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智能电表数据异常检测的聚类算法应用与调参指南
在能源管理数字化转型中，智能电表产生的海量数据蕴含着设备状态、用电行为等关键信息。某省级电网公司实测数据显示，未经处理的电表数据中异常样本占比达3.7%，而传统阈值检测方法的漏检率高达42%。本文聚焦聚类算法在电表数据异常检测中的应用，结合DBSCAN与GMM两种典型算法，解析从特征工程到参数调优的全流程技术方案。
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机器学习聚类算法有哪几种
聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。
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机器学习的三个基本问题
在科技日新月异的今天，机器学习已成为引领变革的重要力量。它使得计算机能够从数据中学习并自主做出决策，从而极大地扩展了人工智能的应用范围。然而，要实现这些令人惊叹的功能，首先需要理解机器学习的三个基本问题：分类、回归与聚类。本文将深入探讨这三个问题的内涵、应用场景以及它们在机器学习中的核心地位。
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非参数建模方法在电厂设备故障预警中的应用研究
摘要:以火电机组锅炉侧的换热四管为研究对象,采用非参数建模方法建立其对应的状态估计模型,通过聚类获取正常工况下的状态矩阵,结合专家知识库准确地对锅炉四管进行故障预警。仿真实验结果表明,所提的非参数建模方法能够在故障微小变化的早期侦破出异常,实现设备早期的故障预警,具有较好的工程推广前景。
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一种符号化的授时偏差预测方法
摘要：提出了一种通过符号化方法对授时系统时间偏差进行预测的方法。该方法利用矢量拟合来表达时间序列的走势形态，采用聚类算法对形态进行聚类，然后根据聚类结果得到符号序列，并用不完全抽取方法来抽取序列模式。预测时，可根据学习得到的模式集来对新序列做出预测分析。通过对授时系统误差数据的实验表明，该方法可以对时间偏差进行较好预测，并可对预测的数值进行校准，从而进一步提高授时精度。
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你了解大数据分析模型吗
关联规则分析（Apriori） Apriori算法简介：Apriori 算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Ap
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双聚类的研究与进展
近年来随着基因芯片和DNA微阵列等高通量检测技术的发展，产生了众多的基因表达数据。对这些数据进行有效的分析已经成为后基因组时代的研究重点。一般的聚类是根据数据的全部属性将数据聚类，这种聚类方式称为传统聚类
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双聚类的研究与进展
近年来随着基因芯片和DNA微阵列等高通量检测技术的发展，产生了众多的基因表达数据。对这些数据进行有效的分析已经成为后基因组时代的研究重点。一般的聚类是根据数据的全部属性将数据聚类，这种聚类方式称为传统聚类
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一种基于密度的聚类的算法
一种基于密度的聚类的算法
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基于聚类算法人脸识别方法的研究
0.引言 在智能小区的安防系统中，人脸识别技术的应用，提高了安防报警系统的安全可靠性。人脸识别技术因其具有非接触性、特征提取方便、防伪性能高等优势得到广泛的应用。人脸识别技术综合了计算机、通信、光学
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复杂背景下的车牌自动识别系统
0 引言 随着现代交通的发展，车牌自动识别技术越来越成为智能交通的重要组成部分。车牌识别技术主要是采用计算机图像处理技术对车牌的图像进行分析，以自动提取车牌信息，确定车牌号。一般说来，在车牌自动识
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数据挖掘技术在客户管理中的应用研究
数据挖掘技术，是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上，讨论了客户管理的特殊性，并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节，给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案，最后进行了简要的效果评价与分析，对于同类应用具有参考价值。
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