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文檔簡介
1、隨著電力企業(yè)自動化水平的不斷提高，電廠的生產(chǎn)管理信息化建設也有了長足的進步。廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)（Supervisory Information System：SIS）將現(xiàn)場離散控制系統(tǒng)（Distributed Control System：DCS）等設備的實時數(shù)據(jù)通過各種接口軟件采集到數(shù)據(jù)庫中，保存為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，為電廠積累了海量的運行數(shù)據(jù)，已成為現(xiàn)代化電廠不可或缺的生產(chǎn)管理系統(tǒng)。同時，面對日益龐大的電廠 SIS數(shù)據(jù)庫，如何高效、深入地
2、提取其中的知識和規(guī)律也成為一項重要的研究課題。
數(shù)據(jù)挖掘技術的不斷發(fā)展，為以上問題的解決開辟了新的道路。本文重點對決策樹算法中C4.5算法進行了研究，并就該算法加以改進，主要通過簡化信息熵的求解降低決策樹復雜度和引入趨近度概念兩方面進行，通過模擬實驗，達到了預期效果。
本文通過對SIS系統(tǒng)的應用建設，介紹了該系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫類型的選取、功能組成及軟硬件的架構設計。并結合發(fā)電企業(yè)的行業(yè)特征，以數(shù)據(jù)挖掘中決策樹算法作為理論研究
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