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李锁花

作品数：2 被引量：11H指数：2
供职机构：东南大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇数据挖掘
  • 2篇聚类
  • 1篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力负荷预测
  • 1篇短期电力负荷
  • 1篇短期电力负荷...
  • 1篇时间序列
  • 1篇特征向量
  • 1篇向量
  • 1篇聚类算法
  • 1篇分布式
  • 1篇分布式聚类
  • 1篇分布式聚类算...
  • 1篇负荷预测

机构

  • 2篇东南大学

作者

  • 2篇李锁花
  • 1篇周晓云
  • 1篇孙志挥

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 2篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
时间序列挖掘技术及其在短期电力负荷预测中的应用研究
短期负荷预测是电力调度自动化系统中一个重要的任务，精确有效的预测可以为研究电力系统规划问题、电力系统经济运行及其调度自动化提供科学依据，本文针对电力系统短期负荷预测算法及应用展开了初步的研究。 针对电力负荷是时...
李锁花
关键词：数据挖掘时间序列电力负荷聚类
文献传递
基于特征向量的分布式聚类算法被引量：8
2006年
提出了一种新的表达数据集的方法———特征向量,它通过坐标和密度描述了某一密集空间,以较少的数据量反映站点数据的分布特性。在此基础上提出了一种基于特征向量的分布式聚类算法———DCBFV(D istributed C lustering Based on Feature Vector),该算法可有效降低网络通信量,能够对任意形状分布的数据进行聚类,提高了分布式聚类的时空效率和性能。理论分析和实验结果表明DCBFV是高效可行的。
李锁花孙志挥周晓云
关键词：数据挖掘分布式聚类特征向量
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共1页<1>
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