基于分类矩阵ID3决策树的数据预处理技术研究

分析数据挖掘中数据预处理的重要性,提出了一种基于分类矩阵的ID3算法,通过引入分类矩阵对ID3算法的多值偏向性和分类速率进行改进,并利用实例对改进效果进行验证,最后在数据挖掘的预处理中,分析了改进算法在缺失值填充和异常数据处理中的具体应用.通过分析可以发现该改进算法能有效克服多值偏向性并提高分类速率,并在数据预处理中有很好的应用效果.     

基于数据挖掘技术的房地产CRM的研究与应用

文章首先介绍CRM与数据挖掘关系,接着重点分析数据挖掘中的关联规则算法,即Apriori算法以及改进的Apriori,通过讨论关联规则算法在到房地产CRM中的应用,并结合实际数据,在此基础上提出数据挖掘技术对房地产CRM具有潜在的价值。     

舰船复杂网络大数据安全隐私保护系统

基于RSA算法的大数据安全隐私保护系统性能差,为了解决这一问题,提出复杂网络大数据安全隐私保护系统设计。系统硬件选择西门子PLC S7-300 U型总线、双端口存储器、CPU、ARM微处理器实现大数据安全隐私保护。系统软件采用全同态加密算法,获取大数据中任意元素地完整信息。软、硬件结合,完成基于复杂网络大数据安全隐私保护系统的设计。最后,进入实验部分,分别测试基于RSA算法的大数据安全隐私保护系统与复杂网络大数据安全隐私保护系统在不同测试时长下,测试用例是否能够全部通过。测试结果显示,本文系统测试结果皆显示成功,说明该系统性能更优。     

面向动力监测数据挖掘的关联规则算法改进研究

动力监测采集的数据量巨大,蕴藏信息丰富;仅用于越限故障报警,蕴含知识(规则)未能合理挖掘和运用。为此,基于上三角矩阵改进了关联规则频繁项集算法,可精简候选项集,减少数据库遍历和扫描次数,提高规则挖掘效率,并应用于某动力监测数据的关联规则分析,实例验证了改进算法的可行性和有效性,为动力监测数据挖掘、提取关联规则提供了一有效技术途径。     

利用云平台对海量海洋数据进行Apriori算法挖掘

首先阐述基于矩阵的Apriori数据挖掘,指出此算法具有占用内存大的问题,并针对此问题进行改进。最后在仿真实验过程中,搭建Hadoop云平台,利用IBM实验室提供的数据集进行仿真。仿真结果表明,与传统的数据挖掘算法相比,此方法运行时间增长速度比较平缓,数据挖掘时间短。     

H桥型三电平逆变器中点电位平衡调节算法研究

本文通过分析H桥型三电平逆变器开关回路和换流过程,找出了中点电位偏移的原因,并给出了中点电位平衡调节措施及改进算法,最后通过试验验证了所选算法是有效的,在大功率变流器上具有广泛应用前景.     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

基于数据挖掘的计算机辅助质量功能配置应用与研究

在实现计算机辅助质量功能配置过程中,引入数据挖掘技术和方法,提出了基于数据挖掘的计算机辅助质量功能配置模型;开发了数据挖掘工具,建立了面向产品用户需求和工艺质量选型分解的模型,并同时建立模糊聚类和灰色理论算法的数据挖掘模型,并分析了相关应用实例.     

数据挖掘在船舶导航中的应用研究

数据挖掘技术在导航中具有重要作用。本文通过对数据挖掘技术的研究,给出一种基于数据挖掘的船舶导航方法,该方法采用SMO算法进行学习预测,然后通过线程池并行化处理对SMO算法优化。实验结果表明,本文给出的基于数据挖掘的船舶导航方法能够有效节约导航系统的计算资源,提高导航响应速度。     

基于有源RFID技术的船舶识别与控制终端系统研究

RFID技术是一项较为成熟的自动识别技术,本文将其应用于船舶识别和终端控制系统中。在RFID技术中最为核心的问题是防止碰撞算法。在研究过程中,本文首先构建系统的架构,然后通过改进的动态帧时隙算法进行电子标签避碰,最后通过实例来说明,通过吞吐量的判决可以保证帧长度不变,从而有效对标签的帧长度进行估计,从而实现船舶的有效识别。     

