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1.
为得到具有客观性、动态性的居民出行起止点间交通出行量(OD trips),以中国移动手机信令大数据为基础,阐述了手机信令数据的来源与构成,针对城市居民出行目的,通过数据分析,设置10分钟为划分出行活动的阈值,提出基于手机信令数据获得的OD矩阵的原理与方法,应用数据挖掘技术,对贵阳市居民出行OD矩阵进行了预测.为进一步加强大数据与城市智能交通系统的融合,将得到的城市居民出行OD矩阵应用到真实的城市公交线网中.最后通过MicroCity平台,将数据结果实现可视化.分析结果表明:与传统OD调查方式相比,利用手机信令大数据获得的OD矩阵客观性、动态性较强,信息采集分析周期短,更容易与城市智能交通系统融合,应用可视化平台,可实时反映出城市公交运营状态,为城市智能规划和调度提供重要参考. 相似文献
2.
图论、最优化理论显然在蛋白质结构的研究中大有用场. 首先, 调查/回顾了研究蛋白质结构的所有图论模型. 其后, 建立了一个图论模型: 让蛋白质的侧链来作为图的顶点, 应用图论的诸如团、 $k$-团、 社群、 枢纽、聚类等概念来建立图的边. 然后, 应用数学最优化的现代摩登数据挖掘算法/方法来分析水牛普里昂蛋白结构的大数据. 成功与令人耳目一新的数值结果将展示给朋友们. 相似文献
3.
产品/服务配置规则获取的主要方式是用数据挖掘技术从设计实例数据库中提取.客户化服务方案配置规则为服务功能需求和方案特征间的关联规则.考虑到常用关联规则挖掘算法Apriori具有运算复杂的缺点,提出基于PIETM(Principle of Inclusion—Exclusion and Transaction Mapping)算法的配置规则挖掘方法,考虑置信度和有趣度指标,提取强关联规则.针对配置实例数据库数据量较大时,配置规则挖掘的效率会降低且会产生大量冗余规则的问题,采用二元语义模型表达定性的服务功能需求,将同类客户群的功能需求进行合并,替换多样化的功能需求,减少规则的冗余.最后以一工程机械制造企业服务方案配置规则挖掘为例,验证了所提方法的有效性. 相似文献
4.
SDSS DR8海量光谱中包含许多有研究价值的稀有天体,如特殊白矮星(DZ,DQ,DC)、碳星、白矮主序双星、激变变星等,如何在海量光谱中自动搜寻稀有天体有着极其重要的意义。提出一种基于核密度估计和K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)相结合的方法在SDSS DR8信噪比大于5的546 383个恒星光谱中搜寻稀有天体。首先对光谱进行高斯核密度估计,选取概率最小的5 000个光谱作为稀有类,概率最大的300 000个光谱作为普通类,然后进行KNN分类,同时也将5 000个稀有光谱的K个最近邻也作为稀有的天体,结果共有21 193条光谱。为了方便分析,对这些光谱聚类后进行人工检查。这些光谱主要包括由于数据缺失、红化、流量定标不准引起的问题光谱、行星状星云、没有物理联系的光谱双星、类星体、特殊白矮星(DZ,DQ,DC)、碳星、白矮主序双星、激变变星等。通过和SIMBAD,NED,ADS及一些主要的文献交叉验证,我们新发现了3个DZ白矮星、1个白矮主序双星、2个伴星为G型星的激变变星,3个激变变星的候选体、6个DC白矮星,1个DC白矮星候选体和1个BLLracertae(BLlac)候选体。还发现了1个有CaⅡ三重发射线和MgⅠ发射线的DA白矮星和1个光谱上表现出发射线的晚M恒星但测光图上像是一个星云或星系。 相似文献
5.
SDSS-DR10是美国SLOAN巡天望远镜发布的最新数据,包含了首批APOGEE光谱。这些海量的天文光谱除了可以用来探寻银河系的结构和进行多波段证认外,还蕴藏着包括白矮主序双星在内的特殊天体。白矮主序双星是一类特殊的双星系统,它由两颗主序星演化而来,包含了中低质量恒星演化的终点—白矮星,以及M矮星。白矮主序双星对于密近双星的演化和参数研究有积极的意义。目前针对这类特殊天体的发现主要使用测光筛选结合后期观测证认的方法,不但准确率低,而且需要耗费较多的人工处理时间,无法满足在海量光谱数据中快速发现目标天体的需要。提出一种适用于在海量天文光谱中自动、快速发现白矮主序双星的方法。该方法针对SDSS的DR10数据,使用改进的遗传算法对海量光谱进行自动识别,寻找白矮主序双星候选体。实验共发现了4,140个白矮主序双星,通过交叉证认,其中24个是未被收录的新的源。验证了遗传算法在天文数据挖掘和自动搜索方面的有效性,为在海量光谱中快速发现特殊天体提供了另一途径。该方法也可用于在其他巡天望远镜的海量光谱中进行特定天体的自动识别。提供了新发现的白矮主序双星的赤经、赤纬等信息,补充了现有的白矮主序双星光谱库。 相似文献
6.
个性化试题推荐、试题难度预测、学习者建模等教育数据挖掘任务需要使用到学生作答数据资源及试题知识点标注,现阶段的试题数据都是由人工标注知识点。因此,利用机器学习方法自动标注试题知识点是一项迫切的需求。针对海量试题资源情况下的试题知识点自动标注问题,本文提出了一种基于集成学习的试题多知识点标注方法。首先,形式化定义了试题知识点标注问题,并借助教材目录和领域知识构建知识点的知识图谱作为类别标签。其次,采用基于集成学习的方法训练多个支持向量机作为基分类器,筛选出表现优异的基分类器进行集成,构建出试题多知识点标注模型。最后,以某在线教育平台数据库中的高中数学试题为实验数据集,应用所提方法预测试题考察的知识点,取得了较好的效果。 相似文献
7.
传统的基于关联规则的挖掘算法采用的是统一的最小支持度,但是在实际的事务数据库中数据项的重要性是不同的。针对目前多支持度和增量式关联规则更新维护的局限性,提出一种基于多支持度的增量式关联规则挖掘算法。允许用户根据不同项的重要性设置权值,有利于发现更多有趣的规则。采用矩阵的向量内积策略,结合动态剪枝,无需多次扫描事务数据库,不生成庞大候选集。实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
8.
9.
非平行支持向量机是支持向量机的延伸,受到了广泛的关注.非平行支持向量机构造允许非平行的支撑超平面,可以描述不同类别之间的数据分布差异,从而适用于更广泛的问题.然而,对非平行支持向量机模型与支持向量机模型之间的关系研究较少,且尚未有等价于标准支持向量机模型的非平行支持向量机模型.从支持向量机出发,构造出新的非平行支持向量机模型,该模型不仅可以退化为标准支持向量机,保留了支持向量机的稀疏性和核函数可扩展性.同时,可以描述不同类别之间的数据分布差异,适用于更广泛的非平行结构数据等.最后,通过实验初步验证了所提模型的有效性. 相似文献
10.
根据微孔磷酸铝合成数据的特点,针对合成数据库中合成参数过多和交叉描述等问题,利用改进的遗传编程算法对具有(6,8)元环的微孔磷酸铝合成参数进行特征提取,优化出新的复合特征来更好地描述磷酸铝合成中溶剂和模板剂的特征,并通过参数进化过程的研究,考察了模板剂和溶剂对产物生成的具体影响,从而指导具有特定结构磷酸铝的定向合成. 相似文献