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《鸡西大学学报》2019,(11)
在远程在线学习过程中,需要进行学习行为数据的优化挖掘,指导学习行为优化,提出基于可信动态度量的学习行为数据分布式挖掘算法。建立远程在线学习行为数据的大数据演化特征分布模型,采用大数据信息融合方法进行学习行为数据的可信动态度量,提取学习行为数据分布式关联特征量,采用模糊相关性融合调度方法进行学习行为数据分布式挖掘过程中的自适应调度和寻优控制,结合模糊K均值聚类分析方法进行学习行为数据分布式挖掘的动态特征量聚类分析,在聚类中心中实现对远程在线学习行为数据的自适应融合和分布式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘的准确性较高,收敛性较好,挖掘过程的自适应学习性能较好。 相似文献
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嵌入式网络数据库优化访问的关键是对访问目标数据的准确推荐和挖掘,以实现数据的准确检索。提出一种基于模糊C均值聚类的嵌入式数据库并行推荐算法,构建嵌入式数据的数据结构模型,进行数据信息流属性集特征提取。采用模糊C均值聚类算法实现属性分类,以此实现嵌入式数据的库并行推荐和挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行数据库访问,精度较高,执行时间较短,性能优越。 相似文献
3.
《鸡西大学学报》2020,(1)
为了量化分析新媒体艺术传播结构体感交互特征,提出基于统计分析和量化递归分析模型的新媒体艺术传播结构体感交互模型,构建新媒体艺术传播结构体感交互的大数据信息统计分析模型,采用空间信息融合方法进行新媒体艺术传播结构体感交互的三维数据模型,建立新媒体艺术传播结构体感交互的统计特征量和模糊决策模型,结合定量递归分析方法构建新媒体艺术传播结构体感交互的递归图模型结构,结合语义本体结构特征分析方法进行新媒体艺术传播结构体感交互建模和特征分析,通过信息融合和虚拟现实仿真方法,实现新媒体艺术传播结构体感交互建模。仿真结果表明,采用该方法进行新媒体艺术传播结构体感交互建模的稳定性较好,精度较高,提高了新媒体艺术传播结构体感交互控制能力。 相似文献
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在云计算环境下,对高级持续威胁数据的准确挖掘可以提高云计算网络的安全防御能力.高级持续威胁数据具有极值扰动非线性特征,传统的线性处理方法难以实现对这类数据的准确挖掘.提出一种基于极值扰动非线性特征提取的云计算环境下的高级持续威胁数据挖掘仿真模型,对系统载荷运行情况进行评估,得到云计算下的动态任务调配,分析高级持续威胁数据的极值扰动非线性特性,计算高级持续威胁数据的稳态概率,得到极值扰动非线性特征,对非线性特征进行脉冲响应不变周期标记.实现了高级持续威胁数据极值扰动非线性特征的挖掘,构建数据挖掘模型.仿真实验表明,算法对持续威胁数据的正确检测概率在95%以上,数据挖掘性能优越,在云计算环境下的高级持续威胁数据的检测挖掘等领域应用价值较高,为网络安全系统构建等奠定基础. 相似文献
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在云计算环境下,对高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据进行优化融合处理,以提高数据的访问和调度性能。传统方法采用模糊C均值算法进行数据融合处理,随着数据特征之间的模糊性增强,导致对虚拟化云数据的融合和识别能力下降。提出一种基于面向服务构架中心聚类的高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据融合算法。首先构建高职院校信息管理虚拟化云数据分布存储结构模型,然后进行数据的状态特征提取和数据聚类处理。实验结果表明,采用面向服务构架中心聚类方法能实现对虚拟化云数据的中心融合处理,提高数据的访问和调度性能。 相似文献
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随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。 相似文献
8.
在Web日志挖掘的基础上,构建挖掘系统模型,采用模糊聚类方法对采集的日志数据进行聚类,得到用户的访问模式,从而指导校园网网站管理人员改善Web站点结构,提高用户查找信息的准确率和效率。 相似文献
9.
为顺应高校信息化的发展,运用数据挖掘技术将学生一卡通数据进行消费习惯特征行为分析。通过数据规范等预处理手段提取一个数据仓库,采用K-means聚类算法思想,根据类密集程度指标寻求一个最优聚类效果。所得结果将学生分为几类,并分析不同类别行为特征,从中挖掘学生异常消费程度等潜在有用的信息、．这将极大推动学生管理工作的高效运行,也为高校构建完整的智慧校园决策支持系统提供了有益的实践经验和实现方法．． 相似文献
10.
