大数据环境下区间值多决策表的全局近似约简方法

在大数据环境下，多决策表的区间值全局近似约简是一种关键的处理策略，特别适用于电力大数据中的各种应用，如负荷预测和故障诊断。这些应用往往需要根据一段时间内数据的变化趋势来确定其类别，而非单条数据的孤立判断。因此，论文引入了区间值粗糙集理论，这是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，将其应用于大数据分类问题。 论文首先从代数观和信息观出发，提出了基于属性依赖度和基于互信息的两种启发式约简方法。这些定义和性质的提出，不仅丰富了区间值粗糙集的理论基础，也为大数据的分析提供了新的理论支持。作者通过算法设计，展示了如何在大数据背景下，利用区间值来有效地简化决策过程，降低复杂性。 针对大数据的分布式存储特性，文章进一步探讨了多决策表的区间值全局约简的概念，强调了这种约简方式能够适应大规模数据的分布式处理需求。论文还提供了多决策表的区间值全局约简算法，考虑了实际应用中的效率和准确性。 为了验证这些算法的有效性，研究者采用了2012年上半年某电厂600MW机组的实际运行数据，进行了稳态判定的案例分析。实验结果显示，提出的三种算法能够在保持较高分类准确率的同时，显著地减少数据集的大小，即对象和属性的数量，这对于大数据的存储、处理和分析具有重要意义。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于发展了区间值粗糙集在大数据环境下的应用，并提供了针对多决策表的全局近似约简策略，为大数据的高效分析提供了实用工具。通过实证研究，证明了这些方法在实际问题中的有效性，为电力行业的数据处理提供了有价值的参考。同时，研究成果也适用于其他领域的大数据分析，尤其是在处理大量动态和模糊数据时。