数据挖掘在油井防砂方法优选中的应用

本文针对目前油井防砂方法优选存在的问题和不足,采用数据挖掘理论与技术,结合大量油井成功防砂的数据资料,从提高油井防砂成功率、方便用户使用出发,提出基于决策树数据挖掘技术的防砂方法优选模型,并结合具体的防砂数据进行了实际应用取得良好的效果。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

论述了入侵检测系统的基本概念,针对目前入侵检测系统中存在的问题,提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想,阐述其结构及主要功能,着重分析了该系统的数据挖掘和检测过程。利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式,生成有意义的规则并建立检测模型,实现对分布式拒绝服务攻击DDoS(D istrbute Den ial of Service)入侵的检测方法。     

数据挖掘在轮胎均匀性试验数据上的应用

制造执行系统(MES)可以提升轮胎制造企业的运营水平,同时也集成了海量的制造环节数据,能够应用数据挖掘技术进行充分利用和挖掘,使信息更有价值。基于MES数据仓库中提取的轮胎质检工段的均匀性检测数据,采用特征选择的方法分析影响各规格轮胎均匀性的质量因素及权重,比较了基于信息论、统计、相似度的几种算法的应用效果。对于均匀性数据的冗余属性问题,利用LFS+CFS进行分析,发现降维后的属性在预测均匀性等级、归档压缩和质量管理方面展现出了价值。     

环境监测数据挖掘与环境预警模型构建技术探讨

本文探讨了环境监测数据挖掘与环境预警模型构建技术,旨在应对日益严重的环境问题。首先,研究了环境监测数据的采集、处理和存储方法,以确保数据的可靠性和完整性。接着,讨论了数据挖掘技术在环境监测中的应用,包括特征提取、模式识别和异常检测等方面。随后,介绍了环境预警模型的构建方法,利用历史数据和机器学习算法进行环境风险预测和预警。最后,强调了该技术在环境保护和可持续发展中的重要性,并提出了未来研究方向。     

基于决策电网投资效益评价模型分析与设计

为实现对电网投资效益的科学评价和预测,利用决策模型,提出一种电网投资效益评价方法。根据电网投资效益评价相关需求,构建相应的关联属性集,同时,利用关联特征融合法,对相关模糊属性特征进行科学分解处理,采用定量递归分析法,完成对递归图的构造,该递归图可以精确地表示出电网投资效益数据集。采用决策树分析法,对递归图进行规则性分析,得出系统、完整的电网投资效益评价数据集,并从这些数据集中选出相应的图谱特征量。采用相关性检验分析法,对最终评价样本进行回归分析,提高电网投资效益评价和预测能力。仿真结果表明：所提出的电网投资效益评价方法具有较高的可靠性和可行性,提高了效益评价定量分析能力。     

基于百度飞桨平台长短期记忆网络的虚假评论检测研究

虚假评论识别是电子商务领域健康发展的有力支撑，现有多种方法用于虚假评论检测。本文基于百度飞桨深度学习平台构建长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）模型、应用Yelp数据集进行训练和虚假评论检测。首先对Yelp评论文本数据进行了预处理和对评论文本初步分析，详细介绍了模型中的数据计算流程，然后使用编码后的评论文本数据训练LSTM模型。实验表明，与传统机器学习相比，具有更高的识别准确率。     

基于数据仓库与数据挖掘技术的企业决策支持系统设计

本文介绍了数据仓库、数据挖掘和决策支持系统等有关概念,提出了基于数据仓库与数据挖掘技术的企业决策支持系统的设计方案,并对系统的关键技术进行了阐述。该系统实现了将企业所掌握的数据转换为信息,进而转换成知识,可以适应企业、社会不断变化的情况,为各级决策人员的决策提供及时的、快速的、全面的支持。     

光盘参数分析的新方法-数据挖掘

本文首次将数据挖掘技术引入光盘参数分析中,有效地解决了基于统计的传统分析方法对光盘生产的测试中得到的大量的、离散的数据进行分析的困难,从而充分地利用了宝贵的数据信息资源,并从中提取出对光盘生产和测试具有指导意义的潜在规律。该方法可同样应用于其它领域的参数分析中。     

