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远距离光纤通信传输故障数据挖掘方法
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作者 程志 张玉彤 贾彪 《激光杂志》 北大核心 2019年第4期127-130,共4页
传统的远距离光纤通信传输故障检测与处理方法往往依据采集得到的信号异常变化情况,无法有效区分出由于远距离光纤传输造成通信数据信号衰减形变和故障信号,对远距离光纤传输故障数据的挖掘性能差,导致其准确率与稳定性效果较差。提出... 传统的远距离光纤通信传输故障检测与处理方法往往依据采集得到的信号异常变化情况,无法有效区分出由于远距离光纤传输造成通信数据信号衰减形变和故障信号,对远距离光纤传输故障数据的挖掘性能差,导致其准确率与稳定性效果较差。提出一种远距离光纤通信传输故障数据挖掘方法改善光纤通信故障数据的检测性能。采用K最近邻(KNN)分类算法对远距离光纤传输故障数据进行分类,排除传输数据衰减对数据挖掘的影响;划分分类后故障数据的分布区间,确定区间内故障数据挖掘的目标函数,并利用粒子群算法对该函数进行求解,通过对粒子的运行速度和位置进行有效更新,搜索到全局范围内的最优粒子,计算差错传输数据挖掘时的粒子分布密度,经过多次迭代处理实现传输故障数据挖掘,消除突发性差错对故障数据挖掘效果的干扰。实验结果表明,与常规挖掘方法相比,该方法的数据挖掘稳定性更高、性能更优。 展开更多
关键词 数据挖掘 远距离光纤通信 KNN算法 传输故障
交通轨迹大数据预处理方法研究 预览
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作者 张玺君 袁占亭 +2 位作者 张红 高玮军 张恩展 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期26-31,共6页
针对交通轨迹大数据的非平稳特性,研究交通轨迹大数据预处理方法。根据二维离散小波的多分辨率分析特点,选用二维离散小波对交通轨迹大数据进行去噪和压缩处理。构建交通轨迹大数据预处理平台,结合道路交通拥堵状态评判标准,实时分析重... 针对交通轨迹大数据的非平稳特性,研究交通轨迹大数据预处理方法。根据二维离散小波的多分辨率分析特点,选用二维离散小波对交通轨迹大数据进行去噪和压缩处理。构建交通轨迹大数据预处理平台,结合道路交通拥堵状态评判标准,实时分析重要路段的交通状况。分析结果表明,该方法能够提高数据处理速度和拥堵路段分析精度。 展开更多
关键词 轨迹数据 数据清理 小波变换 大数据 数据挖掘
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基于网络评论数据的产品设计综合评价模型的构建 预览
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作者 宋君 战洪飞 余军合 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期88-93,110共7页
产品设计综合评价对于制造企业来说非常重要,是企业进行产品优化更新的重要依据,然而评价信息的获取和科学的评价模型是企业进行产品优化更新的最大障碍。随着大数据应用研究的兴起,从冗杂的网络数据中挖掘有用的信息,进而转化为知识并... 产品设计综合评价对于制造企业来说非常重要,是企业进行产品优化更新的重要依据,然而评价信息的获取和科学的评价模型是企业进行产品优化更新的最大障碍。随着大数据应用研究的兴起,从冗杂的网络数据中挖掘有用的信息,进而转化为知识并提供知识服务成为知识管理领域研究的热点。针对企业进行产品设计综合评价中的信息获取及评价模型问题,以文本挖掘技术为基础,运用情感倾向分析技术和LDA主题模型算法进行主题发现的研究。并将主题发现的结果应用于产品评价的知识服务当中,构建了基于网络评论数据的产品设计综合评价模型,并通过实例进行了应用验证。该研究可以有效分析消费者对产品的情感倾向以及对产品的综合评价,丰富企业原有的产品评价手段和评价方法,并为企业提供决策支持。 展开更多
