基于属性约简与参数优化的 SVM 故障诊断研究

应用数据挖掘的方法从实时数据库中提取相应的故障诊断知识是一种有效途径,也是很有现实意义和研究价值的问题.为提高汽轮机组故障诊断的效率,并考虑其计算成本和复杂性,把关联分析作为数据的前处理器,通过计算属性间的相关系数,结合最大最小聚类方法,删除冗余属性.然后采用支持向量机进行故障诊断,构造 SVM 多分类器,采用粒子群优化算法对参数寻优并训练样本.并与 BP 神经网络和线性判别分析做比较,实验表明此故障诊断方法诊断速度快、准确率高,可以很好地应用于设备故障诊断     

基于EPICENTRE的海洋钻探数据库构建方法研究

随着海洋在经济发展中的地位日益突出,海洋地质调查越来越重要,如何合理地管理使用海洋地质调查数据成为研究热点.文中以海洋钻探为例,采用面向对象的技术方法,提出了基于EPICENTRE数据模型的海洋钻探数据库构建方法,实现了海洋钻探业务与EPICENTRE数据模型的关联.该方法得到的海洋钻探数据库是面向业务的,与传统的关系数据库相比具有良好的可扩展性,稳定性以及关联性等优点.文中重点对业务模型与逻辑模型的关联技术进行了介绍.     

基于关联选择的可逆逻辑综合算法

可逆逻辑综合是可逆计算的重要内容,为了解决可逆逻辑综合中可逆电路构造和优化问题,提出一种基于关联选择的可逆逻辑综合算法及相应的优化算法.将可逆函数用真值表表示,按真值表从上往下的顺序综合,并若干相关联变量作为综合的目标位,分别计算相对混乱度和绝对混乱度,以最小混乱度原则选取可逆逻辑门.该算法及其优化算法的时间复杂度为O(n2×2n),空间复杂度为O(n×2n),优于最佳算法的空间复杂度O(2n!).通过C++语言实现对3变量全部函数及部分4变量函数的综合,并与其他可逆逻辑综合算法的结果及benchmark范例比较,结果表明平均门数均具有一定优势.     

把朋友圈照片同步到新浪微博

虽然微信在手机上使用的用户很多,但是网络微博依然是新浪的天下。常见的通过微信发新浪微博的技巧多是只发送文字信息。那么要想把微信图片发到新浪微博怎么办呢？关联两微博账号由于微信的“朋友圈”功能,只可以将图片同步到腾讯微博,所以首先需要将两个微博关联起来。     

最小支持度在教学质量评价系统中的数据挖掘应用

以当前的高职高专院校教育教学为平台,研究分析最小支持度关联规则挖掘技术与教学质量评价相结合的问题,针对教学质量评价结果中的盲目性、不易把握等问题,提出利用最小支持度来分析质量评价体系,获取以影响因素为条件,以评价分析为结论的关联规则来解决目前教学质量评价中的不合理性,使教学质量评价公平、公正、合理、高效,并给教学管理人员提供决策分析资料。     

一种相容决策表的属性值与属性约简方法

针对相容决策表,另辟一种数据约简思路,与传统数据约简方法不同的是,本文方法考虑属性值约简与属性约简之间的关联,该方法首先进行属性值约简,然后再进行属性约简,本文并给予了充分的证明,而普通的方法并没有考虑它们之间的联系,并有许多冗余的比较操作。     

数据挖掘在高校招生中的应用研究

随着教育改革的不断深入,我国的高等教育得到了长远的发展,高职院校招生规模的不断扩大,招生数量的逐年递增,招生方式朝着多元化、自主化方向发展,院校的招生竞争日趋激烈。本文建立高校招生数据挖掘系统,主要对高校招生信息进行挖掘,提取出有利于高校招生的策略,为高校招生提供决策支持。     

基于C++向量运算的Apriori算法程序设计与实现

用C++向量表示集合、候选集、频繁项目集,结合C++向量的操作特点,设计和实现了基于Apriori算法的关联规则产生程序,该程序用于物资管理系统中易耗物品关联信息的挖掘,运行结果证明了正确性.     

Apriori算法在银行系统数据挖掘中的应用

对网上银行系统的数据进行了预处理,完成了关联规则的分析,给出了关联规则数据挖掘过程。根据设定的挖掘目标在Weka平台上采用Apriori算法对银行系统的数据进行了数据挖掘。结果表明,挖掘出的关联规则达到了预定要求,对其他相关领域的数据挖掘有一定的研究价值。     

软件工程数据挖掘研究

本文通过对软件工程数据挖掘的相关概念进行全面的研究,并且对软件开发的流程进行分析,结合笔者多年的软件开发数据挖掘实践经验,总结出现阶段我国软件工程数据挖掘面临的挑战.提出科学合理的软件工程数据挖掘基本流程与任务,为我国软件工程数据挖掘研究提供科学的依据.