基于深度集成支持向量机的工业过程软测量方法

基于支持向量机（SVM）的软测量建模方法已经在工业过程控制领域得到广泛应用,然而传统支持向量机直接针对原始测量变量建立模型,未能充分挖掘数据的内在特征信息以提高预测精度。针对该问题,本文提出一种基于深度集成支持向量机（DESVM）的软测量建模方法。该方法首先利用深度置信网络（DBN）来对数据进行深层次的信息挖掘,提取出数据的内在特征,然后引入基于Bagging算法的集成学习策略,构建基于深度数据特征的集成支持向量机模型,以提升软测量预测模型的泛化能力。最后通过数值系统和真实工业数据对方法进行应用分析,结果表明本文提出的方法能够有效提升支持向量机软测量模型的预测精度,能够更好地预测过程质量指标的变化。     

普洱茶主产区茶叶中农药残留的GC-EI-MS-SIM分析

采用气相色谱-质谱(GC-MS)分析技术,建立了高灵敏度检测茶叶中24种农药残留量的方法。目标化合物经乙腈/乙酸乙酯混合提取溶剂超声提取,凝胶色谱柱净化,环己烷/乙酸乙酯洗脱,采用GC-MS测定。对方法的准确性、精密度、线性范围、检出限进行了评价,其中24种农药在10~200μg/L的线性范围内线性关系良好,加标回收率为70.5%~117%,相对标准偏差为1.21%~9.82%。该方法灵敏度高、准确、可靠,适用于绿茶、红茶以及普洱茶中多种农药残留量的检测。     

普洱茶茶多酚的含量测定

为了优化普洱茶中茶多酚的提取方法,采用响应面法优化出最适提取工艺参数。通过可见/紫外分光光度法测定不同发酵年限和不同产区的普洱茶的茶多酚含量。结果表明普洱茶中茶多酚成分的最佳提取工艺为:超声功率350 w,液料比54∶1,提取时间39 min。普洱茶中茶多酚的含量随着发酵年限的增加而逐渐减小:2010年2008年2006年2005年,不同产区的普洱茶所含茶多酚含量因气候环境而有所差异。该提取方法简便快捷,结果准确可靠,重现性好,可用于提取普洱茶中的茶多酚成分。     

不同产地普洱生茶中总游离氨基酸含量的区别研究

游离氨基酸是普洱茶中的重要组成物质,对普洱茶的品质和口感有着重要影响。本文先研究了不同提取条件下普洱生茶中游离氨基酸的得率,再利用正交实验法优化游离氨基酸的提取工艺条件。根据正交实验所得出的最佳提取条件为提取温度:100℃,提取时间:40min,料液比1∶100。用该提取方法对不同产地的普洱生茶中游离氨基酸的含量进行了研究,结果表明不同产地的普洱生茶中游离氨基酸的含量较为接近,在2%左右,其中临沧市出产的普洱生茶游离氨基酸含量最高,占到了干物质含量的2. 38%。     

普洱茶提取物对宫颈癌HeLa细胞的诱导凋亡作用

目的探讨普洱茶提取物对人宫颈癌HeLa细胞系的诱导凋亡作用及其分子机制。方法应用不同浓度的普洱茶提取物(15、30、60、120、250、500μg/ml)作用HeLa细胞后,采用MTT法检测其对细胞增殖的影响;DAPI染色法分析细胞凋亡形态学变化;Annexin V-FITC/PI双染流式细胞术检测细胞早期凋亡;Western blot分析pro-caspase-3和pro-caspase-9的变化。结果普洱茶提取物对HeLa细胞的增殖具有明显的抑制作用,且呈浓度依赖性;经普洱茶提取物处理的细胞荧光显微镜下可见典型的凋亡形态学变化,细胞早期凋亡率显著高于未处理的细胞(P<0.05);经普洱茶提取物处理的细胞pro-caspase-3和pro-caspase-9均被活化。结论普洱茶提取物具有可以诱导HeLa细胞凋亡的天然活性成分,且凋亡途径可能依赖于caspase-3、caspase-9相关的线粒体凋亡途径。     

