刘庆连
- 作品数：4 被引量：39H指数：2
- 供职机构：福建农林大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于二类清查林业数据仓库的建立
- 随着“数字林业”发展，人们获取了大量的森林资源数据，如何从这海量的数据中提取出有用的信息用于指导林业经营管理成为人们关注的问题。数据仓库和数据挖掘技术能从这海量的数据中提取人们感兴趣的信息，用于指导林业的生产。 本文根据...
- 刘庆连
- 关键词：数据仓库OLAP粗糙集模糊集林业经营森林资源数据
- 文献传递
- 智能电网大数据异常状态实时监测仿真被引量：16
- 2019年
- 智能电网在长期运行的情况下,会因其内部或者外部因素受到干扰而发生异常,研究出一种能够有效的智能电网大数据流异常状态自动监测方法是非常重要的。针对当前方法存在的监测速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法。方法需要在智能电网的大数据流中提取出一段数据流,并选择一个窗口,计算当前考察窗口相对于参考窗口的强度比率,并对其进行异常判定,完成对异常模式的获取。将异常模式中获取的数据流做为监测样本,通过熵序列对智能电网的数据流异常状态进行监测,将监测出的异常数据流进行提取,实现对智能电网大数据流异常状态自动监测。实验结果表明,与当前方法比较基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法具有较高的监测精度,实用性较强。
- 刘庆连王雪平
- 关键词：智能电网异常状态自动监测
- 基于数据仓库的林业信息数据模型的设计
- 2006年
- 应用数据仓库理论,分析了林业数据源的各种特性,提出了联机数据分析(OLAP)需求的林业数据环境模型,并在林业数据环境设计中得到了应用。
- 刘庆连宁正元
- 关键词：数据仓库OLAP
- 基于数据流时空特征的WSN异常检测及异常类型识别被引量：23
- 2019年
- 异常数据检测及异常类型识别有助于提高无线传感器网络的数据质量。基于分类的异常检测算法存在传感器数据分类特征提取困难,无法进一步区分异常数据类型等问题,而基于时空特征的异常检测方法存在过度依赖于数据的假设分布等问题。针对这些问题,提出一种融合数据流时空特征和多分类模型的异常检测算法。算法首先基于Markov链提取传感器数据流的时空特征,然后将时空特征作为多分类卷积神经网络模型的输入特征,对数据流进行异常检测及异常类型识别。结果表明:该算法在不同数据集上均表现出较高的检测准确率以及较低的漏检率和误检率,可以有效地检测无线传感器网络中的异常值并判断异常类型。
- 邓丽刘庆连邬群勇杨水荣
- 关键词：无线传感器网络马尔科夫链卷积神经网络
