数据挖掘技术在高校就业工作中的应用研究

对于高校就业管理信息系统中积累的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策村方法挖掘出潜在的有用的信息,为高校开展就业工作提供决策支持.根据就业数据的特点,采用C4.5决策树算法,对就业数据进行预处理,选取决策属性,实现挖掘算法并抽取规则知识,由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别.挖掘结果表明,该算法能够正确将就业数据分类,并得到若干有价值的结论,供决策分析.     

基于决策树的变电设备带电感应报警方法

为了提高变电设备运行的安全性与可靠性,并使报警系统能够迅速对变电设备的异常运行状态作出报警反应,开展了基于决策树的变电设备带电感应报警方法的研究。首先,采集与预处理变电设备带电感应数据;然后,提取与变电设备运行状态和故障模式相关的特征向量,构建决策树模型实时监测变电设备的运行模式和运行状态;最后,设定报警阈值,实现对变电设备故障的实时报警。实验测试结果表明应用所提方法后,报警反应速度加快,平均报警时间均在2 s内。     

基于决策树的新型高压电缆在线监测策略

为解决高压电缆护层交叉互联接地系统故障判据复杂、判断过程麻烦、不易实现的问题,提出一种基于主成分决策树的高压电缆在线监测方法。该方法提取接地系统缆芯电流以及两端接地护层电流,利用主成分分析对故障时的数据进行处理,最后使用决策树算法进行训练,从而达到护层故障的准确判别。性能评估和实例分析表明,所提出的策略具有良好效果,有一定工程应用前景,为110 kV电缆护层交叉互联系统故障的在线监测提供了新的方法。     

基于稀疏采样传播数据和决策树算法的蒸发波导反演

蒸发波导的超视距传播特性是影响海上无线电系统性能的重要因素,准确预测蒸发波导是进行系统 评估的基础。文中提出一种基于稀疏采样传播数据和决策树轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine, LightGBM)算法的蒸发波导反演方法。首先,采用抛物方程方法仿真得到稀疏采样传播数据并构建训练集和测试 集;其次,使用决策树LightGBM 算法搭建反演模型,通过不断调参改进模型的精度以达到较高的反演准确度;最后, 调用训练好的LightGBM 模型进行蒸发波导反演,并对反演结果的概率分布进行了分析。结果表明,基于稀疏采样 传播数据的蒸发波导反演方法能够有效且快速地实现蒸发波导反演,为海上蒸发波导预测提供了一种新途径。     

基于随机决策森林的高压电缆局部放电模式识别北大核心CSCD

不同类型的高压电缆局部放电(简称局放)模式识别是该领域的难题。部分电缆局放类型之间相似度较大,识别困难。针对该问题,文中提出了一种基于随机决策森林(RF)的高压电缆局放模式识别方法。首先,制作了5种高压电缆人工缺陷,结合IEC 60270—2015系统和高频电流互感器(HFCT)进行实验,获取局放数据,并进行局放特征提取。其次,介绍了随机森林算法的原理和基于随机森林的高压电缆局放模式识别流程。最后,基于实验所得数据开展了局放模式识别方法有效性验证,确定了随机森林每个节点处特征子集中特征个数、节点分裂规则、树的棵数3个参数,并与传统的决策树、BP神经网络和支持向量机(SVM)3种方法进行比较。结果显示,与上述3种方法相比,随机森林算法对高相似度局放识别能力更强。     

TETRA通信与干扰信号智能识别技术

陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)数字集群通信系统因其开放性易受到内外部电磁干扰。干扰信号的类型多种多样,针对不同的干扰样式,采取的抗干扰措施也各不相同,因此干扰信号的识别具有重大意义。基于此,提出了一种干扰信号智能识别技术。该技术首先对受到不同干扰后的TETRA音频数据进行特征提取,并筛选出具有分类能力的特征,其次使用决策树、支持向量机和随机森林3种分类模型对特征提取后的待测试信号进行智能分类识别。实验结果表明,使用的这3种模型能够有效判断TETRA系统中的信号是否受到干扰,以及受到何种样式的干扰,可为后续TETRA系统中的信号干扰识别提供参考。     

基于时空特征的多模型网络流量短期预测方法

网络流量短期预测由于其波动性大,突发性强,采样随机性高等特点一直是研究人员重点关注的课题之一,其对于网络调度,异常预警等网络规划工作具有重要的指导作用。从网络短期流量的时间周期性和空间关联性入手,对原始短期流量数据进行时空特征维度构造,并使用长短期记忆LSTM和LightGBM决策树对未来不同采样时刻的流量进行预测,最终在多个数据集的实验中达到了良好的预测精度。     

数据挖掘研究现状及发展趋势

从数据挖掘的定义出发,介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点;详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点,指出了数据挖掘的发展趋势。     

数据挖掘在高校成绩管理中的研究和应用

文章阐述了数据仓库相关的理论知识,介绍了数据挖掘技术的相关理论研究;研究了数据挖掘技术中决策树算法,完成成绩分析决策树模型的建立,将数据挖掘技术应用在成绩管理中。这些分析将对教学管理工作的改进和提高有着非常重要的指导意义。     

农业网站中垃圾网页过滤方法的研究

在农业网站中存在着大量的含有无效信息的网页,为了将这些垃圾网页从海量的网页中过滤出去,本文提出了一种新的方法,即通过朴素贝叶斯法与决策树法相结合的方法来判别垃圾网页。