基于深度集成支持向量机的工业过程软测量方法

基于支持向量机(SVM)的软测量建模方法已经在工业过程控制领域得到广泛应用,然而传统支持向量机直接针对原始测量变量建立模型,未能充分挖掘数据的内在特征信息以提高预测精度。针对该问题,本文提出一种基于深度集成支持向量机(DESVM)的软测量建模方法。该方法首先利用深度置信网络(DBN)来对数据进行深层次的信息挖掘,提取出数据的内在特征,然后引入基于Bagging算法的集成学习策略,构建基于深度数据特征的集成支持向量机模型,以提升软测量预测模型的泛化能力。最后通过数值系统和真实工业数据对方法进行应用分析,结果表明本文提出的方法能够有效提升支持向量机软测量模型的预测精度,能够更好地预测过程质量指标的变化。     

WSR系统下应用型本科工程人才评价体系的构建

基于分析咸阳师范学院构建创新应用型本科工程人才培养质量评价体系面临困境的基础上,提出了基于WSR系统方法论下构建创新应用型本科工程人才培养质量评价体系的基本框架、具体评价指标、质量标准和权重系数。以咸阳师范学院材料化学专业为例对人才培养质量进行了实际评价,结果表明该评价体系符合创新应用型本科工程人才培养的实际。     

基于数据挖掘的大数据管理模型研究

近年来,随着科学信息技术的不断进步和发展,推动了大数据时代的快速到来。数据量也以惊人的速度在不断增长,且这些庞大的数据还呈现出复杂性。为了能够有效的管理数据,我们就要以数据挖掘技术为基础,在其基础之上建立大数据管理模型,以此来对复杂的数据进行有效的管理。本文主要对基于数据挖掘的大数据管理模型进行研究,旨在运用数据管理模型来对庞大且复杂的数据进行实时的分析,从而不断提升数据动态分析的质量和效率,进而使得数据的采集、分析、存储和运用效果更加一体化和智能化。     

基于云计算技术的数据挖掘平台建设研究

数据挖掘平台可以实现对海量数据的处理、提取与应用,基于云计算技术的数据挖掘平台可以提高数据资源共享量以及对数据资源筛选提取的效率。本文首先分析了云计算技术在数据挖掘平台建设中的应用价值,然后详细研究了云计算在数据挖掘平台建设中的系统架构,最后着重介绍了三项关键技术,以期提升数据挖掘平台的应用效能,满足各行业的实际需求。     

固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法测定普洱茶中氟虫腈及其类似物残留

[目的]采用TPT固相萃取柱,对普洱茶中的氟虫腈及其类似物残留进行提取和净化,利用超高效液相色谱-串联质谱法进行定性和定量分析。[方法]普洱茶样品经过水润湿后,采用乙腈作为提取溶剂,提取液经TPT固相萃取柱净化后进样分析,采用负离子多反应监测(MRM)模式,外标法定量。[结果]氟虫腈及其类似物在0.05~5μg/L范围内线性关系良好,经过TPT固相萃取柱的净化后,氟虫腈及其类似物检出限都为0.003μg/kg,在0.05μg/kg添加质量分数下平均回收率范围为93.4%~97.1%,相对标准偏差范围为5.5%~7.1%。[结论]该方法简便、灵敏度高,能够有效去除普洱茶中的干扰物质,适于普洱茶中氟虫腈及其类似物的测定。     

数据挖掘分析及其算法的应用

在互联网"+"和云计算背景下,时代飞速发展的同时积累了大量形式的数据,为了对急剧增长的数据进行处理,数据挖掘技术随之产生。本文总结了数据挖掘的基本理论和过程,并在此基础上分析了Apriori算法,然后对该算法在商业领域和医疗方面的应用进行了介绍。     

超临界流体萃取普洱茶多酚的可行性初探

本文从茶多酚系列产品在食品和医药工业的应用和市场前景出发 ,结合云南普洱茶的资源情况 ,介绍了茶多酚提取的新方法———超临界流体萃取法的原理、工艺流程、主要设备等。并对 150t/a茶多酚系列产品的生产装置进行了经济技术分析和环境影响评价。