信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能化方法抽取其中的精华，才能从数据中挖掘出其中的价值，为人类所利用。智能数据分类智能数据方法主要为两种类型，一是数据抽象（DataAbstraction）；二是数据挖掘（DateMining）。数据抽象：数据抽象结构是对现实的一种抽象从实际的人、物、事和概念中抽取所关心的共同特性，忽略非本质的细节把这些特性用各种概念地加以描述这些概念组成了某种模型。
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功率表大多采用电动系测量结构，电动系功率表与电动系电流表、电压表的不同之处是固定线圈与可动线圈不是串联起来构成一条支路，而是分别将固定线圈与负载串联，将可动线圈与附加电阻器串联后再并接至负载，由于仪表指针的偏转角度与负载电流和电压的乘积成正比，所以可测出负载的功率。对于功率表的选择主要是选择功率表的量限及其接线方式。功率表通常有两个电流量限，两个或三个电压量限。选择不同的电流、电压量限，可以得到不同的功率量限：以D19-W一型功率表为例，其额定电压和电流值150/300V和5/10A，其功率量限计算如下5A与150V量限5×150=750(W)5A与300V或10A与150V量限5×300或10×150=1500(W)10A与300V量限10×300=3000(W)由上述可见，要正确选择功率表的量限，必须正确选择功率表的电流量程和电压量限。
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