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1.
数据发掘技术在一类电力负荷预测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了数据发掘中的关联规则在一类电力负荷预测中的应用,对时序数据库向关系型数据库的转化问题做了一定的探讨并且实现了该文所讨论的问题中的转化。文章所提出的预测方法在应用中取得了较高的预测精度。  相似文献   
2.
目前5G商用的语音解决方案EPS Fallback,在关键业务性能方面均劣化于VOLTE业务,特别是呼叫接续时长,严重影响用户感知。本文对比EPS Fallback和VoLTE信令流程,得出影响EPS Fallback呼叫接续时长的关键为回落过程,基于信令大数据建模,提出一种 “六段”时延优化方法,利用此模型进行“分段对标、分段定位和分段优化”,可及时、快速定位并优化EPS Fallback回落时延问题。  相似文献   
3.
一种挖掘意外规则的快速算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
意外规则由于其支持度比较小,通常被人们所忽视,但由于它的可信度很高,却非常有用。该文提出了一种挖掘意外规则的新算法,它在经过合理处理的数据库中产生大项集,对整个挖掘数据库只需扫描一遍,即可产生意外规则。该算法应用于蘑菇数据库,结果显示该算法是快速有效的。  相似文献   
4.
利用标准SQL查询挖掘多值型关联规则及其评价   总被引:21,自引:2,他引:21  
关联规则是数据挖掘中一种重要的模式,目前对布尔型关联规则的挖掘算法研究得比较多,利用标准SQL功能,易于开发,运行速度快,安全可靠性强等优点,来实现多值型关联规则的挖掘具有比较好的性能,首先利用语言场理论对连续属性进行离散化,然后利用SQL对Apriori算法进行改进来实现关联规则的挖掘,另外利用主观Bayes方法中的LS充分性因子对挖掘出来的规则进行评价,该算法应用于庐江虫害数据库,结果显示它具有快速,有效,易开发,适用范围广等优点。  相似文献   
5.
基于双库协同机制的挖掘关联规则算法Maradbcm   总被引:9,自引:1,他引:9  
关联规则是数据挖掘中一种重要的模式,Aprori算法是挖掘关联规则的典型算法,而Apriori算法存在一定的缺点:数据库的全局搜索和产生大项集时使用支持度阈值会删除有意义的规则等。Maradbcm算法是在KDD内在机理研究 的基础上提出的一种新的挖掘关联规则算法,它可以克服Apriori算法的上述缺点,在简要地叙述了双库协同机制和Maradbcm算法后,将该算法应用于蘑菇数据库,结果显示该算法是有效的,它充分显示了内在机理研究对KDD主流发展的重要作用与影响,并为整个知识发现系统的研究提供了一条全新的路径。  相似文献   
6.
文章在KDD(基于数据库的知识发现)的基础上,提出了KDD的开放系统-KDD的总体框架;探讨了其关键技术-双库协同机制的理论基础与实现技术。该系统提供了广泛应用于多个领域的知识发现结构与进程,具体的实例演示表明KDD这类新型构造是有效与可行的。  相似文献   
7.
KDD中双库协同机制的研究(Ⅱ)   总被引:11,自引:1,他引:10  
在"KDD中双库协同机制的研究(Ⅰ)"的理论基础上,实现了对知识库的简约并实现了双库协同机制的两个协调器,从而建立了由KDD融入双库协同机制的新结构模型--KDD*,这是一个在结构和功能上相对于KDD而言的开放的、优化的扩体。基于双库协同机制与KDD*,提出了挖掘关联规则和聚类规则的新算法,充分体现了内在机理研究对主流发展的影响,开辟了一条全新的研究方向与路径。  相似文献   
8.
以电液步进缸为研究对象,阐述了步进缸的工作原理、系统建模、参数优化和计算机仿真.这一方法可推广应用到其它机液位置伺服系统非对称动力机构中.  相似文献   
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