[发明专利]事件型变量关联性计算方法在审
申请号: | 201711379860.0 | 申请日: | 2017-12-19 |
公开(公告)号: | CN108197169A | 公开(公告)日: | 2018-06-22 |
发明(设计)人: | 王智敏;王广辉;李伟阳;郑厚清;贾德香;柳占杰;于灏;陈光;陈睿欣;王玓;刘素蔚;施永益;钱仲文;黄建平;陈浩;张建松;沈思琪;董知周;苏安龙;周小明;张佳鑫;周兵兵;寸馨;黄柏富;晏梦璇;许方园;施明泰;李浩松;许中平;李金;康泰峰 | 申请(专利权)人: | 国网能源研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司;北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人: | 马东瑞 |
地址: | 102200 北京市昌平*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 一种事件型变量关联性计算方法,将事件型变量的逻辑自变量按数值不同划分为两个集合a和b,每个集合中的自变量数值相同;确定a和b中元素个数较少的集合b,以及b中元素个数nb,从a中随机抽取nb个元素,与b中所有元素共同组成自变量样本集合xi,将自变量样本集合对应的因变量数值组成一个因变量样本集合yi,重复本步骤k次,生成k个自变量样本集合,和k个因变量样本集合;对每个自变量样本集合,计算其与对应的因变量样本集合的关联性,生成k维关联性向量,再计算事件型变量的关联性。该方法采用配对性样本分类器,将两个事件性数据项间的关联性计算转换为多个平衡样本的关联性计算,最终提升事件型变量关联性计算准确度。 | ||
搜索关键词: | 样本集合 自变量 关联性计算 因变量 关联性 集合 计算事件 随机抽取 样本分类 准确度 事件性 数据项 配对 向量 样本 重复 转换 平衡 | ||
【主权项】:
1.一种事件型变量关联性计算方法,其特征在于,所述方法包括:步骤1,将待计算关联性的事件型变量的逻辑自变量按数值不同划分为两个集合a和b,每个集合中的逻辑自变量数值相同;步骤2,确定a和b中元素个数较少的集合b,以及b中元素个数nb,从a中以平均分布为基础,随机抽取nb个元素,与b集合中所有元素共同组成逻辑自变量样本集合xi,将自变量样本集合对应的因变量数值组成一个因变量样本集合yi,重复本步骤k次,生成k个逻辑自变量样本集合,和k个因变量样本集合;步骤3,对步骤2中得到的每个自变量样本集合,计算其与对应的因变量样本集合的关联性,生成k维关联性向量;步骤4,根据步骤3中的k维关联性向量,计算事件型变量的关联性。
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