面向多源异构数据的语义对象识别技术研究

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (12) : 103 -106.

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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

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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。

关键词

多源数据融合 / 语义识别 / 多源异构数据 / 知识图谱 / 信息空间维度 / 模型

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面向多源异构数据的语义对象识别技术研究[J]. 自动化技术与应用, 2024, 43(12): 103-106 DOI:10.20033/j.1003-7241.(2024)12-0103-04

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