《表3 集群配置：基于信度网络推理的风电监控数据缺失值恢复算法》

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《基于信度网络推理的风电监控数据缺失值恢复算法》

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为测试算法可以准确有效地恢复缺失值数据集，本文使用10台服务器搭建Hadoop平台，采用MapReduce计算框架，构建了一套并行计算系统，实验的主机配置均是Dell服务器，4 GHz的8核处理器，内存均为32 GB，操作系统为RedHat Linux9.0Hadoop版本为2.6.0。在10台台服务器上，按照官网提供的步骤安装配置Hadoop集群，选取一台机器作为主节点Master Node，其余机器作为工作节点Slave Node。实验通过对某电力调度中心获取的风电监测数据为实验数据，表1给出了部分风电监测缺失值数据示例，实验部分将对完善的风电检测数据进行随机打空来模拟实际监测数据的缺失情况，表2给出了数据集的特征描述，表3给出了实验的集群配置。