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【2h】

Massive power device condition monitoring data feature extraction and clustering analysis using MapReduce and graph model

机译：庞大电源设备条件监控数据特征提取和使用MapRaduce和图模型的聚类分析

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Hongtao Shen; Peng Tao; Pei Zhao; Hao Ma;
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年度 2019
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1. Massive power device condition monitoring data feature extraction and clustering analysis using MapReduce and graph model [J] . Hongtao Shen, Peng Tao, Pei Zhao, CES Transactions on Electrical Machines and Systems . 2019,第2期

机译：使用MapReduce和图形模型的大规模电力设备状态监测数据特征提取和聚类分析
2. Parallelized Jaccard-based learning method and MapReduce implementation for mobile devices recognition from massive network data [J] . Jun, Liu, Yinzhou, Communications, China . 2013,第7期

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3. Placing monitoring devices in electric power networks modelled by block graphs [J] . David Atkins, Teresa W. Haynes, Michael A. Henning Ars Combinatoria: An Australian-Canadian Journal of Combinatorics . 2006,第0期

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4. Data Driven Condition Monitoring of Wind Power Plants Using Cluster Analysis [C] . Peng Li, Eickmeyer Jens, Niggemann Oliver 2015 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery . 2015

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5. Placing monitoring devices in electric power networks modeled by block graphs. [D] . Atkins, David Wayne. 2003

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6. CHICKN: extraction of peptide chromatographic elution profiles from large scale mass spectrometry data by means of Wasserstein compressive hierarchical cluster analysis [O] . Olga Permiakova, Romain Guibert, Alexandra Kraut, 2021

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7. Fetal Heart Rate Feature Extraction from Cardiotocographic Recordings through Autoregressive Model's Power Spectral-and Pole-based Analysis [O] . Illanes, Alfredo, Haritopoulos, Michel 2015

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