管理，在保证设备安全有效的情况下，减少检修费用数据挖掘在电站故障预警的应用规律，很难了解设备运行的劣化状态，造成了数据资源的巨大浪费。近年来，数据挖掘随着计算机性能的发展越来越多的得到了人们的关注，它是门利用数据库统计学人工智能专家知识库等知识，把海量历史数据作为研究对象，对这些数据通过分类的数据中挖掘出有价值的信息，并主动准确地发现设备潜在的问题，帮助电站有重点合理的安排检修计划......”。

6、“.....这些传统的技术方法无法发现数据背后隐藏的规律，很难了解设备运行的劣应用。数据挖掘在电站故障预警的应用摘要近年，电站企业从自动化转型为信息化智能化的需求升高，通过对电站中储存的大量数据进行分析，能够提示设备劣化状态，对电站企业提高生产效率经济安全运行有积极的指导意义。将数据挖掘应的可靠安全运行是各个发电企业管理者最为关注的事情。同时，为了追求高利润，就需要合理安排检修周期和内容。实现设备的高可靠性运行与减少检修费用的双向需求，是电厂管理者的难题，往往现场人员少任务多，能够让计算机代替人员在海量类后，对机理意义上数据相关的两个或多个属性进行数据挖掘找寻他们之间的关系建立标准值预测模型。本文标准值预测模型选取的算法是回归算法，回归算法模型中利用梯度下降法对损失函数求最优解......”。

7、“.....从而挖掘出隐藏在数据中有用的知识，帮助管理者和技术人员决策提供有力的依据。将数据挖掘应用于电站故障预警中，可帮助电站实现预测性检修管理，在保证设备安全有效的情况下，减少检修费用。能够让计算机代替人员在海量的数据中挖掘出有价值的信息，并主动准确地发现设备潜在的问题，帮助电站有重点合理的安排检修计划。目前大多电站主要以报警为依据对设备进行故障状态观察，这些传统的技术方法无法发现数据背后隐藏的电站数据分析，试图为电站安全性运行提供理论依据。介绍了数据挖掘的概念，着重研究了数据挖掘中数据预处理聚类回归的方法，之后将该方法应用于实际电站的预警中取得了较好的效果数据挖掘在电站故障预警的应用。数据聚类。数据挖掘中主用于电站数据分析，试图为电站安全性运行提供理论依据。介绍了数据挖掘的概念，着重研究了数据挖掘中数据预处理聚类回归的方法......”。

8、“.....关键词数据挖掘故数据挖掘在电站故障预警的应用规律，很难了解设备运行的劣化状态，造成了数据资源的巨大浪费。近年来，数据挖掘随着计算机性能的发展越来越多的得到了人们的关注，它是门利用数据库统计学人工智能专家知识库等知识，把海量历史数据作为研究对象，对这些数据通过分类重大，不仅对机组的稳定运行构成了严重威胁，影响发电指标的完成和导致经济效益降低，影响机组寿命，而且还直接影响到电网的正常调度，锅炉管泄漏的防治是电厂的重点工作，对因管泄漏造成的非计划停运意义很大数据挖掘在电站故障预警的能够让计算机代替人员在海量的数据中挖掘出有价值的信息，并主动准确地发现设备潜在的问题，帮助电站有重点合理的安排检修计划。目前大多电站主要以报警为依据对设备进行故障状态观察......”。

9、“.....对机理意义上数据相关的两个或多个属性进行数据挖掘找寻他们之间的关系建立标准值预测模型。本文标准值预测模型选取的算法是回归算法，回归算法模型中利用梯度下降法对损失函数求最优解。损失函数批梯度下降数据挖掘在电站故障预，自动的根据数据特征进行迭代分析从而聚类。该算法的主要思想是将数据分为类，则随机选取个对象作为初始的聚类中心，然后计算每条数据与定义过的中心之间的距离，把该条数据分配给距离它最近的个聚类中心。聚类中心以及分配给它的重大，不仅对机组的稳定运行构成了严重威胁，影响发电指标的完成和导致经济效益降低，影响机组寿命，而且还直接影响到电网的正常调度，锅炉管泄漏的防治是电厂的重点工作，对因管泄漏造成的非计划停运意义很大。数据聚类。数据挖掘中主类后，对机理意义上数据相关的两个或多个属性进行数据挖掘找寻他们之间的关系建立标准值预测模型......”。