16、内存分析与多维数据集在商业智能中的应用与工具解析

内存分析与多维数据集在商业智能中的应用与工具解析

一、内存式表格模型概述

在商业智能(BI)领域,内存式表格模型正逐渐成为未来的发展趋势。它为 BI 解决方案带来了诸多优势,操作表格和列变得极为简单,无需在聚合和模型调优上耗费过多精力,还能充分利用现代服务器的强大计算能力。不过,目前它尚未具备成熟多维模型的所有功能,但未来两者之间的功能差距有望逐步缩小,表格模型的应用也会更加广泛。

表格模型存储与操作

若想深入了解表格模型的存储机制以及不同文件的具体内容,可观看网络直播: http://media.ch9.ms/ch9/19c6/30cc1b48 - 0d89 - 43cb - b20c - 7ba64a4019c6/DBI414_mid.mp4 。若要从模型中移除列,有两种方法可供选择:一是在导入列时从查询中移除;二是选中任意列后点击“删除”按钮。关于表格模型调优的更多信息,可参考白皮书: http://msdn.microsoft.com/en - us/library/dn393915.aspx

表格模型查询

由于多维和表格模型使用相同的引擎组件,因此适用于多维模型的查询工具同

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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