本文主要研究内容
作者武同宝,袁海燕,黄尊志,陈志伟（2019）在《基于最小熵的高维电力数据可视化特征映射方法》一文中研究指出：针对传统特征映射方法存在映射时间长、高维数据转换率低等问题,提出基于最小熵的高维电力数据可视化特征映射方法。对高维电力数据进行空间模拟,从数据预处理、转换、离散化分析和特征分类方面入手,完成对高维电力数据可视化特征分类。建立电力数据类的散布矩阵,根据矩阵计算高维电力数据的特征相对值和判别值,完成数据特征提取。基于上述特征分类和特征提取结果,利用熵对高维电力数据各类的可分性进行描述,选取出熵最小的数据特征,定义数据的熵并将熵当作数据类别的可分性判据,利用电力数据的总体熵实现高维数据到低维数据的映射。实验结果表明,所提方法的特征数据分类准确度较高,且平均高维数据转换率为78%左右,映射耗时短,远远优于传统方法,验证了所提方法的优越性能。
Abstract
zhen dui chuan tong te zheng ying she fang fa cun zai ying she shi jian chang 、gao wei shu ju zhuai huan lv di deng wen ti ,di chu ji yu zui xiao shang de gao wei dian li shu ju ke shi hua te zheng ying she fang fa 。dui gao wei dian li shu ju jin hang kong jian mo ni ,cong shu ju yu chu li 、zhuai huan 、li san hua fen xi he te zheng fen lei fang mian ru shou ,wan cheng dui gao wei dian li shu ju ke shi hua te zheng fen lei 。jian li dian li shu ju lei de san bu ju zhen ,gen ju ju zhen ji suan gao wei dian li shu ju de te zheng xiang dui zhi he pan bie zhi ,wan cheng shu ju te zheng di qu 。ji yu shang shu te zheng fen lei he te zheng di qu jie guo ,li yong shang dui gao wei dian li shu ju ge lei de ke fen xing jin hang miao shu ,shua qu chu shang zui xiao de shu ju te zheng ,ding yi shu ju de shang bing jiang shang dang zuo shu ju lei bie de ke fen xing pan ju ,li yong dian li shu ju de zong ti shang shi xian gao wei shu ju dao di wei shu ju de ying she 。shi yan jie guo biao ming ,suo di fang fa de te zheng shu ju fen lei zhun que du jiao gao ,ju ping jun gao wei shu ju zhuai huan lv wei 78%zuo you ,ying she hao shi duan ,yuan yuan you yu chuan tong fang fa ,yan zheng le suo di fang fa de you yue xing neng 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科技通报的武同宝,袁海燕,黄尊志,陈志伟，发表于刊物科技通报2019年07期论文，是一篇关于高维电力数据论文,特征可视化论文,分类论文,提取论文,映射论文,科技通报2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自科技通报2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。