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Research and Application of Distributed Data Mining Method for Improving Rural Power Grid Enterprises in Production and Operation Status Evaluation
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作者 Gao Xiu-yun Xiang Wen Fang Jun-long 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2019年第2期87-96,共10页
With the reform of rural network enterprise system,the speed of transfer property rights in rural power enterprises is accelerated.The evaluation of the operation and development status of rural power enterprises is d... With the reform of rural network enterprise system,the speed of transfer property rights in rural power enterprises is accelerated.The evaluation of the operation and development status of rural power enterprises is directly related to the future development and investment direction of rural power enterprises.At present,the evaluation of the production and operation of rural network enterprises and the development status of power network only relies on the experience of the evaluation personnel,sets the reference index,and forms the evaluation results through artificial scoring.Due to the strong subjective consciousness of the evaluation results,the practical guiding significance is weak.Therefore,distributed data mining method in rural power enterprises status evaluation was proposed which had been applied in many fields,such as food science,economy or chemical industry.The distributed mathematical model was established by using principal component analysis(PCA)and regression analysis.By screening various technical indicators and determining their relevance,the reference value of evaluation results was improved.Combined with statistical program for social sciences(SPSS)data analysis software,the operation status of rural network enterprises was evaluated,and the rationality,effectiveness and economy of the evaluation was verified through comparison with current evaluation results and calculation examples of actual grid operation data. 展开更多
关键词 RURAL power grid PRODUCTION and management distributed data mining STATISTICAL program for SOCIAL sciences(SPSS19)
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基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新 被引量:15
2
作者 吉根林 杨明 +1 位作者 赵斌 孙志挥 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1387-1392,共6页
