1) real-time simulation Data Mining
实时仿真数据挖掘
2) spatial-temporal data mining
时空数据挖掘
1.
Currently,the common data model of the spatial-temporal data mining has the strong application directive property and low general applied capability.
针对当前时空数据挖掘中常用数据模型具有较强应用指向性,通用性不强的问题,基于面向对象建模的思想,提出一种属性特征与时空关系一体化的时空数据模型,定义并详细给出了该模型的元素组成、信息范畴及元素间的相互关系,并以城市规划中地区建设变化为例验证此数据模型的有效性。
2.
As the spatial-temporal data increasing cosmically and data mining theories developing continuously, spatial-temporal data mining has become a research hotspot of experts and scholars in fields of computer and geography information system.
随着时空信息数据的大规模增长，数据挖掘理论的不断发展，时空数据挖掘已经成为计算机界及地理信息系统专家学者研究的热点。
3) temporal data mining
时序数据挖掘
1.
To overcome the demerits of traditional trend sequences analysis in temporal data mining,two concepts that were number trend sequences and trend sequences unwrapping were put forward.
针对时序数据挖掘中传统趋势序列分析的缺点,提出了数字趋势序列、趋势序列展开等概念。
2.
To overcome the defects of data representation algorithms in temporal data mining,segmentation algorithm of key-point-based error checking is proposed.
针对时序数据挖掘中常见数据表示算法的缺陷,提出了基于关键点的误差检验分段算法。
4) time series data mining
时序数据挖掘
1.
A new time series data mining system based on Gray Regression Fuzzy Neural Network hybrid model is proposed in this paper and the establishing process of this hybrid model was mainly discussed.
该混合模型融合多种智能计算方法优点于一体 ,为时序数据挖掘提供了一种新的实用方法 。
2.
Time series data mining is of great importance to development of society, sci.
本论文首先介绍了本课题的背景、研究内容和研究意义，论述了数据挖掘、时序数据挖掘的研究现状，包括它们的研究内容、常用方法以及当前的研究重点和发展方向。
3.
Focusing on the disadvantages of the current ball mill pulverizing system optimization approa- ches,a ball mill pulverizing system optimization algorithm based on fuzzy time series data mining is pro- posed.
针对以往制粉系统优化算法的不足,本文提出了一种基于模糊时序数据挖掘的火电厂制粉系统优化算法。
5) temporal data mining
时态数据挖掘
1.
The paper puts forward a data mining framework which is founded on temporal database, and realized a temporal data mining system in retailing based on the framework.
与在普通事务数据库中进行数据挖掘相比,时态数据挖掘能更好地反映数据中所隐藏的与时间有关的知识。
6) data mining
数据挖掘
1.
Improvement in second cooling control of slab continuous casting by data mining technology;
基于数据挖掘技术改进板坯连铸二冷控制
2.
Application of data mining in upgrading of CC process control system;
数据挖掘在连铸过程控制系统改造中的应用研究
3.
The application of data mining technology on flexible PVC formulation experimental research;
数据挖掘技术在软质聚氯乙烯配方实验研究中的应用
补充资料：电力系统实时仿真装置
电力系统实时仿真装置
real time power system simulator
d lonl一x一tong shlsh一fongzhen zhuongzh-电j7系统实时仿真装t(real time powersystem simulator)用于高压交直流输电系统中各种机电、电磁暂态研究，交直流输电系统控制、保护特性研究以及电力电子等其它控制装置研究的高压电力系统模型。它由电力系统模型和测量、数据采集处理系统构成，分为物理仿真、全数字仿真和数模混合仿真三种。一些建有超高压大电网的国家和地区以及大型电气制造企业都拥有这种装置。 物理仿真用小功率的旋转电机模拟发电机和电源(动态模拟)，或用恒定的电动势申人相应的阻抗模拟电源(暂态网络分析仪)。前者用于研究机电暂态现象，因为旋转电机参数调节范围有限，建模难度大，目前多用于继电保护研究。后者用于研究持续时间较短的电磁暂态现象。 全傲字仿真是20世纪90年代发展起来的新技术，以国际通用的EMTP或EMTLK二程序为基础，采用并行计算方法以提高运算速度，可以实时仿真电力系统的暂态行为。美国、欧洲及亚洲的日本、韩国等都已开始采用实时数字仿真来研究电力系统中的各种问题，尤其是电力电子技术在电力系统应用方面的问题，实时数字仿真具有强大的研究功能。随着计算机软、硬件技术的飞速发展，全数字仿真技术无疑会日臻完善，因而具有很好的应用前景。实时数字仿真系统的主要应用领域为:①暂态稳定仿真;②闭环控制系统和继电保护测试分析;③FACTS元件特性分析(如SVC、TCSC等);④交流系统过电压分析;⑤电力系统分析及培训。 与物理仿真相比，全数字仿真具有以下特点:①电力系统模型的构造和修改非常方便。用户从元件库中选择元件模型，在计算机屏幕上进行连接并修改相关参数。②功能强大的用户界面.用户通过计算机终端准备和运行仿真工作，分析输出结果等。③精确的线路模型。提供了具有分布特性的线路模型，并考虑了线路结构的不对称性，用户可根据实际线路的情况，定义模型的结构参数或换位状况，模拟超高压输电线中三相不对称的情况。④系统可扩充性。硬件采用模块设计，允许用户扩展设备以适应更复杂的详细的系统模型。⑤闭环试验。不仅能用来评估保护及控制设备性能，而且也能用来评估电力系统对装置正常运行或误动作的反应.存在的主要问题是:①仿真系统规模受到硬件处理器资源的限制。②元件库有待进一步扩充，如模拟发电机、变压器内部故障的模型。③并行处理器之间通信、数据交换及计算方法等因素若有不妥之处，即可能会引发仿真系统数值的不稳定问题。 傲模混合仿X发电机、负荷和电源都用数字器件，参数任意调节。由于它们之间连有线路变压器等物理模拟元件，因而相互之间完全解藕。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条