文献

J-GLOBAL ID：202102285860425119   整理番号：21A0405825

電力制御データマイニングに基づくハイブリッドIDS研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Hybrid IDS Based on Data Mining for Electric Power Regulation System

著者 (2件)： Liu Xuefei (深zhen供電局有限公司,广東 深zhen,518000) ,  Lin Zhengchong (深zhen供電局有限公司,广東 深zhen,518000)
資料名： Dianzi Qijian  (Dianzi Qijian)
巻： 43  号： 1  ページ： 180-185  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4409A  ISSN： 1005-9490  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： 大規模データ背景に適応するために,電力制御データマイニングに基づくハイブリッドIDS自動構築法を提案した。このシステムは公共経路マイニングアルゴリズムを利用し、同期位相量測定データと制御ログを融合させ、各シーンを自動学習し、システム状態エルゴードを公共経路に整合して分類意思決定を行う。この方法を検証するため,25のシーンを含む試験プラットフォームを構築し,3母線の2つの供給ラインの訓練と評価を行い,90.2%のシーンが正しく分類された。結果は,このIDSが高い検出精度を持ち,電力制御要求のタスク環境に適用できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  学習 ,  *電力制御 ,  位相 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 検出精度 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電力制御 ,  データマイニング ,  IDS ,  研究