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J-GLOBAL ID：201702228491038379   整理番号：17A0352570

HADOOPに基づく電力大データ属性実体認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A kind of attribute entity recognition algorithm based on Hadoop for power big data

著者 (4件)： Qi Jun (School of Information Science and Engineering, Northeast Dianli University) ,  Qu Zhaoyang (School of Information Science and Engineering, Northeast Dianli University) ,  Lou Jianlou (School of Information Science and Engineering, Northeast Dianli University) ,  Wang Chong (Information & Telecommunication Branch Company, State Grid East Inner Mongolia Electric Power Co., Ltd.)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 44  号： 24  ページ： 52-57  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データ時代の到来に伴い、従来の実体識別技術は、電力網のデータの大きさ及びタイプの複雑さなどの特性により、有効にデータ前処理を行うことができない。近年開発されたHADOOP技術は大データに対して比較的良い処理を行うことができる。本論文では,HADOOPに基づく電力データのための属性認識アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,改良離散化アルゴリズムを利用して情報の高精度の離散点を選択し,離散化評価指標を提案した。最後に,HADOOPプラットフォームにおいて,特定の風力発電機の監視データを属性実体によって識別した。実験結果は,このアルゴリズムが実験の正確さとブレークポイントの数において良い性能を持ち,より良い加速度を持ち,電力データの属性実体認識処理に適用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  加速度 ,  電力系統 ,  *電力
準シソーラス用語： 風力発電機 ,  評価指標 ,  高精度 ,  離散化 ,  データ前処理 ,  大規模データ ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： power big data ,  entity recognition algorithm ,  discretization ,  information accuracy

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  発電機  (NB07020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： Hadoop ,  属性 ,  認識アルゴリズム