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基于改进快速密度峰值聚类算法的电力大数据异常值检测

刘凤魁 邓春宇 王晓蓉 王新迎

电力信息与通信技术2017,Vol.15Issue(6):36-41,6.
电力信息与通信技术2017,Vol.15Issue(6):36-41,6.

基于改进快速密度峰值聚类算法的电力大数据异常值检测

Outlier Detection of Smart Grid Big Data Based on Improved Fast Search and Find Density Peaks Clustering Algorithm

刘凤魁 1邓春宇 1王晓蓉 1王新迎1

作者信息

  • 1. 中国电力科学研究院,北京100192
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摘要

关键词

电力大数据/异常值检测/KNN算法/密度聚类

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘凤魁,邓春宇,王晓蓉,王新迎..基于改进快速密度峰值聚类算法的电力大数据异常值检测[J].电力信息与通信技术,2017,15(6):36-41,6.

基金项目

国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA050204) (863计划)

国家电网公司科技项目(520626150032). (520626150032)

电力信息与通信技术

1672-4844

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