关键词： 旅游业  

ISBN: (纸本)9787518984121

摘要： 本书的旅游大数据挖掘基础理论是旅游大数据挖掘研究的基础，对旅游大数据、旅游大数据挖掘有了清晰的界定。全书包含了常用数据挖掘涉及的算法和技术，以真正海量旅游数据为基础，从旅游大数据采集与处理、旅游客源地聚类、旅游景区关联分析、游客情感分析、客流与网络关注度的相关性分析以及区域旅游大数据综合应用6个方面展开阐述，对开展旅游大数据挖掘研究具有重要的参考价值。

关键词： 人工智能   图像识别   数据处理   深度学习   汽车非结构化关键数据  

摘要： 本文阐述了人工智能图像识别的特点和核心处理技术的应用,利用图像识别处理技术对汽车企业研发设计中的非结构化数据进行识别和提取,将其转换为结构化数据,再探索其应用的可能性,并借助深度学习的高效性、准确性和实用性,以实现企业对非结构化关键数据的价值挖掘和应用。

关键词： 医学  

ISBN: (纸本)9787115615749

摘要： 本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化, 分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分, 共10章, 包含医疗大数据及平台的发展概况, 医疗大数据的采集, 清洗、融合, 医疗大数据挖掘概述、工具与方法, 医疗大数据可视化概述、具与方法, 以及用实例展示医疗大数据使用方法等。

关键词： 数据挖掘技术   经济统计   数据处理   应用要点  

摘要： 国民经济高速发展,为我国综合国力提升奠定了坚实基础。在这一过程中,社会经济活动形式不断变化,导致经济活动复杂性与经济分析难度持续提升。从现实角度来看,加强经济统计分析十分必要,提高经济统计质量势在必行。基于此,聚焦经济统计优化,关注基于数据挖掘技术的经济统计,对数据挖掘技术在经济统计应用特点、优势、要点加以探究,以期为优化技术应用提供参考。

关键词： 5G   数据挖掘   数据分析  

摘要： 5G时代为产业赋能,在数字化向数智化转型阶段,利用5G技术实现人、机、物互联,为实时监测产品数据、实时获取数据、数据传输与数据分析等提供了载体。基于5G技术的应用,在5G时代公众用户数智化运营策略方面提供了技术支撑。

关键词： 大数据处理   模糊聚类   数据挖掘   智能决策   性能评估  

摘要： 本研究旨在探讨基于大数据处理的模糊聚类分析应用,以解决大规模数据中的模式识别和智能决策问题.介绍了大数据处理的挑战、大数据处理技术、模糊聚类的概念及其与传统聚类的差异,以及在大数据处理中的重要性.探讨了大数据处理与模糊聚类的融合,包括大数据处理中对模糊聚类的需求,以及集成方法和优势与挑战.在实验与应用案例方面,描述了实验设计、数据收集过程,并对模糊聚类算法在大数据集上的性能进行了评估.通过应用分析,展示了模糊聚类在实际中的广泛应用,为大数据处理与模糊聚类的结合提供了深入的理论和实践指导,有望在各个领域中推

关键词： 数据处理   数据采集  

ISBN: (纸本)9787121447433

摘要： 本书讲解了数据分析与数据挖掘的理论和方法, 包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、关联规则、决策树、贝叶斯模型、判别分析、支持向量机、神经网络、聚类分析、离群点分析等, 同时配有应用举例。大数据分析、人工智能与互联网的发展为该领域的研究提出了新的需求。

关键词： 数据挖掘   通用航空器   数据处理  

摘要： 本文利用数据挖掘技术提出了一种通用航空器的数据处理方法,在检测到通用航空器启动时,获取通用航空器的初始信息;在通用航空器的运行过程中,获取通用航空器的实时飞行信息;将获取的通用航空器的实时飞行信息进行存储,得到通用航空器的飞行信息统计表;对飞行信息统计表中的数据的异常值进行处理;基于处理后的数据获取航空器在本次飞行过程中的飞行时间和飞行架次。与传统方法相比,本文提出的通用航空器的数据处理方法计算结果准确高效,能够降低通用航空器在维修工作中的成本,提高通航公司安全运行效率。

关键词： WSN   数据融合   地下沟管   智能感知   数据挖掘  

摘要： 针对电网地下沟管在数据监控与感知方面存在的不足,开展了基于WSN与智能感知的电网地下沟管监测数据处理技术研究。在系统工程理论的基础上,综合设计了无线传感网络系统。该系统主要由基站、主站、传感器和运维保障体系组成,同时文中还对传感器系统和无线传输网络进行了优化设计。对于由多个传感器监测到的数据,系统能够对其进行智能分析。在进行预处理之后保存相应的数据值并传输到基站,再通过结构化数据挖掘实现了多维数据融合。实验测试结果表明,所设计的系统可对地下沟管进行数据监测,且误差范围在预期范围之内,具有实际的工程应用价值。

关键词： 数据挖掘   Apriori算法   多源   关联规则   布尔矩阵  

摘要： 通信网络多源数据冗余程度高、传输信息量大,而通过改进Apriori算法挖掘通信网络多源异常数据的关联规则特征,可以实现多源数据的正确分类。本文基于全局信息融合策略对原始采集的通信网络多源数据实施预处理,降低通信网络信息冗余;引入布尔矩阵辅助生成Apriori算法的候选项集与频繁项集,获得通信网络多源异常数据的关联规则,基于该关联规则构建分类器,实现通信网络多源数据分类。