基于模糊聚類的電力通信網(wǎng)絡(luò)信息異常值挖掘方法研究

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摘要：由于電力通信網(wǎng)絡(luò)信息異常值的隱蔽性、多樣性和動(dòng)態(tài)變化性，導(dǎo)致在挖掘過(guò)程中難以全面地識(shí)別出所有的異常值。因此，該文提出了一種基于模糊聚類的電力通信網(wǎng)絡(luò)信息異常值挖掘方法。采用該方案可對(duì)電力通信網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)缺失值、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理與統(tǒng)一表示，構(gòu)建一個(gè)包含異常值相關(guān)屬性的集合矩陣，使用Apriori算法識(shí)別出異常特征之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過(guò)規(guī)則提取出異常值特征參數(shù)，基于模糊聚類算法，計(jì)算樣本與聚類中心的相似度并設(shè)置隸屬度閾值，挖掘出電力通信網(wǎng)絡(luò)中的異常值。（剩余5246字）