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远程微小目标图像粘连区域存在孔洞和震荡突变问题,使得传统针对微小图像粘连区域分割模型,容易产生过分割现象,分割效率较低,获取的分割结果存在较大的偏差,提出了一种优化马尔科夫随机场(MRF)的分割方法,塑造远程微小目标图像优化分割模型,采用改进势函数获取MRF的条件概率,处理图像的粘连分割问题,全面分析图像分割区域的相对高度和面积,通过优化的MRF标记准确分割区域和过分割区域,运算过分割区域同邻域的紧密度,采集紧密度最大的领域并与之融合,实现远程微小目标图像粘连区域的高精度分割。实验结果说明,所提模型可对远程微小目标图像的粘连区域进行准确分割,准确率为97%。 相似文献
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对可产生潜在威胁的网络数据进行挖掘的过程中,采用传统关联规则方法无法运算潜在威胁数据的关联性,降低潜在威胁数据挖掘的准确性,提出一种基于区域频繁扩展树的支持向量机回归算法,用于挖掘网络潜在威胁数据,构建潜在威胁下网络数据的区域频繁扩展树,获取潜在威胁下网络数据间的关联性,依据潜威胁下网络数据的关联性塑造基于支持向量机回归网络潜在威胁数据挖掘模型,模型利用支持向量回归估计模型分析数据回归曲线的平稳度,对比回归预测值同真实值间残差,对检测数据中的潜在威胁数据进行识别,完成潜在威胁下网络数据的准确挖掘。实验结果说明,采用所提方法对不同复杂度潜在威胁下的网络数据进行挖掘,具有较高精确度。 相似文献
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针对传统异常检测算法存在复杂小样本情况下训练精度高,预测精度低的过拟合缺陷,出现误报和漏报现象,提出一种面向数据核特征的复杂网络异常检测算法。网络异常数据核特征判别技术是一种针对复杂小样本异常特征的线性判别的非线性扩展。算法根据最大化网络复杂异常类间离散度和最小化类内离散度的准则,寻找原始向量的最优投影方向,使各异常数据类之间最大程度地分离,从而达到正确的检测。仿真实验结果表明,本文的方法相对于传统的支持向量机法和高斯混合模型方法,具有较高的识别率和较快的训练速度。 相似文献
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由于传统的数据分类查询方法查询失效所承担的额外操作代价不同,无法有效实现优化分类查询,提出一种基于变异遗传散布的云计算环境下海量数据优化分类查询方法,对于含有云计算环境下海量数据的数据库,给出遗传迭代查询散布及数据间的查询响应函数,获取云计算环境下海量数据灰度散布值,融入遗传执行算子数据,获取遗传变异散布分类查询系数,在充分宽的尺度和平移区域中获取最大类别之间的匹配值,得到数据查询响应函数,将其转换成变异遗传散布控制量,从而实现云计算环境下海量数据的优化分类查询。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。 相似文献
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提出了基于支持向量机以及量化容差关系的数据补齐模型,针对不同区域数据塑造差异残缺数据的支持向量机预测模型,实现对跨区域差异残缺数据的预测,采用RBF神经网络修补残缺数据,通过基于量化容差关系的残缺数据补齐方法对残缺数据进行深度补齐,实现对跨区域差异残缺数据的进一步优化。实验结果显示了该种方法进行的跨区域差异残缺数据补齐效果优于传统方法。该种方法具有较高的补齐准确率,可获得满意的修补效果。 相似文献
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[目的/意义]通过对网络舆情数据的动态监测和异常感知,及时预警舆情异常,为政府掌握舆情决策的先动优势提供理论模型和可行思路。[方法/过程]分析大数据环境下激增、波动等网络舆情数据异常现象,明确舆情趋势预测、动态感知异常等异常数据监测机理。基于此,首先运用Gompertz模型进行舆情趋势区间预测,其次定义偏离度进行数据异常评级,并确定预警等级,实现异常数据的及时捕捉和快速预警。[结论/结果]通过实例验证,证明了模型可行性,可以为政府舆情引导程度提供度量依据,也为编制智能化的舆情监测软件提供算法支持。 相似文献
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提出采用残差数据合并技术的冗余数据优化挖掘算法,利用训练集建立决策树模型,引入C4.5决策树模型进行冗余数据主特征建模,在主分量特征决策树下,引入残差数据合并技术,设定数据残差特征伴随追踪模式,把传统方法中用于滤除的数据信息进行拼接伴随追踪定位,实现了冗余数据特征的优化挖掘。把方法应用到网络流量时间序列数据处理中实现网络异常监测,仿真实验表明,新的数据挖掘算法能有效提取到冗余数据特征作为有用检测特征,数据挖掘效率大幅提高,有效促进了海量数据隐藏特征的挖掘和应用,设计的网络流量监测软件能提高网络管理和监测实效性。 相似文献
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针对传统的遗传算法在大量的冗余数据中进行运算的时候,会对数据进行迭代处理,直到获取指定区域中的理想取值,或者在上述数据中不能出现更加优异的个体,在数据集合中的个体相似度较高,造成出现早熟问题.为了解决这一问题,提出了基于Huffman染色体编码的抗早熟遗传算法,在抗早熟处理的过程中,建立早熟自适应模型,计算集合中全部样本的自适应系数,从而获取理想取值,并将其当做重要的参考数据.同时通过运算获取数据集合中的样本密度,从而避免单个样本重复出现的情况,降低了早熟的概率.实验证明这种抗早熟遗传算法准确有效,效率更高. 相似文献