关键词 数据挖掘 产品设计综合评价模型 情感倾向分析 LDA主题分析 知识服务
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方剂“组方配伍网络”分析方法研究——以名老中医门诊处方数据为例 预览
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作者 王东 王益民 张伯礼 《天津中医药大学学报》 CAS 2019年第1期1-5,共5页
[目的]探讨“组方配伍网络”分析方法挖掘专家门诊处方内在配伍规律的可行性。[方法]调取专家治疗胸痹的门诊处方369个,依据纳入、排除标准选择合格处方建库。在中医理论指导下,综合运用复杂网络分析、关联规则分析,构建组方网络、配伍... [目的]探讨“组方配伍网络”分析方法挖掘专家门诊处方内在配伍规律的可行性。[方法]调取专家治疗胸痹的门诊处方369个,依据纳入、排除标准选择合格处方建库。在中医理论指导下,综合运用复杂网络分析、关联规则分析,构建组方网络、配伍网络、组方配伍网络及其核心群,总结处方内在配伍规律。通过不同网络模型的比较,结合相关文献验证及专家本人意见,评估“组方配伍网络”分析法的可行性。[结果]组方配伍网络及核心群能够反映组方思路和配伍关系,基于节点的介数中心性可以筛选重点药物,由重点药物构成的链路、社团模块可以反映理论和治法。经文献验证和专家本人确认,分析结果基本符合专家本人的学术思想和临床用药特点。[结论]“组方配伍网络”既能体现专家的组方思维,又能提供有数据支撑的配伍关系,可作为专家门诊处方数据挖掘的基本方法。 展开更多
关键词 组方配伍网络 数据挖掘 方剂规律 关联规则 复杂网络分析
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一种确定滑动窗口规模的边界距离算法 预览
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作者 彭成 贺婧 池昊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期482-487,共6页
由于大多装备的原始测量数据采集信息量大、密度高,现有的时间序列滑动窗口的降维方法采用经验值确定窗口大小,无法最大限度地保留数据的重要信息点,并且计算复杂度高。为此,文中研究了实际应用中滑动窗口对时间序列相似性技术的影响,... 由于大多装备的原始测量数据采集信息量大、密度高,现有的时间序列滑动窗口的降维方法采用经验值确定窗口大小,无法最大限度地保留数据的重要信息点,并且计算复杂度高。为此,文中研究了实际应用中滑动窗口对时间序列相似性技术的影响,提出了一种确定滑动窗口初始规模的算法。该算法构建拟合度更高的上下边界曲线,将趋势加权引入LB_Hust距离计算方法中,从而降低了数学建模难度,提高了装备数据相似性聚类与状态评估的效率。 展开更多
关键词 滑动窗口 LB_Hust距离 数据挖掘
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基于树堆的频繁项集挖掘算法 预览
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作者 向春梅 陈超 《电脑知识与技术:学术交流》 2019年第1X期26-28,共3页
近年来数据库信息越来越庞大,利用已有的算法来快速挖掘频繁项集已经变得越来越困难。为了解决这个问题,论文提出一种挖掘频繁项集的新算法。该算法首先需要为每一个项目设定一个不重复的优先级,然后采用最小优先级树堆的数据结构存储... 近年来数据库信息越来越庞大,利用已有的算法来快速挖掘频繁项集已经变得越来越困难。为了解决这个问题,论文提出一种挖掘频繁项集的新算法。该算法首先需要为每一个项目设定一个不重复的优先级,然后采用最小优先级树堆的数据结构存储数据库中的每条事务,最后,从最小优先级树堆中寻找数据库中的各种频繁项集。通过实验测试,在相同的支持度下,使用该算法来挖掘频繁项集的运行效率的确比Apriori算法和FP-growth算法的运行效率要高。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 树堆 APRIORI FP-GROWTH
