物联网环境下的激光全息RFID多标签防碰撞方法

针对物联网RFID多标签防碰撞方法中数据采集量较少，导致数据采集效率低等问题，本文引用激光控制技术研究了一种新的激光全息RFID多标签防碰撞方法。依据标签的输出功率大小，计算多标签路径长度；根据需求将多标签路径长度按范围分类，小范围内计算每个标签极限路径长度，剔除相同路径长度的多标签；识别读写器的响应请求，根据自身信号波进行对应需求的扩频处理，初次发出一个帧长度的通信请求，读写器确认后，标签根据初次信号波进行通信。通过单片机、三极管以及激光驱动器完成标签响应电流控制，实现激光全息RFID多标签防碰撞。实验结果表明，本文设计激光全息RFID多标签防碰撞方法能够有效提高数据采集量，提升数据采集效率。     

客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘

信用评估往往需要多个机构和部门共同提供关于某客户的信用资料,来评定客户信用。对于这些分布于不同场地的信息源。分布式数据挖掘就显得尤为摘要。分布式数据挖掘是出于安全性、容错性、商业竞争以及法律约束等多方面因素的考虑,在许多情况下,将所有数据集中在一起进行分析往往是不可行的。分布式数据挖掘系统则可以充分利用分布式计算的能力对相关的数据进行分析与综合。本文就客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘进行了深入的探讨,具有一定的参考价值。     

基于信息熵的模糊综合评价算法研究

模糊综合评价已在"内涵明确,外延不明确"的问题上得到普遍的应用。为了提高评价的可信度,降低模糊综合评价过程中存在的主观性,通过计算各指标的信息熵来构建各层指标的权值,并与指标的主观权值结合,从而降低了模糊评价模型中的主观性影响。用基于修正后的模糊算法开发了一个应用系统,以该系统为实例验证了算法的可行性。     

多源异构数据集下的改进挖掘算法设计

由于多源异构数据集通常存在于多领域中,其特性导致数据的可利用率较低.为保证对各类数据的利用效果,研究基于随机森林的频繁项集智能挖掘算法.依据频繁项集特征,采用改进FP-tree算法挖掘频繁项集后,利用随机森林算法完成频繁项集分类;通过选取高精度子森林、聚类选择多样性子森林优化随机森林算法,改善随机森林算法运算时内存占用...     

信用分析中常用数据挖掘算法

0引言随着商务、科技和政府等事务的信息化步伐加快,数据的形成速度也在加快,形成瞬间数据的爆炸性增长势态。与此同时,人们收集数据的能力也在迅速提高。现在,internet已经真正成为了一个全球的信息系统,人们都已经淹没在了数据和信息的海洋中,都在这数据的汪洋中寻找有利的信息,寻找商机,寻找利润增长点。那么,人们在海量数据中又如何才能快速获得有效数据信息呢,这就需要采用智能处理方式来发现数据中的知识,也就是要采用数据挖掘的技术来处理发现数据中隐含的模式,隐含的知识。