大数据在轮机故障诊断系统设计中的应用

随着现代船舶技术的发展,轮机系统向大型化和自动化方向发展,设备和控制系统日益复杂,现有的故障诊断技术越来越无法满足人们的需求。数据挖掘技术能够从大量的数据信息中提取并找到有用的信息,极大的推动了人们分析和处理大数据的能力。将数据挖掘技术引入船舶轮机故障诊断系统中,能够有效提高诊断系统的效率。本文设计基于大数据的轮机故障诊断系统,研究现有的基于关联规则的Apriori数据挖掘算法,并进行优化改进,有效降低整个算法的复杂度,并进行了仿真实验。     

数据挖掘聚类算法在船联网平台中的应用

随着通信技术的发展,船舶与船舶以及船舶与岸基之间的数据交互越来越频繁;同时数据的种类与数据帧的大小也急速增加,如何对这些信息进行快速有效的分析提取成为现代海洋业的重要研究领域。数据挖掘通过统计﹑自动学习等算法从海量数据中提取有效信息。随着船舶采集信息量的增大,成为信息中心最重要的功能之一。本文研究现有聚类算法的优缺点,重点分析聚类数据挖据算法DBSCAN,根据船舶数据处理的特点对算法进行了改进。     

基于位串数组的最大频繁项目集挖掘算法

在基于位串数组的数据挖掘算法的基础上,进一步提出了一种快速的基于位串数组的最大频繁项目集挖掘算法(BSA-MFIA).通过两次扫描事务数据库D,生成完全由"0"、"1"构成的位串数组.它非常适合于压缩编码存储,可以有效得减少存储空间.然后在位串数组的基础上,通过简单的位运算,产生最大频繁项目集,实验结果表明此方法是快速有效的.     

H桥型三电平逆变器中点电位平衡调节算法研究

本文通过分析H桥型三电平逆变器开关回路和换流过程,找出了中点电位偏移的原因,并给出了中点电位平衡调节措施及改进算法,最后通过试验验证了所选算法是有效的,在大功率变流器上具有广泛应用前景。     

基于流形理论的数据分类挖掘

数据挖掘技术应用于作战指挥挖掘系统,能为指挥员的决策分析提供智能化的、自动化的辅助手段。在分析数据挖掘问题中的分类算法的基础上,利用流形结构对分类算法进行了改进。从而避免全局线性对分类信息造成的丢失,保留完整的数据结构信息,在一般意义下完成针对数据集的各项任务。     

一种基于小波变换的图像压缩算法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题.首先分析了小波基和小波分解层数的选取,然后提出了一种改进的SPIHT算法,该算法利用可变阈值对SPIHT算法中初始子带进行分类得到一种更有效的编码算法.仿真结果表明,该算法的压缩整体性能要好于SPIHT算法.     

利用改进的Apriori算法进行船舶通信系统入侵检测

数据挖掘在船舶业中的地位越来越重要,如建立船舶到达规律、船舶远洋调度等。在计算机技术飞速发展的今天,船舶通信网络的安全已经成为非常重要的研究内容,其安全性能关系到国家机密,因此保证船舶通信系统的安全,及时准确的对入侵进行检测防护是非常重要。本文在传统的Apriori算法基础上进行改进,减少数据库扫描的次数,以此减少内存的消耗,最后通过实验对比来证明本文算法在时间性能和数据挖掘方面具有优越性。     

利用Apriori算法进行船舶缺陷数据研究分析

港口国检查是以确保人员和船舶安全、预防海事事故、防止海洋环境污染为目的的专门检查。随着环保意识的不断加强,港口国检查发挥着越来越重要的作用。数据挖掘技术能够从大量模糊数据中发现有价值的信息。船舶缺陷数据分析利用数据挖掘技术,从海量船舶数据中发现数据间的关联规则,从而提高港口国检查的工作效率。本文研究Apriori算法,针对该算法的不足进行改进,实现了基于改进Apriori算法的船舶缺陷数据分析系统。     

数据挖掘及其应用和发展

在介绍数据挖掘技术的基础上,讨论了数据挖掘的产生、定义、功能和可以挖掘的模式类型,讨论了数据挖掘的实施过程,分析并给出了实施有效挖掘的具体步骤,重点分析了其过程中的技术手段和核心环节。简要介绍了当前流行的数据挖掘系统,并且指出了现阶段数据挖掘技术的具体应用,最后提出了数据挖掘研究今后的发展趋势。     

基于最大匹配法的中文分词技术改进

在简介最大匹配法(MM)分词算法的基础上,指出了MM算法存在的不足,分析了MM改进分词算法的需求及过程设计,研究了MM改进分词算法以及过程处理原则,研究了改进算法过程中的歧义检测与切分、未登录词识别等问题,提出了消除策略和处理原则.