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基于Markov毯分解的抽样近似推理算法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:2013
  • 页码:729-739
  • 分类:TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:安徽工商职业学院,安徽合肥231131
  • 相关基金:国家自然科学基金面上项目“基于灵敏性分析和隐因素发现的复杂系统脆弱性演化机制研究”(61175051)
  • 相关项目:基于灵敏性分析和隐因素发现的复杂系统脆弱性演化机制研究
中文摘要:

电力客户巨额欠费是电力公司面临的一个难题,该文采用C4.5算法分类器对电力系统客户进行信用评级.从电力系统大规模的缴费数据中提取训练样本,利用C4.5算法进行学习得到分类规则,然后将这些规则应用于用电客户的信誉评级,从而更好地管理客户缴费行为,为电力系统的管理运营提供数据支持.实验结果表明,对于不同的指标体系和不同的分类样本,都可以获得较好的分类效果.

英文摘要:

In this paper,C4.5 classification algorithm is used for evaluating the credits of power clients so as to resolving the problem of huge arrearages from clients. Firstly,the specimen extracted from massive bill data of power system to acquire the principles of classification is studied. Then,the rule is applied to evaluate the credits of power clients for further managing their paying behaviors and providing the data support for the management of power system. The experimental result indicates that preferable effect of classification can be obtained in various index systems and different specimens.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169