本發(fā)明提出了一種面向新能源大數(shù)據(jù)的異常檢測方法,數(shù)據(jù)準備階段:完成異常圖模式數(shù)據(jù)的初始化;異常圖模式的第一步是生成一組不帶屬性的候選圖模式集合;第二,構(gòu)造圖模式匹配并計算不帶屬性的候選圖模式的支持度;第三,計算異常度生成不帶屬性的異常圖模式;第四,構(gòu)造帶屬性的候選圖模式,計算帶屬性的候選圖模式的支持度和異常度,生成帶屬性的異常圖模式;第五,跳轉(zhuǎn)到第一步進行下一層的異常圖模式生成;本發(fā)明的挖掘算法,充分利用了新能源數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)性,以及新能源數(shù)據(jù)的分布模式變化多端的特點,為新能源異常數(shù)據(jù)檢測提供了靈活、高效的解決方案,對于提升新能源大數(shù)據(jù)的質(zhì)量具有積極作用。
聲明:
“面向新能源大數(shù)據(jù)的異常檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)