给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER ,对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨 ,既考虑了数据库中事务增加的情况 ,又考虑了事务删除的情况 ;提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项... 给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER ,对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨 ,既考虑了数据库中事务增加的情况 ,又考虑了事务删除的情况 ;提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF .该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集 ,在求解全局频繁项目集过程中 ,传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n) ;将文章提出的算法用Java语言加以实现 ,并对算法性能进行了研究 ;实验结果表明这些算法是正确、可行的 ,并且具有较高的效率. 展开更多
关键词 分布式数据库系统 频繁项目集 分布式数据挖掘系统 体系结构 ddmINER
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大数据背景下粒度分布沉积信息挖掘方法进展
3
作者 袁瑞 《沉积学报》 北大核心 2025年第2期361-375,共15页
【意义】沉积物颗粒的大小反映了颗粒的搬运方式、沉积过程和沉积环境等沉积因素,利用粒度分布数据揭示现代和古代沉积环境是沉积学研究的基础之一。经典的粒度分析方法一直存在定量化不足和多解性突出的缺陷。随着数学理论的完善和计... 【意义】沉积物颗粒的大小反映了颗粒的搬运方式、沉积过程和沉积环境等沉积因素,利用粒度分布数据揭示现代和古代沉积环境是沉积学研究的基础之一。经典的粒度分析方法一直存在定量化不足和多解性突出的缺陷。随着数学理论的完善和计算机的发展,非传统的粒度分布沉积学分析技术为定量表征沉积属性提供了新思路。【进展】系统梳理了沉积物粒级划分标准、粒度参数计算和传统沉积环境分析方法,重点介绍了粒度分布聚类和多重分形的基本原理和应用方法,对比论述了基于概率密度函数的单个粒度分布分解和基于端元模型的粒度分布数据集分解的次总体分离方法及工具。【结论与展望】最终归纳了粒度分布沉积学分析面临的问题及其大数据特点,展望了粒度分布沉积学研究的两个发展方向,包括粒度分布沉积信息的智能挖掘和大数据库的建设。在大数据背景下,粒度分布大数据技术将为深度挖掘沉积属性提供新引擎。 展开更多
关键词 大数据 粒度分布 沉积信息 智能挖掘
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基于动态R-树结构的DDM区域匹配算法 被引量:6
4
作者 王磊 张慧慧 +1 位作者 李开生 鞠鸿彬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期56-58,共3页
分析了传统数据分发管理(DDM)匹配方法,结合空间索引技术的特点,提出了一种动态R-树区域匹配方法,通过建立R-树对公布和订购区域进行组织管理,并在R-树上实现订购区域与公布区域的匹配搜索。仿真实验结果表明,选取适当参数M,可减少动态R... 分析了传统数据分发管理(DDM)匹配方法,结合空间索引技术的特点,提出了一种动态R-树区域匹配方法,通过建立R-树对公布和订购区域进行组织管理,并在R-树上实现订购区域与公布区域的匹配搜索。仿真实验结果表明,选取适当参数M,可减少动态R-树DDM匹配算法的时间开销,达到较优性能。 展开更多
关键词 R-树 数据分发管理(ddm) 区域匹配 空间索引 高层体系结构
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一种基于历史的DDM实现方法 被引量:2
5
作者 万江华 史军慧 +2 位作者 姚益平 卢锡城 时向泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第15期80-81,87,共3页
DDM是HLA接口规范中定义的六大服务之一。它允许盟员声明其在路由空间中的更新区域和定购区域,从而达到减少HLA盟员间数据交换量的目的。它是RTI服务实现效率的关键,其核心问题是如何减少需要匹配的区域,以减少计算量。文章简要介绍... DDM是HLA接口规范中定义的六大服务之一。它允许盟员声明其在路由空间中的更新区域和定购区域,从而达到减少HLA盟员间数据交换量的目的。它是RTI服务实现效率的关键,其核心问题是如何减少需要匹配的区域,以减少计算量。文章简要介绍了现有的几种方法,并分析了其各自的特点,在此基础上提出了一种基于历史的DDM方法。 展开更多
关键词 高层体系结构 数据分布管理 路由空间 分布式交互仿真
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一种改进排序匹配算法在DDM中的应用与实现 被引量:2
6
作者 王磊 张慧慧 +1 位作者 李开生 鞠鸿彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第33期161-163,210,共4页
数据分发管理功能是降低网络冗余数据的有效手段,它是实现HLA-RTI的关键技术。结合IEEE1516介绍了数据分发管理过滤机制以及传统的匹配方法,在分析排序算法匹配原理的基础上,给出了排序算法实现订购区域与公布区域的匹配策略,针对排序... 数据分发管理功能是降低网络冗余数据的有效手段,它是实现HLA-RTI的关键技术。结合IEEE1516介绍了数据分发管理过滤机制以及传统的匹配方法,在分析排序算法匹配原理的基础上,给出了排序算法实现订购区域与公布区域的匹配策略,针对排序算法在区域数目较大时出现的运行时间长、存储空间占用大的弊端,提出了一种改进的排序算法。通过仿真实验表明改进后的排序算法在区域数目较大时所需的时间开销较少,并且在区域边长发生变化的情况下具有较好的平稳性。 展开更多
关键词 数据分发管理(ddm) 高层体系结构(HLA) 运行时间支撑结构(RTI) 排序算法 公布/订购
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一种混合的动态DDM实现方法 被引量:2
