聚类算法初始聚类中心的优化

对近年来k-means算法的研究现状与进展进行总结.首先对较有代表性的初始聚类中心改进的算法,从思想、关键技术和优缺点等方面进行分析.其次选用知名数据集对典型算法进行测试,主要从就同一个数据集不同改进算法的聚类情况进行对比分析,为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.     

基于改进决策树算法的汽车销售数据挖掘

决策树分类算法是数据挖掘中最基本也是最重要的算法之一。目前,数据挖掘技术被广泛应用在商业领域中。在汽车产品销售系统中,引入数据挖掘技术,可以为汽车销售的经营决策提供科学依据。本文收集某汽车品牌安徽地区近一年的销售数据进行集成和数据预处理;之后采用数据挖掘技术中的改进决策树算法,对汽车销售数据仓库分析和应用,预测影响汽车的销售的主要因素,从而制定汽车的营销策略,帮助企业得到更好的收益。     

离群点检测算法研究

离群点检测是数据挖掘中一项重要内容,通过对当前有代表性的离群点检测算法的分析和比较,对各算法的优缺点进行了总结.针对高维数据中离群点检测算法进行了分析和研究,提出了高维数据中离群点检测需要注意的一些问题,从而便于研究者以这些算法为基础,在此基础上提出新的改进算法.     

多种关联规则挖掘算法的研究与分析

近年随着数据库、网络等各种计算机技术的发展,人们希望能够通过数字挖掘技术对海量数据进行更高效快捷的挖掘分析,如何更好地利用海量数据及提高数据挖掘技术的效率已经成为了备受关注的问题.关联规则是数据挖掘的主要研究方向,研究关联规则具有重要的实用价值.本文对多种关联规则挖掘算法进行了具体分析,并针对当前提高关联规则挖掘算法效率的优化技术进行了深入的分析研究,并说明了各改进算法在商业领域中的应用.     

电信系统数据挖掘算法的应用

本文结合电信业务需求,分析了数据挖掘技术在通信领域的应用,介绍聚类分析和关联规则分析算法,并且对电信业务系统的历史数据进行分析,进行相应的数据挖掘实施过程,并对挖掘结果进行分析.为运营商的经营和决策提供了有力的技术支持.     

用于供应链合作伙伴选择的ERP数据挖掘系统的设计与实现

将数据挖掘技术引入某企业的ERP系统开发中,结合数据仓库和OLAP技术,设计并实现了一个将家纺企业ERP系统与数据仓库和OLAP技术集成的数据挖掘系统,同时充分利用ERP系统中所积累的数据,通过数据挖掘技术挖掘出该家纺企业潜在的最佳的供应链合作伙伴,从而提高了合作伙伴的选择效率,为企业提供了决策支持.在数据挖掘引擎部分采用了基于最近邻动态聚类的RBF学习算法及其改进算法,实验结果表明,后者比前者具有更好的分类效果,精确度更高且误差更小.     

基于数据挖掘技术的电气设备在线监测系统开发

针对电气设备状态在线监测装置的数据海量且常无效的现状,利用数据仓库与数据挖掘技术,设计出基于数据挖掘技术的在线监测硬件系统.系统采用线性均值法进行数据预处理,采用决策树分类算法进行数据挖掘,使系统具有良好的可操作性和实用性.     

粗糙集神经网络算法在数据挖掘中的研究与应用

神经网络是数据挖掘中最为常用的算法之一.它具有正确率高、抗噪声数据能力强、计算错误率低等优点.但神经网络算法也存在结构相对复杂、训练时间长、计算结果的可解释度比较低等问题.文中采用粗糙集理论对数据进行预处理,使用神经规则进行数据挖掘的新方法,该方法可以在结果精度有限降低的前提下,得到表示简单明确且错误率低的关联规则,同时可以减少网络训练时间,大大改进单独采用神经网络算法给系统带来的缺陷.     

数据挖掘技术的AHP改进算法在航天器数据分析中的初探

为了实现对航天器遥测数据的分析和挖掘,通过总结AHP算法在实际应用中的一些问题,提出一种基于数据挖掘技术的改良思路.利用数据挖掘技术从航天器遥测数据中提取关联规则,代替人类专家的经验知识自主配置AHP算法中的参数,以提高算法的效率和精度.在对实际航天数据的处理和分析中,数据挖掘程序验证了航天器系统内某些部件间的强关联规则,在深层次数据分析方面做了初步探索.     

基于关联规则算法的医疗数据挖掘

通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法,利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数据进行挖掘,使用SQLServer2005数据挖掘工具,主要建立肿瘤复发和其他属性间的关联规则.挖掘结果证明了关联规则算法在医疗数据挖掘中的有效性.     

