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题名培养应用型人才的电气工程实训中心的建设
被引量：5
- 1
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作者
张运波
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机构
长春工程学院电气工程系 长春
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出处
《实验技术与管理》
CAS
2005年第10期141-144,共4页
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文摘
介绍了长春工程学院电气工程实训中心建设的初步实践,总结了基于应用型人才培养的实践教学基地的建设特色,浅谈了建设中应注意的几个问题.
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关键词
实训中心
实践能力
工程训练
建设特色
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分类号
G642.0
[文化科学—高等教育学]
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题名多区域互联电力系统的PI滑模负荷频率控制
被引量：44
- 2
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作者
孟祥萍
薛昌飞
张化光
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机构
长春工程学院电气工程系
东北大学信息科学与工程学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第3期6-11,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目!(6940 40 0 3 )
国家教委博士点专项基金资助项目!(960 14 5 18)
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文摘
提出了一种用于多区域互联电力系统的负荷频率综合PI滑模控制方法 ,该方法同时发挥了基于新区域控制偏差的比例积分控制和滑模控制的优点 ,选用带积分的滑模超面方程使系统从一开始就进入滑模状态 ,当系统进入滑模状态后 ,转化为基于新区域控制偏差的比例积分控制。在考虑发电机变化率约束和具有控制死区条件下 ,所提出的综合控制方法仍能使系统取得较好的性能 ,而且克服了各自单一控制的不足。仿真结果显示该方法是简单的、有效的 ,并且能够保证整个系统是渐进稳定的。
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关键词
电力系统
PI控制
负荷频率控制
滑模控制
鲁棒性
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Keywords
load frequency control
PI control
sliding mode control
robustness
decentralised control
power system.
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于数组的关联规则挖掘算法
被引量：20
- 3
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作者
孟祥萍
钱进
刘大有
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机构
长春工程学院电气工程系
东北电力学院信息工程系
吉林大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第15期98-99,109,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60173006)
中国博士后科学基金资助项目(中博基(2001)5号第29批)
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文摘
提高频繁项集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究的一个重点领域.文章提出了基于数组的关联规则挖掘算法,只需要扫描数据库1次,通过不断减少数据库中的事务个数,并且利用一维数组对候选2-项集进行计数来提高挖掘效率.实验表明,该文所提出的算法效率比经典Apriori算法快2～3倍.
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关键词
数据挖掘
关联规则
频繁项集
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Keywords
Data mining
Association rules
Frequent itemset
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于位串数组的关联规则挖掘算法
被引量：3
- 4
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作者
孟祥萍
钱进
冯雷
郑文
张维俊
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机构
长春工程学院电气工程系
东北电力学院信息工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第8期177-178,192,共3页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(编号:2001年第29批)
吉林省教育厅科研基金资助(编号:0230)
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文摘
挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面。然而,目前提出的算法仍存在一些问题,如复杂的数据结构、候选项集生成等等。该文使用更简单的数据结构———位串数组,并提出了一种新的挖掘算法。该方法能通过并行投影和压缩技术扩展到大数据库中进行挖掘规则。
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关键词
数据挖掘
关联规则
频繁项集
位串数组
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Keywords
Data mining,Association rules,Frequent itemsets,Bit string array
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于改进FP-树的最大模式挖掘算法
被引量：1
- 5
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作者
孟祥萍
王华金
王贤勇
任纪川
鞠传香
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机构
长春工程学院电气工程系
东北电力学院信息工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第14期179-181,228,共4页
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基金
吉林省教育厅科研基金资助项目(编号:0230)
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文摘
频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的分支,但是由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难而且数量往往大得惊人,难以理解和应用。最大频繁模式(最大模式)压缩隐含了所有的频繁模式,存储所占用的空间远远小于完全集,因而最大模式挖掘具有十分重要的意义。该文改进了传统的FP-树结构并提出了一种有效的基于改进FP-树的最大模式挖掘算法IFP-M ax;通过引入后缀子树的概念,算法在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集,从而大大提高了算法的时间效率和空间可伸缩性。实验表明,IFP-M ax的挖掘速度比M AFIA和GenM ax大约快一个数量级。
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关键词
数据挖掘
关联规则
最大频繁模式
改进FP-树
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Keywords
data mining,association rule,maximal frequent pattern,improved FP-tree
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于关联分类技术的短期负荷数据缺损处理
被引量：1
- 6
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作者
钱进
孟祥萍
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机构
江苏技术师范学院计算机科学与工程学院
长春工程学院电气工程系
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2006年第6期83-86,共4页
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文摘
为了找到负荷值与各种影响负荷预测精度因素之间的关系来进行缺损数据处理,提出一个基于关联分类技术的短期负荷数据缺损处理模型。该模型首先对负荷信息系统应用数据规约方法得到规约集,然后利用关联分类算法挖掘出隐含在其中的有趣的满足用户指定的最小支持度和最小信任度的强关联规则,最后通过规则匹配对含有缺损数据的记录进行修补,对有问题的数据判断异常。经仿真分析,应用这种新的数据缺损处理策略可以得到更加精确的预测结果。
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关键词
负荷预测
缺损数据
关联分类
关联规则
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Keywords
load forecasting
incomplete data
associative classification
association rule
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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