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数据挖掘技术在高校课程设置中的应用 预览
7
作者 李晓瑜 《微型电脑应用》 2019年第5期5-7,21共4页
数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的有意义的信息,该技术广泛应用各种数据分析中。应用数据挖掘中关联规则的Apriori算法对学生成绩信息进行关联分析。根据最小支持度和最小置信度挖掘出频繁项集,从而寻找其中存在的关系和规则。根据... 数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的有意义的信息,该技术广泛应用各种数据分析中。应用数据挖掘中关联规则的Apriori算法对学生成绩信息进行关联分析。根据最小支持度和最小置信度挖掘出频繁项集,从而寻找其中存在的关系和规则。根据挖掘结果,分析后续课程成绩与前面各科成绩之间的关系,确定课程开设的先后顺序,优化课程设置,提高教学质量。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 课程设置 教学质量
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综合利用两个数据库进行药品不良反应风险信号挖掘方法的探索 预览
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作者 王芳 李永辉 +2 位作者 郭瑞锋 刘欣欣 张晶晶 《安徽医药》 CAS 2019年第1期202-205,共4页
目的综合利用国家药品不良反应监测系统数据及河北省药品电子检验报告书数据进行数据挖掘,找到信号检测切入点,探索药品不良反应风险信号的提取方法。方法将国家药品不良反应监测系统数据的报告数量及河北省药品电子检验报告书药品采购... 目的综合利用国家药品不良反应监测系统数据及河北省药品电子检验报告书数据进行数据挖掘,找到信号检测切入点,探索药品不良反应风险信号的提取方法。方法将国家药品不良反应监测系统数据的报告数量及河北省药品电子检验报告书药品采购量数据相结合,计算不良反应报告率,对不同企业生产的同通用名药品的不良反应报告率情况进行统计学分析。结果两个数据库总体匹配度为86.39%,企业与其他企业生产的同种药品不良反应报告率之间存在差异,差异有统计学意义的占57.78%,其中报告率偏高且差异有统计学意义的占22.78%。结论两个数据库匹配度较高;部分企业与其他企业生产的同种药品不良反应报告率之间差异有统计学意义,从而找出存在风险的企业及其生产的品种;可通过本方法快速、准确、经济的甄别药品不良反应风险信号。 展开更多
关键词 药物毒性 药物副反应报告系统 数据库 事实型 制药工业 数据挖掘 风险信号
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基于学生成绩分析的教师命题科学性评价——数据挖掘与特征描述的应用 预览
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作者 陈喜华 黄海宁 黄沛杰 《北京城市学院学报》 2019年第1期38-43,共6页
使用Excel函数和特征描述数据分析方法,并借助SPSS Statistics软件,分析学生成绩的离散程度、区分度、难易程度、总体水平特征分布与频率分布,以便评价教师命题的科学性,帮助教师准确了解与掌握学生的成绩分布及对某一门课程的掌握与理... 使用Excel函数和特征描述数据分析方法,并借助SPSS Statistics软件,分析学生成绩的离散程度、区分度、难易程度、总体水平特征分布与频率分布,以便评价教师命题的科学性,帮助教师准确了解与掌握学生的成绩分布及对某一门课程的掌握与理解程度,分析结果也能辅助教师科学命题,提高试题的编制质量与教学质量。 展开更多
关键词 数据挖掘 特征描述 SPSS STATISTICS 命题质量 科学性分析
