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针对电力线路线损故障的诊断与预测问题,基于大数据分析,运用数据挖掘技术,提出线损故障分析判定规则。通过对IEEE 33节点的10 kV配电网进行仿真实验,采用K均值(K-means)聚类和局部离群因子等算法,实现对电力线路线损异常诊断。实验表明,通过对疑似线损异常的3天数据进行深入分析,能够精准判别线损异常,验证了该算法在电力系统中对线损异常诊断与预测的可靠性。 相似文献
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针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点,提出一种基于模糊C均值聚类的数据流入侵检测算法,该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数,然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。 相似文献
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针对传统聚类算法对于大数据背景下大量电力大数据异常监测过程中存在的问题,提出在电力大数据异常值检测中的快速密度峰值聚类算法的改进.对传统基于密度峰值空间聚类方法进行分析,得到传统算法在使用过程中的问题.提出了快速密度峰值聚类算法的改进,对自适应参数与聚类中心自动的选择,通过标准化局部密度与距离对大数据异常值进行评测,能... 相似文献
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针对传统串行聚类集成算法在处理高维海量数据时效率低下的问题,提出基于Spark的并行聚类集成算法SCEA(Spark based Clustering Ensemble Algorithm).首先,通过主成分分析与成对约束结合的方法对算法输入数据进行预处理,达到数据降维并去除特征相关性的目的;其次,通过调用不同聚类算法获得基聚类成员后,采用三元组方法通过基聚类成员的簇标签构造出相似度矩阵,并调用层次聚类算法得到最终的聚类结果;最后,在调用MLlib中已有聚类算法的基础上,基于Scala对SCEA算法进行了实现.将SCEA与同类算法在多组数据集下进行对比测试,实验结果表明:总体上SCEA不仅较已有算法在准确率方面有所提高,并且通过分析运行时间、加速比以及可扩展性3个性能指标,证明了SCEA在算法性能上的优越性. 相似文献
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针对现有算法在中小型转动设备故障检测中存在的收敛速度慢、故障识别率低等问题,提出一种基于FCM融合算法的故障检测方案研究。对原始故障集做降噪处理,基于模糊熵值理论在多尺度条件下提取故障向量的隶属度;利用GA算法优化FCM算法的迭代性能和收敛性能,分别更新故障特征向量模糊隶属度矩阵和聚类中心矩阵,以达到改善聚类精度,提高故障识别率的目的。实验结果显示,该算法在不同的聚类中心数量及故障类别的条件下,能够获得更好的聚类效果和更高的收敛速度,训练集合和测试集的平均故障识别分别可以达到99.19%和98.23%。 相似文献
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基于克隆选择聚类的入侵检测 总被引:1,自引:1,他引:1
白琳 《微电子学与计算机》2007,24(3):135-137,141
提出基于克隆选择的模糊聚类算法,将该聚类算法用于网络入侵检测。针对入侵数据的混合属性改进距离测度的计算方法,实现了对大规模混合属性原始数据的异常检测,并能有效检测到未知攻击。在KDDCUP99数据集中进行了对比仿真实验,实验结果表明算法对已知攻击和未知攻击的检测率以及算法的误誊率都是理想的。 相似文献
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Offiine network traffic analysis is very important for an in-depth study upon the understanding of network conditions and characteristics, such as user behavior and abnormal traffic. With the rapid growth of the amount of information on the Intemet, the traditional stand-alone analysis tools face great challenges in storage capacity and computing efficiency, but which is the advantages for Hadoop cluster. In this paper, we designed an offiine traffic analysis system based on Hadoop (OTASH), and proposed a MapReduce-based algorithm for TopN user statistics. In addition, we studied the computing performance and failure tolerance in OTASH. From the experiments we drew the conclusion that OTASH is suitable for handling large amounts of flow data, and are competent to calculate in the case of single node failure. 相似文献
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LEO satellite networks can provide seamless real-time data communication for all kinds of users,which developed rapidly in recent years.At the mean time,the massive payload data down-link system of space data sources,such as remote sensing satellites,still make use of traditional storage and forward mode.The real-time performance of space mission data will be improved effectively,if such satellites are connected to LEO satellite networks equipped with inter satellite