检索结果-内蒙古大学图书馆

情报探索 2012年第6期 92-95页

作者：李建伟嘉应学院图书馆广东梅州514015

信息技术的高速发展激发了用户个性化的信息需求。文章提出构建符合高校图书馆服务对象群体特征的个性化主动知识信息推送系统,运用数据挖掘技术在高校图书馆业务数据库中进行知识信息发现的实践性探索,对推送系统的核心关联规则挖掘算... 详细信息

信息技术的高速发展激发了用户个性化的信息需求。文章提出构建符合高校图书馆服务对象群体特征的个性化主动知识信息推送系统,运用数据挖掘技术在高校图书馆业务数据库中进行知识信息发现的实践性探索,对推送系统的核心关联规则挖掘算法进行优化研究,采用增量式关联规则更新算法以满足图书馆特点,使高校图书馆的主动知识服务在更高层次上满足读者的需求。

关键词：知识服务主动推送数据挖掘增量式算法

来源：评论

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一种增量式非负矩阵分解算法

引用

计算机工程 2010年第4期36卷 66-68页

作者：郭立张守志汪卫施伯乐复旦大学计算机科学技术学院上海200433

针对现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高的情况,提出一种增量式非负矩阵分解算法,使用分块矩阵的思想降低运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算。实验结... 详细信息

针对现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高的情况,提出一种增量式非负矩阵分解算法,使用分块矩阵的思想降低运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算。实验结果表明,该算法对节约计算资源是有效的。

关键词：非负矩阵分解矩阵分解增量式算法

来源：评论

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机组经济运行模式数据挖掘系统的研究与开发

机组经济运行模式数据挖掘系统的研究与开发

引用

作者：李宗山华北电力大学（北京）

学位级别：硕士

电厂SIS实时/历史数据库中储存着大量机组运行历史数据,这些数据背后蕴含着关于机组经济运行的客观规律,利用数据挖掘技术从大量历史数据中挖掘出机组经济运行的模式规则,对指导机组的的优化运行,实现节能减排具有重要的意义。本文首先... 详细信息

电厂SIS实时/历史数据库中储存着大量机组运行历史数据,这些数据背后蕴含着关于机组经济运行的客观规律,利用数据挖掘技术从大量历史数据中挖掘出机组经济运行的模式规则,对指导机组的的优化运行,实现节能减排具有重要的意义。本文首先研究了机组经济运行指标,分析了影响机组经济运行的各种因素,以机组运行参数为切入点,提出了机组经济运行模式的概念,对其表达方式进行了描述。结合电厂生产过程数据的特点,研究了基于相似性分析技术的机组经济运行模式数据挖掘算法,在此基础上提出了改进的增量式算法。基于电厂的实际需求,开发了机组经济运行数据挖掘软件系统,该软件能够对历史运行数据进行处理并挖掘提取出机组经济运行模式规则,进而形成机组经济运行模式库。采用某600MW实际机组的历史数据进行了数据挖掘试验,结果表明本文提出的增量式运行模式挖掘方法和开发的软件可有效地进行机组运行模式的挖掘,对于机组的经济运行具有实用价值。

关键词：数据挖掘火电机组模式抽取增量式算法

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一种基于密度近邻的增量式孤立点发现算法

引用

模式识别与人工智能 2009年第6期22卷 931-935页

作者：曹晖司刚全张彦斌贾立新西安交通大学电气工程学院西安710049

为了解决数据集更新时孤立点增量发现问题,提出一种基于密度近邻的增量式孤立点发现算法.当数据集更新时,该算法在确定出受影响的对象后,根据对象和其近邻间k-密度变化,建立对象的密度近邻序列.然后依据对象的密度近邻序列代价和其k-距... 详细信息

为了解决数据集更新时孤立点增量发现问题,提出一种基于密度近邻的增量式孤立点发现算法.当数据集更新时,该算法在确定出受影响的对象后,根据对象和其近邻间k-密度变化,建立对象的密度近邻序列.然后依据对象的密度近邻序列代价和其k-距离邻域的平均密度近邻序列代价,计算出受影响对象的增量异常因子(IOF)来表征对象的孤立程度,从而提高增量孤立点发现的效果.此外,由于只需重新计算这些受影响对象的IOF值,该算法还提高孤立点发现的速度.实验表明,该算法不仅在孤立点增量发现的效果上高于以往算法且减少算法的运行时间.

关键词：孤立点发现增量式算法密度近邻增量异常因子(IOF)

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在线模糊最小二乘支持向量机的时间序列预测

引用

计算机工程与应用 2010年第9期46卷 215-216,240页

作者：王晓兰康蕾兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省有色金属新材料省部共建国家重点实验室兰州730050

基于模糊最小二乘支持向量机和在线学习算法,提出了一种模糊最小二乘支持向量机的增量式算法。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,有效地提高了其抗噪性能。同时利用递推的核函数计算方法增强了该算法的在线学习能力。仿真结果... 详细信息

基于模糊最小二乘支持向量机和在线学习算法,提出了一种模糊最小二乘支持向量机的增量式算法。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,有效地提高了其抗噪性能。同时利用递推的核函数计算方法增强了该算法的在线学习能力。仿真结果表明,这一算法在运算精度和运算速度上都优于传统的支持向量机算法。

关键词：模糊最小二乘支持向量机增量式算法电压偏离值风速预测时间序列预测

来源：评论

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基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法研究

引用

广东电力 2009年第2期22卷 1-5页

作者：朱志华朱震宇肇庆供电局广东肇庆526060 中山大学数学与计算科学学院广州510275

在传统的Apriori关联规则挖掘算法分析基础上,针对目前多最小支持度和增量式关联规则挖掘的局限性,提出基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法。该算法适用于事务出现频率一致及不一致的情况,利用多最小支持度能挖掘出更有意义的结... 详细信息

