一种多时间间隔序列模式挖掘算法

提出一种多时间间隔的序列模式挖掘算法,依据挖掘的实际情况设置可变的时间区间,采用有效的剪枝策略,分区间精确显示多时间间隔序列模式挖掘结果.实验证明,算法具有较高的挖掘性能.     

移动互联网信息挖掘的实现及应用浅析

在分析移动互联网数据业务需求的基础上,重点阐述了移动互联网数据挖掘的流程和热点技术,最后从针对性业务推荐、定向广告等方面介绍了移动互联网信息挖掘的实现及应用。     

一种基于多Agent的Web数据挖掘方法

基于多Agent的数据挖掘技术,不仅能够针对不同的Web数据综合采用不同的挖掘算法,而且可以在各站点进行并行挖掘,避免Web通信量过载。在简述Agent技术和Web数据挖掘技术的基础上,结合多Agent和Web数据挖掘,设计出一种新型数据挖掘模型,且进一步阐述了该模型,并做了一些分析测试。结果证明,该方法能有效提高Web数据挖掘的速度、准确率和覆盖率,提高了数据利用率。     

Web文本挖掘在互联网信息统计中的研究与设计

互联网的迅猛发展，越来越迫切地需要全面准确对网上信息进行分类及统计，Web挖掘技术的兴起，尤其是该技术中的文本挖掘，使这种统计成为可能。本文研究了互联网信息统计的现状，介绍了Web挖掘技术并分析了Web文本挖掘的关键技术。继而结合文本挖掘技术设计了网站分类系统的模型，同时对其开发步骤进行了说明。最后展望了此技术方案在相关领域的应用前景。     

基于后缀树词序列核挖掘Web文档

通过将文档表示为一棵后缀树,文章提出一种基于后缀树索引计算文档相似度的词序列核.首先根据文档的词序列构造出后缀树,然后根据后缀树词序列核计算文档间的相似度,最后利用支持向量机对文档进行分类.理论分析表明后缀树词序列核的计算只与比较文档的长度成线性关系,大大减少了序列核的计算时间.在reuters21578文档集上将后缀树词序列核与词序列核、多项式核进行比较,实验结果表明在改善速度的同时,后缀树词序列核可达到与词序列核相当的性能,优于多项式核,更适于Web文档挖掘等应用.     

Word-Representation-Based Method for Extracting Organizational Events from Online Media

Online social media exhibit massive organizational event relevant messages, and the well categorized event information can be useful in many real-world applications. In this paper, we propose a research framework to extract high quality event information from massive online media data. The main contributions lie in two aspects: First, we present an event-extraction and event-categorization system for online media data; second, we present a novel approach for both discovering important event categories and classifying extracted events based on word representation and clustering model. Experimental results with real dataset show that the proposed framework is effective to extract high quality event information.     

矿用XLPE电缆老化状态对温升的影响

通过分析电缆绝缘参量的温度效应和老化特征,明确运行中矿用高压电缆的介质损耗不可忽略,并据此建立了老化对在役矿用XLPE电缆温升影响的评估方法.根据单芯电缆温升计算式,给出了兼顾老化因素的三芯电缆温升解析式,进行稳态温升预测.基于导体损耗的温度正相关性,利用ANSYS有限元仿真软件,建立热电耦合迭代模型来确认理论模型,并对电缆温升进行仿真计算.算例对比分析了老化电缆水树附近和老化电缆整体的温升,为实际运行中电缆的状态监测提供参考依据.     

并联式自动加注机器人运动学标定

为解决并联式自动加注机器人在高精度运动学逆解建模的问题,以并联式自动加注机器人为对象,对其 运动学标定进行研究。采用矢量微分法建立位姿误差模型,对各误差源对动平台末端位姿的影响规律进行分析,寻 找合适的标定位置,并以位姿均方根误差最小为目标函数,使用粒子群算法对神经网络结构进行优化,最后通过仿 真试验对其进行验证。仿真结果表明：该方法能有效提高并联式自动加注机器人的精度,为后续实验应用提供了理 论依据。     

Semiconductor Yield Analysis and Multi-Chip Package(MCP) Dic Pairing Optimization using Machine Learning

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