面向多源异构数据的语义对象识别技术研究

萧展辉; 柴雁欣; 李学龄; 包新晔

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)12-0103-04

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (12) : 103 -106. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)12-0103-04

面向多源异构数据的语义对象识别技术研究

萧展辉, 柴雁欣, 李学龄, 包新晔

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摘要

为了更好地应用电力系统中的多源异构数据，优化电力系统决策环节，提高数据挖掘分析能力，提出面向多源异构数据的语义对象识别技术。构建多源异构数据电网数字模型，并使用核函数实现数据融合。使用最大熵马尔科夫模型构建电网信息知识图谱。根据SDK对外语义服务过程，使用周期模式挖掘算法挖掘数据，并获取语义对象轨迹，完成语义识别。构建实验分析环节，应用3种数据库验证此技术应用效果。实验结果表明：此技术具有较高的数据分析能力，可在一定程度上提升语义对象识别准确性。