以在我国资本市场上市的体育产业公司为研究对象,使用2008—2012年的时间序列横截面数据,通过对样本数据的描述性统计和构建多元线性回归模型分析,得出如下结论：体育产业上市公司的资本结构与公司经营绩效之间存在显著相关关系,资产负债率与公司绩效之间呈显著正相关关系。因此,体育产业上市公司还可以继续借助财务杠杆效应来提高经营绩效,但同时也应注意规避财务风险。 相似文献
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提出了一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型，讨论了空间关联规则发现，空间分类发现，空间聚类发现和空间数据总结等四类空间数据挖掘任务的目标，采用的挖掘方法和空间采样数据的处理方法。最后，提出有待深入研究和探索的问题。 相似文献
12.
采用经典统计方法与空间统计模型相结合的方法,首先确定模型的初始指标,其次利用三角模糊数权衡各指标因素在目标评价中的不同比重,最后将三角模糊数应用到TOPSIS模型中,以评价安徽各地区社区教育发展成效,通过回归方法分析其影响因素。三角数-TOPSIS模型的构建以数据要素为评价度量,增强了评价的科学性,减少了主观因素的干扰,让评价结果更加精准。研究结果表明,该模型能够以量化结果比较全面地呈现省域社区教育的发展梯度。 相似文献
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为解决传统谱聚类算法在图像分割时计算量大、使用单一特征分割的局限性问题,设计一种融合谱聚类和多特征的图像分割算法。首先进行超像素分割以减少计算量,分别提取每个超像素的颜色特征和纹理特征,构建超像素相似度矩阵|然后采用特征加权方法线性融合颜色和纹理特征的超像素相似度矩阵|最后采用谱聚类算法进行聚类分割。在UCMerced_LandUse和Berkeley数据集上进行实验测试,并与现有方法进行比较。实验结果表明,大多数实验图像IOU指标均在90%以上,相比于传统方法有了显著提高。 相似文献
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Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。尽管Web日志挖掘是一些数据挖掘算法的应用,但不是简单地将数据挖掘算法修改为适用于新的数据类型,其中涉及许多处理工作。试从偏离网页的去除、使用者浏览路径相似程度的计算,对使用者浏览路径的模糊聚类的分析三个方面论述FC—MDE模糊聚类的Web用户模式挖掘。 相似文献
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针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
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模糊聚类分析在数据挖掘中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
聚类分析是数据挖掘的主要方法之一,而且能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,集中对特定的聚簇集合作进一步的分析。介绍了数据挖掘过程中常见的数据聚类算法,讨论了聚类分析最新的研究方向——模糊聚类方法。 相似文献
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提出一种基于自相关模板匹配的云环境下大规模多媒体数据特征重构挖掘方法,进行大规模多媒体数据的信息流模型构建和特征提取,在云环境下进行大规模多媒体数据的主特征量矢量分析和状态空间重构,对重构的多媒体数据状态矢量特征进行自相关模板匹配,以实现数据准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行数据挖掘的精度与准确性较高,性能较好,优于传统算法。 相似文献
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数据库访问是实现数据挖掘和信息查询的关键技术,传统的数据库访问方法采用关联规则矢量特征提取方法,对大数据差异状态数据库的链路匹配性能不好,访问过程中的数据聚类误差较大。提出一种基于数据链模板匹配的数据库优化访问技术,首先进行数据库的数据结构分析和访问系统的总体结构构建,然后进行数据库访问特征信息流模型构建和特征提取,并采用数据链模板匹配方法进行数据库访问的关联规则信息索引,以提高数据访问过程中的匹配性能。仿真实验结果表明,采用该方法进行数据库访问,数据索引过程中的特征匹配性能较好,数据召回率较高,访问精度较好。 相似文献
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数据融合分为数据层、特征层和决策层,本文研究的多传感器数据融合方法主要有基于信息论的算法(聚类分析法、人工神经网络法、表决法)、基于认识模型的算法(模糊模板法、模糊集合法、专家系统(ES))等. 相似文献