摘要
本文将数据挖掘技术应用到变电站设备及缺陷管理系统中,设计出设备缺陷数据挖掘系统,此系统包括数据预处理模块,数据挖掘模块和数据挖掘结果显示模块。文中根据变电站缺陷数据的特点,提出了采用多元线形回归模型进行数据挖掘的方法,并具体得以实现。实例表明该数据挖掘系统能够对缺陷的发生进行有效的预测。
This paper applied data mining technology to Substation Equipments and Defect Management System, and designed Equipments and Defect Data Mining System. This system includes data preprocessing mod- ule, data mining module and data mining result display module. According to substation defect data characteristic, the way of using multiple linear regression model to implement data mining is put forward and realized in practice. In this examples, it is indicated that the defect can be forecasted effectively in the data mining system.
出处
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2006年第4期642-646,共5页
Journal of Shandong Agricultural University：Natural Science Edition
基金
教育部重点实验室基金资助项目(TKLJ0107)
陕西省教育基金资助项目(02JK093)
关键词
数据挖掘
设备缺陷
数据预处理
多元线性回归
Data mining
Equipments defect
Data preprocessing
Multiple linear regression
作者简介
张增敏（1974-），女，江西萍乡人，硕士研究生，主要研究方向：计算机网络与通信，数据挖掘，人工智能．通讯作者：Author for corresrence E-mail：zhangzengminminm@163．com
