摘要
本发明涉及数据挖掘与智能分析技术领域,公开了一种基于大数据分析的智能数据挖掘平台及方法,包括:从数据源获取待处理数据,并进行预处理,生成用于数据挖掘的处理数据集;基于历史数据,构建元模型,预测最优挖掘算法;通过计算元模型的信心度,对元模型输出的预测结果进行不确定性分析,当信心度判断结果表明元模型预测结果不确定时,启动基于强化学习和差分进化的联合优化框架,进行超参数优化;将基于强化学习和差分进化的联合优化框架优化后的超参数反馈给元模型,选择最优的挖掘算法,并执行数据挖掘任务。提升了数据挖掘的精度和效率,还能够应对数据的不确定性和复杂性,在保证计算效率的同时,提供全局最优的解决方案。
技术关键词
数据挖掘方法
双通道架构
电力公司
数据挖掘平台
资源约束条件
设备故障检测
历史负荷数据
框架
超参数
历史设备
历史数据特征
智能分析技术
决策
强化学习策略
数据挖掘算法
格雷码编码
快照
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马尔可夫链模型
云计算环境
任务调度策略
转移概率矩阵
定义
数据挖掘方法
数据挖掘模型
基因表达数据
前馈神经网络
稻瘟病
抽检策略制定方法
序列
建立映射关系
基准
数据分析模块
智能工业设备
控制决策模块
数据采集模块
设备运行参数
数据处理模块