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数据挖掘技术在食品检测数据中的探索 预览
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作者 汪雪君 沈怡 杨慧元 《中国药事》 CAS 2019年第3期259-262,共4页
目的:将数据挖掘技术应用到食品安全检测数据中。方法:首先,通过对食品安全检测的原始数据进行选择、清洗、转换和分类等预处理,转换成数据挖掘方法所需要的数据格式。然后,结合不同的数据挖掘方法,研究食品安全在时间、地区、种类等的... 目的:将数据挖掘技术应用到食品安全检测数据中。方法:首先,通过对食品安全检测的原始数据进行选择、清洗、转换和分类等预处理,转换成数据挖掘方法所需要的数据格式。然后,结合不同的数据挖掘方法,研究食品安全在时间、地区、种类等的关联性,以及在时间上的时序性。结果与结论:通过数据挖掘技术,探索食品安全环节潜在的风险点。 展开更多
关键词 关联性 时序性 食品安全 数据挖掘
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数据挖掘构成要素的侦查视角分析
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作者 王彬 《河南警察学院学报》 2019年第2期121-128,共8页
数据挖掘是比较高级的侦查方法,需要各种构成要素的综合作用才能完成。数据挖掘构成要素主要包括方法要素、条件要素和基础要素,方法要素是条件要素和基础要素的纽带和桥梁,条件要素是方法要素的作用对象,基础要素是方法要素和条件要素... 数据挖掘是比较高级的侦查方法,需要各种构成要素的综合作用才能完成。数据挖掘构成要素主要包括方法要素、条件要素和基础要素,方法要素是条件要素和基础要素的纽带和桥梁,条件要素是方法要素的作用对象,基础要素是方法要素和条件要素发挥作用的现实基础。方法要素、条件要素和基础要素在犯罪侦查之数据挖掘过程中相互作用、相互影响,密不可分,共同推动各类犯罪案件侦查任务的完成。 展开更多
关键词 数据挖掘 构成要素 侦查视角 分析研究
基于数据挖掘技术的应答器报文分析方法研究 预览
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作者 杨四辈 《铁路通信信号工程技术》 2019年第1期5-10,共6页
为对应答器报文有效性、可用性等做出判断,采用数据挖掘等信息技术,为应答器数据分析提供良好的思路。以便解决应答器数量庞大,其包含信息数量大、种类多,面对海量数据,选出不一致的信息,降低数据误差等问题,在此基础上讨论数据挖掘技... 为对应答器报文有效性、可用性等做出判断,采用数据挖掘等信息技术,为应答器数据分析提供良好的思路。以便解决应答器数量庞大,其包含信息数量大、种类多,面对海量数据,选出不一致的信息,降低数据误差等问题,在此基础上讨论数据挖掘技术在应答器报文数据分析进行数据挖掘技术方法研究的尝试讨论。 展开更多
关键词 列控系统 应答器报文 数据挖掘 系统实现
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基于数据挖掘的恐怖袭击嫌疑对象判断研究 预览
13
作者 杨振柳 李颖 钟子森 《情报探索》 2019年第4期35-40,共6页
[目的/意义]以数据驱动方式对恐怖袭击事件进行数据挖掘,有助于提高侦破效率,发现新生或者潜在的恐怖分子。[方法/过程]对全球恐怖主义数据库收录的数据进行数据挖掘,主要包括数据清洗与通过主成分分析算法完成的特征筛选,进而建立基于... [目的/意义]以数据驱动方式对恐怖袭击事件进行数据挖掘,有助于提高侦破效率,发现新生或者潜在的恐怖分子。[方法/过程]对全球恐怖主义数据库收录的数据进行数据挖掘,主要包括数据清洗与通过主成分分析算法完成的特征筛选,进而建立基于改进的K-means算法的聚类模型,将聚类模式中具有较多相似特征的事件进行归纳处理。[结果/结论]通过该聚类模型可以有效的将恐怖袭击事件按照嫌疑程度对嫌疑对象作出判断,为侦破恐怖袭击事件提供信息支撑。 展开更多