7
作者 张霞 黄莎白 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第20期14-15,179,共3页
介绍了HLA中数据分发管理DDM的基本内容和过程,分析了目前两种经典的DDM实现方法;在此基础上综合了现有方法的优点,提出了一种混合的动态的DDM实现方法,提高了区域匹配的精度,降低了网络资源的消耗,对DDM方法进行了改进。
关键词 高层体系结构 HLA 数据分发管理 ddm 区域匹配 组播分配 分布交互式仿真
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基于MapReduce的H-mine算法 被引量:3
8
作者 冯兴杰 赵杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期754-758,共5页
频繁模式挖掘是一种非常有效地从数据中获取知识的方法,但是随着大数据时代的来临,现有算法及其计算环境的运算速度、内外存容量面临严峻挑战。针对以上问题,紧密结合MapReduce模型提供的高效分布式编程和运行框架,在深入分析H-mine频... 频繁模式挖掘是一种非常有效地从数据中获取知识的方法,但是随着大数据时代的来临,现有算法及其计算环境的运算速度、内外存容量面临严峻挑战。针对以上问题,紧密结合MapReduce模型提供的高效分布式编程和运行框架,在深入分析H-mine频繁模式挖掘算法的基础上,通过对H-mine算法频繁模式挖掘过程的并行化改进,提出了一种新颖的基于MapReduce模型的H-mine算法(简称MRH-mine)。MRH-mine算法实现了对H-mine算法在分布式运行环境下的改造,实验表明该算法在面对数据大规模增长的情况下具有良好的性能和扩展性。 展开更多
关键词 分布式数据挖掘 MAPREDUCE H-mine 并行化 HADOOP
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KD-RTI/DDM中的组播分配策略 被引量:1
9
作者 曲庆军 刘秀罗 +1 位作者 吴作顺 黄柯棣 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期79-83,共5页
组播技术的应用可以有效提高RTI的实现性能。介绍了组播分配的一般理论和实现方案,详细展示了KD RTI中的组播分配策略,讨论了组播应用过程中出现的问题,同时给出了解决方法。
关键词 高层体系结构 数据分发管理 运行时间支撑结构 区域 兴趣管理 组播
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分布式网络环境下DDM系统层次仿真框架 被引量:1
10
作者 王磊 李开生 +1 位作者 张慧慧 鞠鸿彬 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第20期4689-4693,4834,共6页
在基于HLA的大规模交互仿真中,如何灵活、高效地实现分布式网络仿真成为迫切需要解决的问题。HLA中的数据分发管理机制为实现大规模交互仿真提供了可能。分析了数据分发实现过程及过滤原理,结合分布式网络的特点,构建了一种层次化数据... 在基于HLA的大规模交互仿真中,如何灵活、高效地实现分布式网络仿真成为迫切需要解决的问题。HLA中的数据分发管理机制为实现大规模交互仿真提供了可能。分析了数据分发实现过程及过滤原理,结合分布式网络的特点,构建了一种层次化数据分发管理系统仿真结构,提出了层次化DDM系统仿真策略,并对层次化DDM仿真系统的性能进行了分析对比,说明了层次化仿真框架的可行性及优越性。 展开更多
关键词 高层体系结构 数据分发管理 层次化仿真框架 区域匹配 组播组分配
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基于贝叶斯网络的分布数据挖掘模型DDMB研究 被引量:3
11
作者 琚春华 张捷 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2008年第5期643-649,共7页
本文针对分布环境的数据挖掘要求,提出了基于贝叶斯网络的分布数据挖掘模型DDMB。论文详细阐述了DDMB中属性多叉树的概念和通过属性多叉树来反映分布环境下各数据集属性总体特征的思想,介绍了基于移动Agent访问分布数据集来构建属性... 本文针对分布环境的数据挖掘要求,提出了基于贝叶斯网络的分布数据挖掘模型DDMB。论文详细阐述了DDMB中属性多叉树的概念和通过属性多叉树来反映分布环境下各数据集属性总体特征的思想,介绍了基于移动Agent访问分布数据集来构建属性多叉树的方法,详细描述了由属性多叉树生成综合贝叶斯网络的算法,阐述了面向属性多叉树的贝叶斯网络结构学习和参数学习以及属性间依赖系数最小阈值的确定方法。实验结果表明,该模型有效地解决了原有分布环境下贝叶斯网络学习负担重、存储开销大、执行效率低等问题。 展开更多
关键词 分布环境 贝叶斯网络 属性多叉树 移动AGENT
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高层体系结构中DDM数据过滤方法 被引量:1
12
作者 李开生 王磊 +1 位作者 张慧慧 鞠鸿彬 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期2258-2262,共5页
匹配方法是影响数据分发管理性能的关键因素,是实现数据过滤的有效手段。重点研究了实现DDM数据过滤的两种新方法:排序匹配法和R-树匹配法。分析了排序法和R-树法的过滤原理及其特点,给出了实现排序法的序表方案,以及R-树匹配法的框架... 匹配方法是影响数据分发管理性能的关键因素,是实现数据过滤的有效手段。重点研究了实现DDM数据过滤的两种新方法:排序匹配法和R-树匹配法。分析了排序法和R-树法的过滤原理及其特点,给出了实现排序法的序表方案,以及R-树匹配法的框架组成结构。通过仿真实验对两种方法的性能进行了比较,结果表明,R-树法在构造时间开销和搜索时间开销上均优于排序法。 展开更多
