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J-GLOBAL ID：201802247785827778   整理番号：18A0188294

電力系統における関連行列に基づく新しいFPネットワークマイニングアルゴリズムの応用【Powered by NICT】

Application of a new FP-network mining algorithm based on association matrix in power system

著者 (6件)： Sun Fengjie (Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China) ,  Wang Chengmin (Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China) ,  Zheng Weimin (State Grid Zhejiang Power Economics & Technology Research Institute Hangzhou, China) ,  Chen Fei (State Grid Zhejiang Power Economics & Technology Research Institute Hangzhou, China) ,  Dai Pan (State Grid Zhejiang Power Economics & Technology Research Institute Hangzhou, China) ,  Wang Sen (Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EI2  ページ： 1-6  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： 電力産業は多くのデータ資源を蓄積しており,データマイニングの効率を改善する方法を研究。FPツリー(高頻度パターンツリー)マイニングアルゴリズムの欠点を克服するために,ネットワーク図へのデータを圧縮する革新的にするFPネットワークモデルを提案し,コンピュータにおけるトランザクション項目マトリックスにより貯蔵される。ノード容量も相関ルールマイニングを助けるために定義された革新的である。この方法は電力系統研究に適用でき,線路故障の研究事例をグリッドにおける弱いリンクを同定した。結果はFPネットワークアルゴリズムはFP成長アルゴリズムの利点を継承するだけでなく,データベースを1回に必要があるだけであることを示した。データベース更新と維持を扱うためにも容易である,この方法は電力系統のビッグデータのための連想ルールマイニングの効率を改善した。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： *アルゴリズム ,  データマイニング ,  データベース ,  コンピュータ ,  *電力 ,  *ネットワーク ,  *電力系統 ,  故障
準シソーラス用語： ルールマイニング ,  ビッグデータ ,  ネットワークアルゴリズム ,  アソシエーション分析 ,  ネットワークモデル ,  FPツリー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電力系統 ,  行列 ,  FP ,  応用