关键词： 电力通信网   大数据技术   检修   数据预处理   数据挖掘  

摘要： 分析了电力通信网设备检修、告警及台账数据的特点,并采用属性规约和聚类完成对数据的预处理工作。提出了设备检修工作分析所需的相关指标及影响冈素,并结合MapReduce技术和Apriori算法提出了数据挖掘方法。运用该方法对实际的网络数据进行了挖掘,并根据挖掘结果,从检修工作分布情况、检修对业务的影响、检修耗时等角度分析通信网的检修工作情况。

关键词： Web服务   遥感   数据挖掘   数据处理   工作流  

摘要： 通过对遥感影像数据的在线数据处理的实现展开研究,提出了面向服务的遥感数据在线挖掘与信息分析方法,以基于标准OGC规范的Web服务方式和基于BPEL的工作流引擎提供空间信息服务链应用,实现了在线投影变换、基本统计和直方图分析、变化检测分析、空间聚类分析和空间关联分析等基本遥感数据挖掘与信息分析工具。本方法具有可描述、弱耦合、灵活适应各种数据格式、处理进程在客户端可监控等特点。

关键词： 大数据   数据处理   云计算   数据挖掘  

摘要： 介绍了大数据的起源与发展,阐述了大数据的概念及特征.在此基础上,总结了大数据处理的一般流程和关键技术.最后,指出了大数据技术面临的挑战.

关键词： 数据挖掘   决策树   心理健康   大学生  

摘要： 决策树分类是数据挖掘中的一种重要方法。探讨了决策树算法的基本思想和常用算法,并将决策树挖掘技术应用于大学生心理健康数据,分析挖掘影响大学生心理健康的因素。文章选择C5.0算法,通过Clementine12.0进行决策树挖掘模型的构建,建立数据流,通过不断测试分析,发现影响大学生心理健康主要症状是强迫症。以强迫症为分类目标查看模型,可以了解到焦虑症和人际关系也起到很大的影响作用。将目标属性分别设置为焦虑_程度和人际关系_程度,输出变量设为剩余的9个因子变量,执行数据流挖掘出导致强迫症的主要原因,为指导心理健康的工作人员提供参考。

关键词： 大数据   频谱大数据   机器学习   数据挖掘   无线通信   物联网  

摘要： 随着移动互联网与物联网的迅猛发展,个人无线设备的数量呈现指数级增长,随之产生的海量频谱数据与日俱增,频谱大数据的存在已成事实。同时,频谱赤字也日益严峻。为提高频谱利用率,有效的频谱大数据处理显得十分重要。本文从无线通信的角度,首先给出了频谱大数据的定义并分析了它的基本特征;然后总结了一些对于频谱大数据分析与利用颇具前景的机器学习方法,如分布式和并行式学习、极速学习、核学习、深度学习、强化学习、博弈学习和迁移学习;最后给出了几个开放性话题和研究趋势。

关键词： 数据挖掘技术   数据信息   数据处理   数据仓库   分析工具   统计方法   神经网络   遗传算法  

摘要： 数据挖掘技术是一种数据处理的技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。

关键词： 移动互联网   大数据   异构数据   实时存储   数据挖掘  

摘要： 随着智能终端的普及,移动互联网得到蓬勃发展。其产生维护了海量的数据信息,包括系统日志、服务质量、服务调用关系、用户的行为、位置、业务使用偏好等。越来越多的数据使得数据量变得过于庞大、内容过于复杂,难以通过传统的方法进行有效地处理。基于此,主要讨论移动互联网大数据处理的关键技术,包括网络环境下的多源数据采集、数据的管理、分析和呈现等技术及互联网大数据的机遇与挑战。

关键词： 数据挖掘   生产超差   技术状态管理  

摘要： 利用数据挖掘技术对飞机试制生产现场超差数据进行有用信息挖掘,并通过一具体的算例验证了该过程。对现有的数据存储管理方式提出了改进方法,提出了开发面向对象软件以提高挖掘效率。通过对生产现场已有的技术状态管理软件进行数据库更新,可以方便的实现本文方法。

关键词： 大数据   数据挖掘   聚类算法   划分算法   层次算法  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,对数据的分析与处理成为目前研究的重点,数据挖掘技术更是成为了重中之重,被广泛研究与应用。文章在研究聚类算法的基础上,具体研究了基于划分的聚类算法以及自下而上的基于层次的聚类算法,通过将两种算法优化后再进行融合提出了一种混合型聚类算法。该算法能够避免划分算法中随机选取初始聚类中心的问题,使用基于划分的聚类算法对数据集进行初始化,然后对处理后的数据集进行自下而上的基于层次的聚类分析,最终能够得到理想的分析结果。该算法能够综合两类传统聚类算法的优点,摒除不足之处,做到优势互补,在不损失准确性的基础上提高了算法的运行效率。最后通过R语言工具进行实验仿真,证实了文中提出的混合型聚类算法的有效性以及可行性。

关键词： 电力设备   运行维护管理系统   电子信息技术   数据挖掘   数据处理   数据搜索  

摘要： 随着信息技术的不断发展,传统的手段逐渐被现代信息化的手段取代,电子信息技术与数据挖掘、数据处理、数据搜索以及内部流程设计等多种技术结合起来,真正实现了电力设备运行维护管理的自动化、在线化和系统化。文章介绍了电力设备运行维护管理系统运用的技术以及电力设备运行维护管理系统的设计和实现。