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大规模实时用电数据分析系统研究与澳门美高梅真人娱乐官网

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大规模实时用电数据分析系统研究与澳门美高梅真人娱乐官网
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-16页
  1.1 研究背景与意义第8-10页
  1.2 国内外研究现状第10-14页
    1.2.1 大数据关键技术研究及澳门美高梅真人娱乐官网现状第10-11页
    1.2.2 数据流关键技术研究及澳门美高梅真人娱乐官网现状第11-14页
  1.3 主要研究内容第14-15页
  1.4 论文结构第15-16页
第二章 相关技术及基础概念第16-24页
  2.1 引言第16页
  2.2 数据流相关技术第16-21页
    2.2.1 Hadoop第16-17页
    2.2.2 Spark第17-18页
    2.2.3 Flume第18页
    2.2.4 S4第18-19页
    2.2.5 Kafka第19页
    2.2.6 Storm第19-20页
    2.2.7 Spark Streaming第20-21页
  2.3 电力实时数据挖掘第21-22页
  2.4 数据流相关基础理论第22-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第三章 大规模实时用电数据分析系统第24-38页
  3.1 引言第24页
  3.2 系统业务分析第24-25页
  3.3 系统设计第25-32页
    3.3.1 系统架构第25-26页
    3.3.2 数据存储层第26页
    3.3.3 数据处理层第26-27页
    3.3.4 数据分析层第27-31页
    3.3.5 数据表现层第31页
    3.3.6 各层次间元数据设计第31-32页
  3.4 系统实现第32-37页
    3.4.1 系统环境第32-33页
    3.4.2 系统简介第33页
    3.4.3 系统功能第33-36页
    3.4.4 系统可视化第36-37页
  3.5 本章小结第37-38页
第四章 基于时态密度特征的数据流聚类算法第38-49页
  4.1 引言第38页
  4.2 基本概念介绍第38-39页
  4.3 改进的数据流聚类算法第39-45页
    4.3.1 算法设计第39-41页
    4.3.2 算法实现第41-44页
    4.3.3 算法分析第44-45页
  4.4 实验分析与澳门美高梅真人娱乐官网第45-48页
    4.4.1 实验数据及环境配置第45页
    4.4.2 评价指标第45-46页
    4.4.3 实验结果与分析第46-48页
  4.5 本章小结第48-49页
第五章 基于聚类融合的数据流分类算法第49-63页
  5.1 引言第49-50页
  5.2 基本概念介绍第50-51页
  5.3 基于聚类融合的不平衡数据流分类算法第51-58页
    5.3.1 算法设计第51-56页
    5.3.2 算法实现第56-57页
    5.3.3 算法分析第57-58页
  5.4 实验分析与澳门美高梅真人娱乐官网第58-62页
    5.4.1 实验数据及环境配置第58页
    5.4.2 实验结果分析第58-62页
  5.5 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-70页
致谢第70-71页
个人简历第71-72页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第72页

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