摘要：传统电网输电量异常数据检测方法存在检测准确率较低的缺陷,为了解决上述问题,提出基于并行分类算法的电网输电量异常数据检测方法。以现有电网输电量异常数据为依据,基于信息熵提取输电量异常数据特征,采用无线mesh网络结构采集电网输电量数据,通过并行分类算法预处理输电量数据,得到输电量数据分类结果,经过随机森林模型检测并修复输电量异常数据,实现基于并行分类算法的电网输电量异常数据检测。仿真对比实验结果表明,提出的电网输电量异常数据检测方法极大地提升了检测准确率,充分说明所提方法具备更好的检测效果。

摘要：以分布式存储的光谱多属性数据集为基础,运用agent技术设计用户代理和挖掘代理,对光谱进行快速并可扩展性的分布式并行处理,减少冗余计算及结点间的通信量,避免了不必要的网络负载和网络竞争的产生,解决了并行分类算法性能的负载均衡问题。