在传统的Apriori关联规则挖掘算法分析基础上,针对目前多最小支持度和增量式关联规则挖掘的局限性,提出基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法。该算法适用于事务出现频率一致及不一致的情况,利用多最小支持度能挖掘出更有意义的结果;同时,该算法还能实现事务数据不断增加时的数据挖掘,提高了挖掘的效率。应用电力客户信用数据库进行实验的结果表明,改进算法能有效挖掘出稀有项,分析出潜在的信用风险客户,对电力客户信用评价具有辅助决策作用。

关键词：多最小支持度增量式算法关联规则数据挖掘

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窗口傅立叶变换增量式算法及其在谐波检测中的应用

窗口傅立叶变换增量式算法及其在谐波检测中的应用

引用

中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十二届学术年会

作者：同向前申炜刘华伸西安理工大学电气工程系陕西西安710048

瞬时无功功率理论能够有效地从负荷电流中提取出总谐波电流分量，但却很难从单相负荷电流中提取出单次谐波电流分量。针对连续调谐滤波器对单相单次谐波瞬时波形的需要，提出了一种基于窗口平移傅立叶变换的增量式算法，仿真和实验结果... 详细信息

瞬时无功功率理论能够有效地从负荷电流中提取出总谐波电流分量，但却很难从单相负荷电流中提取出单次谐波电流分量。针对连续调谐滤波器对单相单次谐波瞬时波形的需要，提出了一种基于窗口平移傅立叶变换的增量式算法，仿真和实验结果表明，该算法对于单相单次谐波的提取具有较高的稳态精度和快速的动态跟踪性能。

关键词：离散傅立叶变换增量式算法单相单次谐波谐波检测

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一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法

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小型微型计算机系统 2008年第11期29卷 1995-1998页

作者：牛成林李建强刘吉臻谭文杨婷婷华北电力大学控制科学与工程学院北京102206 华北电力大学能源与动力工程学院河北保定071003

数据库动态变化后,会使原有的一些规则无效,同时又会加入一些新的规则.重新挖掘费时费力,通常采用增量式挖掘来解决这一问题.对于数值型属性数据库,提出一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法,用于解决最小支持度不变,而数据库动态变... 详细信息

数据库动态变化后,会使原有的一些规则无效,同时又会加入一些新的规则.重新挖掘费时费力,通常采用增量式挖掘来解决这一问题.对于数值型属性数据库,提出一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法,用于解决最小支持度不变,而数据库动态变化后引起的规则维护问题.引入了隶属函数的概念,说明参数隶属度的确定问题,并通过实例演示算法过程.结果表明该算法可大幅提高效率并可正确揭示数据所蕴涵的知识,具有很好的实用性.

关键词：数据挖掘增量式算法数值型关联规则隶属函数

来源：评论

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增量式非负矩阵分解方法的研究

增量式非负矩阵分解方法的研究

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作者：郭立复旦大学

学位级别：硕士

非负矩阵分解方法是一种近年来被广泛研究的降维方法,现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高。本文对此提出一种增量式非负矩阵分解算法,它使用分块矩阵的思想降低了运算规模,... 详细信息

非负矩阵分解方法是一种近年来被广泛研究的降维方法,现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高。本文对此提出一种增量式非负矩阵分解算法,它使用分块矩阵的思想降低了运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算,文章从理论角度对算法的性质进行了分析,包括存在性、唯一性、稳定性、收敛性等性质,证明了算法的有效性,并与类似的增量式非负矩阵分解算法进行了比较,最后通过实验结果表明了新算法节约计算资源的显著效果。

关键词：非负矩阵分解矩阵分解增量式算法

来源：评论

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Cu-Zr-Al非晶合金晶化过程电特性预测模型研究

Cu-Zr-Al非晶合金晶化过程电特性预测模型研究

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作者：康蕾兰州理工大学

学位级别：硕士

材料形成过程是一个极其复杂的动力学过程,对其进行机理建模耗时又难以保证准确性,本研究将材料科学与信息科学技术结合,把材料演变过程的外部特征看成非平稳过程,以Cu-Zr-Al非晶材料动态晶化过程为对象,从观测数据出发研究材料形成过... 详细信息

材料形成过程是一个极其复杂的动力学过程,对其进行机理建模耗时又难以保证准确性,本研究将材料科学与信息科学技术结合,把材料演变过程的外部特征看成非平稳过程,以Cu-Zr-Al非晶材料动态晶化过程为对象,从观测数据出发研究材料形成过程的复杂动态建模及预测方法。为了使最小二乘支持向量机更适合于在线应用,本文提出的算法将模糊隶属度概念引入增量式支持向量机,降低了回归函数对孤立点的敏感度,提高了预测的精度。仿真实验可以看出增量式模糊最小二乘支持向量机算法精度更高,速度更快,加上其自身的递推式特点,更便于实际应用。对于非平稳时间序列预测,除了模型的选择外,关键取决于如何提取时间序列中的低频和高频成分并对其建模,以及如何避免对高频信息的过拟合,考虑到二进正交小波分解对非平稳性时间序列的适应性、对低频的分离作用,本文将小波变换应用到时间序列的预测中,提出了一种基于小波变换和BP-ILSSVM方法的非平稳时间序列预测方案。首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息,然后对高频信息构建BP神经网络模型,而对低频信息则利用在线式最小二乘支持向量机进行拟合,最后将各模型的预测结果叠加,从而得到原始序列的预测值。仿真实验表明,该方法不仅能够充分拟合低频信息,而且能够避免对高频信息的过拟合,是非平稳时间序列的有效预测方法。

关键词：时间序列预测神经网络模型支持向量机最小二乘支持向量机增量式算法

来源：评论

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