关键词 反恐 数据挖掘 特征筛选 主成分分析 K-MEANS聚类算法
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导弹武器系统参数性能指标的可拓数据挖掘 预览
14
作者 王丰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期560-565,共6页
为了挖掘导弹武器系统某些参数指标对其他指标及性能指标的影响规律和程度,创造性地将可拓数据挖掘理论引入到海军导弹武器系统性能的研究中,通过引入杀伤指数、探测指数和突防生存指数 3个新的性能指数作为评价特征,研究改变导弹武器... 为了挖掘导弹武器系统某些参数指标对其他指标及性能指标的影响规律和程度,创造性地将可拓数据挖掘理论引入到海军导弹武器系统性能的研究中,通过引入杀伤指数、探测指数和突防生存指数 3个新的性能指数作为评价特征,研究改变导弹武器系统的结构设计及部件,使导弹武器系统的某些参数指标发生传导变换,运用挖掘正质变域和正量变域的可拓推理知识,对数据进行挖掘。通过对某型导弹的实验数据分析表明:基于工厂鉴定实验及设计定型实验中产生的大量实验数据,利用该理论,可以充分挖掘到有价值的知识。 展开更多
关键词 可拓学 数据挖掘 可拓知识 导弹武器系统 评价特征
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数据挖掘技术及其法律问题研究 预览
15
作者 赵泽君 蒋丽华 《枣庄学院学报》 2019年第1期95-99,共5页
数据挖掘是从海量数据中提取有意义的新的关系、趋势和模式的过程,此技术以数据仓库为基础。数据挖掘技术在商业、智慧校园、医疗及司法领域发挥着重要作用。数据挖掘技术的广泛使用加大了对个人信息保护的难度,经挖掘所得的数据也面临... 数据挖掘是从海量数据中提取有意义的新的关系、趋势和模式的过程,此技术以数据仓库为基础。数据挖掘技术在商业、智慧校园、医疗及司法领域发挥着重要作用。数据挖掘技术的广泛使用加大了对个人信息保护的难度,经挖掘所得的数据也面临作为证据使用的理论障碍。对此应对个人信息侵权责任采取无过错归责原则,肯定经数据挖掘所得数据为电子数据证据,并完善有关电子数据证据客观性的审查规则。 展开更多
关键词 数据挖掘 技术应用 法律规制
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红外热成像的电子器件故障识别研究
16
作者 陈庆华 李艳梅 陈英俊 《激光杂志》 北大核心 2019年第4期154-157,共4页
电子器件故障的类型多,变化复杂,使得当前电子器件故障的识别正确率低、速度慢,为了改善电子器件故障识别的效果,提出了红外热成像的电子器件故障识别方法。首先对当前电子器件故障识别研究现状进行了分析,找到引起电子器件故障识别识... 电子器件故障的类型多,变化复杂,使得当前电子器件故障的识别正确率低、速度慢,为了改善电子器件故障识别的效果,提出了红外热成像的电子器件故障识别方法。首先对当前电子器件故障识别研究现状进行了分析,找到引起电子器件故障识别识别效果差的原因,然后采集电子器件状态的红外热图像,并提取电子器件故障识别特征,最后采用数据挖掘技术构建电子器件故障识别器,并与其它电子器件故障识别方法进行了仿真对比实验。结果表明,本文方法能够有效识别各种电子器件故障,电子器件故障的误识率低,电子器件故障的整体识别效果要优于对比方法,具有更加广泛的应用前景。 展开更多
关键词 红外热成像 故障识别 电子器件 数据挖掘 故障特征
基于聚类的网络直播群体行为建模分析 预览
17
作者 兰荣亨 朱格 +2 位作者 杨文 田野 朱明 《计算机系统应用》 2019年第1期69-74,共6页
