摘要：针对调度与现场频繁电话沟通调度操作进程信息,以及无法提供给现货市场较精确的设备停复电时间作为边界条件的问题,将大数据挖掘理念引入了调度指挥领域,在南方电网调度指挥控制系统(Power Dispatch Command Control System, DCCS)的基础上,设计了一种对调度指挥态势进行实时感知的功能模块。该模块可通过DCCS获取调度员在业务准备关键节点的业务环境特征数据,采用加权朴素贝叶斯算法对调度员的实时忙碌程度进行挖掘,结合历史数据对忙碌系数进行匹配,并动态更新预计开展时间,得到结果后可传输至现货系统,作为节点电价计算的边界条件。此外,该模块还具备操作预约、操作通知、智能编排、态势展示等功能。模块上线后,减少了调度与现场有关操作信息的无谓沟通,所构建的数据模型也取得了较好的预测准确率。

摘要：邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件头及邮件内容的主要形象特征给出了一种新的邮件特征集提取方法。用粗糙集的信息观点度量了各属性的重要性,并以此为权重进行加权朴素贝叶斯垃圾邮件过滤,有效地解决了朴素贝叶斯分类中的条件依赖性问题。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法的有效性。

摘要：如何高效地特征提取和分类算法设计是衡量基于内容邮件过滤技术优缺点的关键。针对互信息MI(Mutual Information)特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法,通过引入特征项区分度的概念,分析特征项在分类中区分能力之间的差异,进而提出一种兼顾特征项区分度和互信息的特征提取算法。通过进一步将区分度添加到分类算法设计中,最终提出一种加权朴素贝叶斯算法,高效地解决基于内容邮件过滤问题。实验结果证明,改进后的算法在召回率、精确率和正确率上均有明显提高,且分类性能更加稳定。