半联接查询优化在分布式数据库系统中的应用

分析了分布式数据库系统中联接分布关系的半联接优化原理和半联接的一般实现方法,改进和扩充了新的半联接运算的实现策略,详细地分析了它们的开销,改进后的算法可以有效地缩减查询处理的响应时间。     

可扩展数据清理软件平台的研究

提出一种可扩展的数据清理软件平台,该软件平台具有开放的规则库和算法库,规则库用来存放清理规则,算法库用来存放清理算法,算法库中包含多种算法,并可对其扩展;通过在规则库中定义清理规则以及从算法库中选择合适的清理算法,可使该软件平台适用于不同的数据源,从而使其具有较强的通用性和适应性;通过多种算法的清理,提高了数据清理的综合效果。最后,通过实例验证了该平台的效果及可行性。     

工艺数据管理系统算法研究

对制造型企业中工艺数据管理系统内应用到的几个算法进行了分析．包括了树形结构的基本原理并对现有递归遍历方式存在的问题进行了分析和改进．然后,结合实际汽车制造业工程中的需要,以零件展开与回归算法、LCDV与ECDV的匹配算法和整车展开到所有零件的算法作为例子,结合树形结构的原理分析进行了算法的分析和设计．     

基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法

针对k-prototypes聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果不稳定,以及现有的大多数混合属性数据聚类算法聚类质量不高等问题,提出了基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法.通过利用平均差异度选取初始聚类中心,避免了初始聚类中心点选取的随机性,同时利用信息熵确定数值数据的属性权重,并对分类属性度量公式进行改进,给出了一种混合属性数据度量公式.结果表明,改进后的算法具有较高的准确率,能够有效处理混合属性数据.     

同好推荐算法的实践

针对传统推荐算法在运算速度及稳定性不足等问题提出了基于矩阵模型的创新算法.通过对手机社区用户图书近一年的下载数据进行分析,依次测试每个月不同数据量下新旧算法的推荐效率,改进算法的离线计算方式,提前计量物品与物品之间的同好度表,同时,随机抽取百多名用户,计算新旧算法平均耗时表和数据量时间比指标表.实验表明,改进的算法具有明显的效率优势,不仅运算速度提高,运算结果可以重复使用,还提高了算法耗时的稳定性.算法拓展可用于商品的同好推荐,计算两物品之间的关联度,分析事件发生的影响因素等.     

A hyperspectral image compression algorithm based on wavelet transformation and fractal composition (AWFC)

Starting with a fractal-based image-compression algorithm based on wavelet transformation for hyperspectral images, the authors were able to obtain more spectral bands with the help of of hyperspectral remote sensing. Because large amounts of data and limited bandwidth complicate the storage and transmission of data measured by TB-level bits, it is important to compress image data acquired by hyperspectral sensors such as MODIS, PHI, and OMIS; otherwise, conventional lossless compression algorithms cannot reach adequate compression ratios. Other loss-compression methods can reach high compression ratios but lack good image fidelity, especially for hyperspectral image data. Among the third generation of image compression algorithms, fractal image compression based on wavelet transformation is superior to traditional compression methods, because it has high compression ratios and good image fidelity, and requires less computing time. To keep the spectral dimension invariable, the authors compared the results of two compression algorithms based on the storage-file structures of BSQ and of BIP, and improved the HV and Quadtree partitioning and domain-range matching algorithms in order to accelerate their encode/decode efficiency. The authors' Hyperspectral Image Process and Analysis System (HIPAS) software used a VC 6.0 integrated development environment (IDE), with which good experimental results were obtained. Possible modifications of the algorithm and limitations of the method are also discussed.     

具有隐式可信第三方的云存储数据持有性审计

针对远程数据检查给云存储用户带来较大负担的问题,提出了基于隐式可信第三方的数据持有性审计架构.该架构以防篡改可信硬件为隐式可信第三方,代替用户进行数据持有性检查,并生成显篡改日志以供离线审计.架构自身支持公开审计和检查过程中的隐私保护,从而降低了对数据持有性检查算法在这两方面的功能要求.分别基于2个数据持有性检查算法实现了架构,测试结果表明日志引入的开销很小,在不显著牺牲效率的同时,提高了公开审计的可实现性.     

基于EEF准则的认知无线电宽带频谱感知

提出了基于指数嵌入族(EEF)准则的认知无线电宽带频谱感知算法. 在EEF准则宽带感知算法的基础上,充分考虑信号子空间和噪声子空间的性质,利用Gerschgorin酉变换改进EEF算法,提出了基于Gerschgorin EEF(GEEF)的宽带感知算法. 该方案主要是利用EEF准则或GEEF准则估算出授权频带中被主用户占用子带集合的势,从而完成宽带授权频段上空闲频带的感知,以便于被次级用户动态接入. 理论推导和仿真结果表明,所提出的方案无须知晓任何有关噪声功率和主用户信号的先验信息,对噪声功率的不确定性具有鲁棒性.