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J-GLOBAL ID：201802238070447532   整理番号：18A0075960

ビッグデータ環境における電力システムにおけるデータ統合技術の重要な問題に関する研究【Powered by NICT】

Research on key issues of data integration technology in electric power system in big data environment

著者 (8件)： Liu Donglan (State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250003, PR China) ,  Ma Lei (State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250003, PR China) ,  Liu Xin (State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250003, PR China) ,  Yu Hao (State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250003, PR China) ,  Tan Hu (State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250003, PR China) ,  Zhao Xiaohong (State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250003, PR China) ,  Zhao Yong (Shandong Zhongshi Yitong Group Co., Ltd., Jinan 250003, PR China) ,  Lv Guodong (Shandong Zhongshi Yitong Group Co., Ltd., Jinan 250003, PR China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSN  ページ： 1368-1372  発行年： 2017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： 近年,状態グリッドはビジネスシステムの量,例えばOA,マーケティングとMISシステムを構築した。はビッグデータに発展した。深化情報とデータ量の急激な増加の構築,新しい挑戦と不便さは,データ探索者のための明らかにした。本論文では,電力分野におけるデータ統合のアーキテクチャモデルを提案した。モデル,例えばデータ取得,抽出及び結合において,重要な因子を調べた。獲得の高頻度率に基づく新しい方法を提案した。教師なし学習のためのボトムアップパターンと自動化反復記録検出モデルによるデータ抽出ラッパーを構築するための概念も提案した。アーキテクチャモデルは,ユーザが情報島,業務システムにおける非構造化データの貯蔵のためのデータ統合を行うことにより必要なデータを得ることにより,状態グリッドにおけるスタッフのための便利なサービスを提供することができる。実験結果は,提案手法が高精度で複製記録検出を達成したことを示した。Copyright 2018 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： *電力系統 ,  複製 ,  *データ融合 ,  マーケティング ,  自動化 ,  モデル ,  データ収集 ,  教師なし学習 ,  データ探索 ,  *電力
準シソーラス用語： 非構造化データ ,  業務システム ,  ラッパー ,  データ抽出 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビッグデータ ,  環境 ,  電力システム ,  データ統合 ,  問題 ,  研究