近年来,随着互联网技术的不断发展,以及手机、平板电脑等移动终端的普及,网络直播逐渐兴起并壮大.国内众多直播平台基本都有送礼机制,允许观众购买平台提供的虚拟礼物来打赏主播.观众的打赏对于主播和平台来说都是主要的收入来源之一,... 近年来,随着互联网技术的不断发展,以及手机、平板电脑等移动终端的普及,网络直播逐渐兴起并壮大.国内众多直播平台基本都有送礼机制,允许观众购买平台提供的虚拟礼物来打赏主播.观众的打赏对于主播和平台来说都是主要的收入来源之一,所以理解观众的行为以挖掘观众的用户价值,提升用户的变现能力就显得尤为重要.本文以斗鱼直播平台为例,聚焦于直播平台上的高消费群体,通过构建观众特征,采用聚类方法分析高消费群体的行为.实验结果表明,高消费观众可被分为特征有明显差异的三类群体.对这三类观众的特征,本文进一步进行详细分析,为直播平台面向用户的差异化产品服务提供依据. 展开更多
关键词 网络直播 用户行为 特征挖掘 聚类分析 数据挖掘
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基于SARIMA模型的动态关联规则元规则挖掘 预览
18
作者 秦琳琳 《河南教育学院学报:自然科学版》 2019年第1期24-28,36共6页
对动态关联规则的元规则进行建模分析预测,这对了解商品之间的联系规则以及为商家做出决策提供科学的依据,具有重大的现实意义.选取某商场2007—2016年顾客购买商品I1与I2的销售数据,挖掘出规则I■1I2,并对支持度计数建立SARIMA模型.结... 对动态关联规则的元规则进行建模分析预测,这对了解商品之间的联系规则以及为商家做出决策提供科学的依据,具有重大的现实意义.选取某商场2007—2016年顾客购买商品I1与I2的销售数据,挖掘出规则I■1I2,并对支持度计数建立SARIMA模型.结果显示:2015年1月—12月支持度计数的实际值与拟合值的相对误差在6%以内,说明采用SARIMA模型预测是可行的,预测数据比较可靠,最后对该商场2017年1月—3月的支持度计数进行预测. 展开更多
关键词 动态关联规则 元规则 SARIMA模型 预测 数据挖掘
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基于网格化的船舶航迹异常检测算法 预览
19
作者 刘亚帅 曹伟 管志强 《雷达与对抗》 2019年第1期19-23,共5页
为了从位置和航向角度实现海上军事目标的异常检测,提出了一种基于网格化的船舶航迹异常检测算法。为了有效提取正常航路的模型,去除冗余信息,提高计算效率,该算法采用了一种网格化压缩方法对原始航迹数据进行压缩。由于压缩后的航迹缺... 为了从位置和航向角度实现海上军事目标的异常检测,提出了一种基于网格化的船舶航迹异常检测算法。为了有效提取正常航路的模型,去除冗余信息,提高计算效率,该算法采用了一种网格化压缩方法对原始航迹数据进行压缩。由于压缩后的航迹缺失了航向信息,所以该算法在网格化基础上重构了航向属性,并在重构的8个航向上采用分类处理思路分别建立了正常航路模型。最后设计了一种基于滑窗检验的方法。该方法通过度量滑窗内航迹的异常度实现了航迹异常检测。实验结果表明该算法可以有效检测出部分类型的异常航迹。 展开更多
关键词 网格化压缩 属性重构 异常检测 数据挖掘
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基于NB_IoT的智慧路灯管控系统研究及应用 预览
20
作者 曾保权 杨琳芳 《智能计算机与应用》 2019年第3期282-284,288共4页
智慧路灯管控系统是基于NB_IoT通信技术提出的物联网采集传输一体化解决方案,系统采用现有城市路灯构建的智慧城市物联基础网络,对城市照明及附属设施实现路灯远程控制及资产管理、运维管理、能源管理、用电安全等功能,系统采用实时数... 智慧路灯管控系统是基于NB_IoT通信技术提出的物联网采集传输一体化解决方案,系统采用现有城市路灯构建的智慧城市物联基础网络,对城市照明及附属设施实现路灯远程控制及资产管理、运维管理、能源管理、用电安全等功能,系统采用实时数据库进行分布式、高性能的数据采集及分布存储,采用深度学习相关模型及算法进行数据挖掘,为节能管理及市政管理者提供数据支撑及服务,推动城市的智能化及智慧化、数字化。 展开更多
关键词 NB_IoT 数据挖掘 实时数据库 路灯控制 深度学习
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