关键词 高层体系结构 数据分发管理 运行时间框架 排序匹配法 R-树匹配法
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KD-RTI/DDM中的类定购策略
13
作者 曲庆军 吴作顺 黄柯棣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第1期15-16,共2页
类定购是RTI中数据分发管理的关键技术之一。文章首先介绍了DDM需要实现的类定购技术,然后通过举例给出KD-RTI中的类定购实现策略,最后讨论了类定购与区域的关联问题。
关键词 KD-RTI ddm 类定购策略 面向对象 软件工程 数据分发管理 运行时间支撑结构
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一种基于网格的DDM区域匹配算法
14
作者 戴忠健 侯朝桢 苏利敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第2期66-67,共2页
在大规模分布式交互仿真中,数据分发管理(DDM)的重要功能是减少联邦成员接收不相关数据,实现数据过滤。它允许联邦成员在路径空间中通过更新区域或订购区域表达它们要发送或接收数据的范围,通过区域匹配运算确定数据供求关系,实现数据... 在大规模分布式交互仿真中,数据分发管理(DDM)的重要功能是减少联邦成员接收不相关数据,实现数据过滤。它允许联邦成员在路径空间中通过更新区域或订购区域表达它们要发送或接收数据的范围,通过区域匹配运算确定数据供求关系,实现数据过滤。其关键是如何减少需要匹配的区域,以减少区域匹配运算量,文章以此为目的,提出一种基于网格的区域匹配算法。 展开更多
关键词 分布式交互仿真 高级体系结构 数据分布管理 ddm 路径空间 区域匹配算法 网格
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一种高效的分布式FDR假阳性控制算法
15
作者 刘旭泽 王慧颖 +1 位作者 褚良宇 赵宇海 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期37-45,共9页
为了解决大数据挖掘中多重假设检验导致的假阳性问题,以及控制伪发现率(false discovery rate,FDR)理论结果计算过程极其耗时的问题,针对理论FDR值的计算效率问题,提出了一种分布式假阳性控制算法DPFDR(distributed permutation testing... 为了解决大数据挖掘中多重假设检验导致的假阳性问题,以及控制伪发现率(false discovery rate,FDR)理论结果计算过程极其耗时的问题,针对理论FDR值的计算效率问题,提出了一种分布式假阳性控制算法DPFDR(distributed permutation testing-based false discovery rat, DPFDR).该算法首先基于条件频繁模式树(conditional frequent pattern tree,CFP)方法进行代表模式挖掘,利用代表模式对模式空间进行压缩.然后,根据代表模式对相应任务的工作量进行预估,按照工作量进行数据划分,并通过负载均衡策略将任务分配到各计算结点上.最后,通过合并、排序各结点的计算结果,获得有效的FDR假阳性控制阈值.真实数据集上的一系列实验结果表明,提出的DPFDR算法能极大提升FDR假阳性控制阈值的计算效率. 展开更多
关键词 假阳性 数据挖掘 分布式计算 伪发现率 显著性阈值
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在HLA/DDM中多播组的分配方法 被引量:3
16
作者 史军慧 万江华 高洪奎 《计算机工程与科学》 CSCD 2000年第6期39-41,55,共4页
DDM是 HLA接口规范中定义的六大服务之一 ,它允许邦员声明其在路由空间中的公布区域和定购区域 ,从而达到减少 HLA邦员间数据交换量的目的。具体实现方法是数据过滤 ,其核心问题是如何将邦员中具有相似的公布区域或定购区域的对象聚集... DDM是 HLA接口规范中定义的六大服务之一 ,它允许邦员声明其在路由空间中的公布区域和定购区域 ,从而达到减少 HLA邦员间数据交换量的目的。具体实现方法是数据过滤 ,其核心问题是如何将邦员中具有相似的公布区域或定购区域的对象聚集到一个多播组中。解决这个问题的传统方法是基于固定网格的方法 ,但该法存在一些缺陷。本文提出了三种新的可选方法 。 展开更多
关键词 数据分布管理(ddm) 聚集 多播组 路由空间 数据更新
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基于权重函数的混合DDM算法 被引量:1
17
作者 张贵生 张霞 李德玉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期797-799,990,共4页
高层体系结构已成为分布式仿真通用技术框架的核心,其中数据分发管理服务则为其提供了有效的数据过滤机制。目前常用的几种DDM算法,如基于区域的算法、基于网格的算法和简单混合的算法(基于网格的DDM和基于区域的DDM混合使用)等都存在... 高层体系结构已成为分布式仿真通用技术框架的核心,其中数据分发管理服务则为其提供了有效的数据过滤机制。目前常用的几种DDM算法,如基于区域的算法、基于网格的算法和简单混合的算法(基于网格的DDM和基于区域的DDM混合使用)等都存在着一些不足。基于权重函数的混合DDM算法是在简单混合的DDM算法基础上加入了对路经空间中所划分网格的权重函数设立机制和对冗余信息、虚假信息的控制机制。实验结果表明,该算法在减少算法执行时间,尤其是降低网络中的数据传输量和减少组播地址消耗方面,体现出良好的性能,进一步满足了系统的可扩缩性要求。 展开更多
