數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、為了解決企業(yè)中普遍存在的數(shù)據(jù)增加和分析方法滯后之間的矛盾，本文提出將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中來(lái)，解決性能監(jiān)測(cè)和故障診斷中的問(wèn)題，幫助運(yùn)行管理人員做出趨勢(shì)分析和決策指導(dǎo)。本文在知識(shí)表達(dá)、數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)以及數(shù)據(jù)挖掘在電站的實(shí)際應(yīng)用方面進(jìn)行了探索與研究。 1.本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)控領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)挖掘提出的要求，討論了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在該領(lǐng)域中的應(yīng)用前景。 2.論述了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論，討論了數(shù)據(jù)挖掘

2、技術(shù)的各種方法，給出數(shù)據(jù)挖掘的基本過(guò)程和系統(tǒng)模型。3.討論了關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本模型及其算法，并著重探討了定量屬性的離散化問(wèn)題，運(yùn)用基于間隔距離的fisher聚類法，根據(jù)數(shù)據(jù)本身的情況決定連續(xù)屬性的劃分，進(jìn)而將劃分后的區(qū)段映射為布爾量，在此基礎(chǔ)上挖掘出容易理解且具有概括性的、有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則。 4.針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的有趣性、元模式制導(dǎo)方法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則的后期維護(hù)等相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了探討，進(jìn)一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘效率，使挖掘出的規(guī)則更好地被用戶理解

3、和使用。 5.基于文中提出的改進(jìn)簡(jiǎn)化算法，編寫(xiě)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘軟件，完成了從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、定量屬性離散化、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘到規(guī)則可視化的工作。在此基礎(chǔ)上，討論了關(guān)聯(lián)規(guī)則在電站中的若干應(yīng)用實(shí)例，如基準(zhǔn)值的確定、考核人員的運(yùn)行水平、尋找最優(yōu)的操作模式、對(duì)運(yùn)行人員進(jìn)行分類、配煤混燒與燃燒優(yōu)化等等。由此可見(jiàn)，用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所得到的知識(shí)來(lái)指導(dǎo)運(yùn)行與決策，是一個(gè)簡(jiǎn)潔而高效的手段。 6.討論了數(shù)據(jù)挖掘的其他算法在電站的應(yīng)用，例如基