24、维度属性层次结构的深入解析

维度属性层次结构的深入解析

1. 维度属性层次结构概述

在预算链用例中,通常包含多个层次结构,设计者也有多种选择。层次结构由一系列多对一关系定义,常见的至少有四种层次结构:日历层次、账户层次、地理层次和组织层次。

2. 固定深度位置层次结构

2.1 日历层次

在预算链中,日历层次是典型的固定深度位置层次结构。固定位置层次结构具有固定的级别集合,且每个级别都有有意义的标签,可看作是汇总关系。例如,一种日历层次可以是“日➪财政周期➪年”,另一种可以是“日➪月➪年”。如果财政周期和月之间没有简单关系,这两种层次结构会有所不同。像有些组织采用 5 - 4 - 4 财政周期,即一个 5 周跨度后接两个 4 周跨度。由于日期维度的粒度是单个日期,单个日历日期维度可以通过并行属性集同时表示这两种层次结构。

2.2 账户层次

账户维度也可能有固定的多对一层次结构,如执行级别、总监级别和经理级别账户。该维度的粒度是经理级别账户,最细粒度的详细账户会汇总到总监和执行级别。

2.3 重要注意事项

在固定位置层次结构中,每个级别都要有特定名称,这样业务用户才能知道如何约束和解释每个级别。要避免使用如“Level - 1”“Level - 2”等抽象名称的固定位置层次结构,因为这是一种错误处理不规则层次结构的方式。当级别名称抽象时,业务用户无法确定约束位置,也不清楚报表中级别属性值的含义。若不规则层次结构隐藏在具有抽象名称的固定位置层次结构中,各个级别实际上是无意义的。

3. 轻微不规则可变深度层次结构

地理层次结构带来了有趣的挑战。有三种可能的情况:
| 类型 |

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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、模式识别、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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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