关键词 高层体系结构 数据分发管理 权重函数 混合ddm算法
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用DDM实现分布式三维虚拟环境
18
作者 杨爱文 陈谊 《北京工商大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期39-42,共4页
介绍了HLA中数据分发管理(DDM)的过滤原理;研究分析了目前几种实现DDM过滤机制的方法及其存在的问题,并提出一种简单易行的DDM实现策略,以实现三维虚拟环境的分布式,来提高它的响应速度.
关键词 ddm 分布式三维虚拟环境 数据分发管理 HLA 数据过滤 网格
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面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法 被引量:2
19
作者 吕莉 陈威 +2 位作者 肖人彬 韩龙哲 谭德坤 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期165-175,共11页
针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首... 针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数,增加稀疏区域样本的权重,结合逆近邻思想,重新定义了样本的局部密度,有效提升类簇中心的识别率;其次,引入改进的样本相似度策略,利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息,使得同一类簇样本间具有较高的相似度,可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明,本文算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。 展开更多
关键词 密度峰值聚类 密度分布不均 逆近邻 共享逆近邻 样本相似度 局部密度 分配策略 数据挖掘
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Dispatching mobile Agents for DDM applications
20
作者 LI Xi-ning Guillaume Autran 《智能系统学报》 2008年第2期181-187,共7页
Techniques for mining information from distributed data sources accessible over the Internet are a growing area of research.The mobile Agent paradigm opens a new door for distributed data mining and knowledge discover... Techniques for mining information from distributed data sources accessible over the Internet are a growing area of research.The mobile Agent paradigm opens a new door for distributed data mining and knowledge discovery applications.In this paper we present the design of a mobile agent system which couples service discovery,using a logical language based application programming interface,and database access.Combining mobility with database access provides a means to create more efficient data mining applications.The processing of data is moved to network wide data locations instead of the traditional approach of bringing huge amount of data to the processing location.Our proposal aims at implementing system tools that will enable intelligent mobile Agents to roam the Internet searching for distributed data services.Agents access the data,discover patterns,extract useful information from facts recorded in the databases,then communicate local results back to the user.The user then generates a global data model through the aggregation of results provided by all Agents.This overcomes barriers posed by network congestion,poor security,and unreliability. 展开更多
关键词 移动主体 ddm 应用软件 数据处理
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