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J-GLOBAL ID：201702219929631523   整理番号：17A0379565

電力グリッドインテリジェントディスパッチングのマルチソース異種情報のためのFIMアルゴリズム【Powered by NICT】

FIM Algorithm for Multi-Source Heterogeneous Information in Power Grid Intelligent Dispatching

著者 (4件)： Wang Yirong ,  Chen Wenwei ,  Wu Runze ,  Liu Zili
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CyberC  ページ： 96-99  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パワーグリッドディスパッチングは高度の複雑さを用いたマルチソース異種データを大量に含んでいた,従って電力データをデータマイニングによる知識への知的ディスパッチング開発の必然的な傾向である。送電網にビッグデータ技術を適用して,ビッグデータに基づくマルチソース不均一データの解析モデルを構築し,処理ビッグデータのための頻出アイテム集合マイニング(FIM)アルゴリズムを提案した。MapReduceプログラミングと組合せ論を結合して,このアルゴリズムはトランザクションデータベースを走査1回標的頻出アイテム集合マイニングを完成するために,支援を採掘する必要性に変化していない。アルゴリズムは多重走査トランザクションデータベースと低採掘効率の問題を克服することができる。本論文では,他の頻出アイテム集合マイニングと比較して,提案アルゴリズムでは,故障情報トランザクションデータベースを扱うためにHadoopを利用した。実験結果は,提案したアルゴリズムは拡張性において良く機能し,大規模トランザクションデータベースとほとんど時間コストを持つことを示した。本論文の方法は精度の包括的最適目的を持つ知的分析と意思決定を実現するための有用な知識を提供するであろう,セキュリティ,経済的であり,単一データ源が達成できない。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機プログラミング ,  *アルゴリズム ,  送電系統 ,  意思決定 ,  採掘 ,  組合せ論 ,  データマイニング ,  解析モデル ,  *電力 ,  走査 ,  *ディスパッチング
準シソーラス用語： Hadoop ,  MapReduce ,  ビッグデータ ,  異種データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 通信方式一般  (ND07010E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  ソース ,  FIM ,  アルゴリズム