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底层网络潜在的危险未激活状态数据属性具有较高的模糊性,传统的数据挖掘方法依据攻击行为特征,完成潜在危险数据未激活状态的挖掘,容易产生挖掘多中心问题,具有较高的误警率,提出一种基于动态映射的潜在危险数据未激活状态挖掘方法,面向底层高维度潜在危险数据属性,通过主成分分析方法,对底层网络潜在危险数据进行降维操作,构建潜在危险数据的映射网络,搜索优秀的显示邻域保留的网络,从该网络中生成映射图,对其参数进行分析,获取异常数据,也就是未激活状态数据。实验结果说明,采用所提方法可增强底层网络潜在危险数据未激活状态挖掘的精度和效率。 相似文献
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针对传统方法应用于云计算数据查询服务时的不足,提出基于单个基因模糊化的云计算查询算法。在云计算环境下,找到数据库中的查询请求的目标节点,通过把单个基因位的理论引入到传统的模糊计算中,定义云计算服务节点的数据搜索模型,利用数据评判模糊度函数,使不同尺度因子下的数据查询模糊度函数对应着该尺度下不同输出,数据查询模糊度函数表示经过尺度伸缩的查询结果输出。模糊度函数的最大值对应了云计算环境下数据查询完全匹配的输出。实验结果表明,该方法在查询的数据质量、服务节点的负载能力以及查询的目标长度方法要优于传统的方法。 相似文献
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基于Web的数据仓库与数据挖掘技术 总被引：14，自引：0，他引：14
The paper discusses the Web-based data warehousing and data mining technologies, analyzes the similarities and differences between the traditional data warehousing and data mining and the Web-based data warehousing and data mining. The architecture of the Web-based data warehousing is presented. The problems that should be solved are pointed out and some solutions are given. 相似文献
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开放科研数据环境下科研人员的数据伦理框架研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]为推动开放科研数据的发展,国内外除了已有的实践内容,包括数据政策颁布、数据基础设施建设等外,各国也均积极探索如何帮助科研人员克服与数据伦理有关的障碍,以辅助科学界实现预先设想的开放理念。[方法/过程]文章通过文献综述和网络调研的方法,分析了开放科研数据的实践进展,提出了数据伦理的概念和面向科研人员的数据伦理框架。[结果/结论]开放科研数据背景下数据伦理的框架主要由4个要素构成:利己主义因素、功利主义因素、利他主义因素及实用主义因素。 相似文献
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[目的/意义]研究国外高校数据拥护者实践,为我国高校科研数据管理服务实践提供启示。[方法/过程]文章采用案例分析法和网络调查法。在分析数据拥护者计划产生背景的基础上,选取7所开展数据拥护者计划的高校,从数据拥护者的内涵和职责,角色和定位,以及项目构成要素对数据拥护者计划的基本情况等方面进行对比,并对数据拥护者社区的构成和运营管理进行分析,以了解高校数据拥护者计划的发展现状和特点。在研究国外高校数据拥护者计划的基础上,从学科针对性科研数据管理服务相关研究、数据政策支撑和高校科研数据管理服务实践等三个方面分析国内开展数据拥护者计划的基础。[结果/结论]结合国外高校数据拥护者实践案例,对我国高校科研数据管理服务提出建议,主要包括从对数据拥护者认可和奖励两个方面调动数据干系人参与科研数据管理的积极性,从筹备、招募、运营3个阶段建立数据拥护者社区。 相似文献
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基于数据仓库的竞争数据管理系统 总被引：3，自引：1，他引：2
竞争数据管理系统的根本任务在于对竞争数据进行有效的收集、存储、处理,并提供面向工具的分析。数据仓库就提供了这样一个分析环境：它从业务管理系统中抽限数据,并将其转换、集成以及按不同的级别综合,以供进一步的信息分析和战略决策使用。数据仓库有三个基本的技术：数据仓库、联机分析处理（ＯＬＡＰ）、数据挖掘。 相似文献
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[目的/意义]科学数据安全是国家信息安全的组成部分,随着数据科学研究的兴起,高校科学数据安全的政策研究有待深入。[方法/过程]采用网络调查的方法,对美国U.S.News前50名大学的科学数据管理内容进行分析,从“涉及对象”“保护方法”和“科学数据生命周期”等角度梳理政策重点和空白点。基于科学数据生命周期,从“制度层”“基础设施层”“数据素养层”和“实施层”四个主要层次,构建了高校科学数据安全的内容框架,并分别讨论了科学数据生命周期不同阶段与科学数据安全相关的各个主体的职责。[结果/结论]高校科学数据安全内容贯穿科学数据生命周期,相关主体包括制度层、基础设施层、数据素养层、执行层。 相似文献
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大数据时代的数字图书馆异构数据集成研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在大数据时代,数字图书馆的数据处理及服务将会发生明显的变化,将从传统的信息查询、推送等服务转向在海量的数据中分析和挖掘出潜在有价值的信息,而关系型数据库的结构和机制不能很好地适应这种变化。针对数字图书馆在大数据背景下异构数据的集成问题,提出了基于NoSQL的中间件模型的数据集成方法。该方法有利于数字图书馆存储各种结构的数据,同时能够很好地适应海量数据分布式存储。 相似文献