links.However,it is necessary to design a specialized satellite network load balancing routing algorithm.Satellite parallel edge-disjoint multipath routing protocol (SPEMR) was designed for remote sensing satellite real-time down-link applications.OPNET simulation results indicate that the performance degradation index(DI) of the multipath scheme implemented by SPEMR is 0.32,which is only 32% of the TLR and 21% of the traditional DSP scheme.It is demonstrated that SPEMR has the better capability of transmitting massive data in real time. 相似文献
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针对分布式实时系统中无主式时钟同步存在时钟拜占庭故障和节点通信链路丢失故障的问题,文中提出一种基于灰色预测容错时钟同步算法。该算法基于广播式通信网络LL模型,使用GM(1,1)的灰色预测方法对前轮次的校正偏差值进行分析,从而预测出该节点在故障伦次中的校正偏差值,再通过计算得到修正值。实验结果表明,文中提出的灰色预测算法能够容忍拜占庭故障,同时可克服节点通信链路丢失故障带来的问题,提升了FTA算法的普适性。通过数据对比分析结果表明,该算法的时钟同步精密度相比于原始算法提高了24.3%;相较于其他算法,文中算法在复杂度上也有一定的优势。 相似文献
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为提高网络安全性,提出一种改进支持向量机的网络入侵检测算法.首先采用核主成分分析提取网络数据重要特征,加快网络入侵检测速度,然后采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,提高网络检测正确率.仿真实验结果表明,改进支持向量提高网络入侵检测正确率,降低漏检率,同时加快了网络入侵检测速度,是一种有效、实时性较强的网络入侵检测算法. 相似文献
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To solve the problems of anomaly detection,intelligent operation,root cause analysis of node equipment in the network,a graph-based gated convolutional codec anomaly detection model was proposed for time series data such as link delay,network throughput,and device memory usage.Considering the real-time requirements of network scenarios and the impact of network topology connections on time series data,the time dimension features of time series were extracted in parallel based on gated convolution and the spatial dependencies were mined through graph convolution.After the encoder composed of the spatio-temporal feature extraction module encoded the original input time series data,the decoder composed of the convolution module was used to reconstruct the time series data.The residuals between the original data and the reconstructed data were further used to calculate the anomaly score and detect anomalies.Experiments on public data and simulation platforms show that the proposed model has higher recognition accuracy than the current time series anomaly detection benchmark algorithm. 相似文献
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大数据时代,面对海量且复杂的结构化、半结构化和非结构化数据,传统的信令监测分析系统无法快速准确地分类、处理以及存储海量数据中包含的信息.针对这些问题,提出了一种基于Hadoop系统技术平台和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法的LTE-Advanced网络Uu接口用户行为分析系统.对用户行为分析系统的系统架构、在Hadoop平台下数据挖掘分类算法SVM的实现进行了详细阐述,并通过Uu接口进行了现网测试,测试结果表明,提出的用户行为分析系统达到了预期的效果,对用户偏好分析以及精准营销具有推广意义. 相似文献
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定位技术的飞速发展催生了时空轨迹大数据,轨迹数据中往往存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续轨迹数据挖掘精度至关重要。该文提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)模型的轨迹异常点检测算法。首先对每个轨迹点提取一个6维的运动特征向量,然后构建了一个Bi-LSTM模型,模型输入为一定序列长度的轨迹数据特征向量,输出为轨迹点的类型结果。同时,算法采用了欠采样和过采样的组合方法缓解类别不平衡对检测性能的影响。融合了长短时记忆网络单元和双向网络,Bi-LSTM模型能够自动学习正常点和邻近异常点在运动特征上的差异。基于真实船舶轨迹标注数据的实验结果表明,该文算法的检测性能显著优于恒定速度阈值法、不考虑数据时序性的经典机器学习分类算法和卷积神经网络模型,尤其是召回率达到了0.902,验证了该文算法的有效性。 相似文献