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中科院沈阳主动化地点智能电网大数据研究中获

发布时间:2017-11-28 00:00

手艺前沿】中国科学院沈阳主动化研究所博士生孙干在多年机械进修算法研究和导师指点根本上,经由过程将每一个属性展望题目作为单个使命,提出了基于多使命进修的用户属性展望模子,实此刻少许可用用户数据下的多个使命同时进修和决议计划。同时,发掘出了多个用户属性间的关系,进步了多个属性展望的精确率;充实操纵缺掉数据样本信息,进一步进步了模子泛化能力。相干研究功效别离以Joint Household Characteristic Prediction via Smart Meter Data 和 User attribute discovery with missing labels为题,近期在国际着名期刊IEEE Transactions on Smart Grid(影响因子:6.645)和Elsevier着名期刊Pattern Recogniton (影响因子:4.582)颁发。此中IEEE Transactions on Smart Grid 是电力系管辖域最着名的国际期刊之一,Pattern Recognition 是模式辨认范畴最着名的2个国际期刊之一。该项研究获得了机械人学国度重点尝试室、国度天然科学基金的撑持。

  
  基于智能电网大数据的用户属性展望,对构建智能电网阐发系统和智能楼宇扶植具有主要意义。传统针对单一用户属性阐发的机械进修方式,不但不克不及操纵各个属性间的关系进步精确率,还不克不及很好发掘缺掉数据的信息。这两个题目制约了智能电网系统的设计和智能楼宇系统的完美。
  
  编纂点评
  
  大数据的根本理论正在构成中,新的理论的构成又将带动新手艺的成长。智能电网中的大数据关头手艺包罗数据的获得、集成和融会、数据质量节制、存储、处置和阐发等多个方面。此次,中科院沈阳主动化地点智能电网大数据研究中获进展也是我国大数据手艺日趋成熟的表现。
  
  (原题目:沈阳主动化地点智能电网大数据方面获得新进展)

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