高光谱成像技术在中医证候客观诊断中的应用

因高光谱成像技术具有灵敏度高、蕴含图谱信息丰富等特点,使其有望被作为突破口来解决中医证候诊断缺乏客观指标的困境。鉴于舌与证候之间存在复杂且模糊的映射关系,针对当前舌信息采集方式的局限性以及现有处理模式存在将混合信息体割裂提取以致重要内涵丢失的缺陷,提出了一种新思路:采用高光谱技术进行舌象采集并将舌体交叠混合的图谱信息作为一个整体进行分析,结合多种线性与非线性数据挖掘算法以黑箱模式关联证候,提取特异性光谱指标群。并将所提取的光谱指标群综合临床的生理、生化及中医症征指标,从多角度分析病因病机的机理,找到一种证候客观诊断的新模式。     

一种遗传模糊神经网络数据挖掘算法

数据挖掘是近年来信息处理领域出现的新的研究方向。本文探讨了扩展型TS模糊神经网络和遗传算法在数据挖掘中的应用,并提出了一种把模糊神经网络与遗传算法相结合的数据挖掘方法。在该方法中由遗传算法自适应地构造和优化TS模型,TS模型完成预测,这种预测是建立在遗传算法的聚类结果之上的。二者的结合,提高数据挖掘的应用效果。文章最后给出该方法的应用实例。     

数据挖掘技术在高校教学实践中的应用

阐述了经典的决策树ID3算法,并利用该算法对高校大学物理实验课程学生成绩进行数据挖掘,从中提取有价值的信息,并对得到的结果进行分析,得出了影响学生成绩的原因,为提高高校教学管理水平提供了依据.     

基于弱关联挖掘的网络取证数据采集系统设计与实现

对海量网络日志和服务器数据进行数据挖掘,获取网络取证,在分析犯罪证据方面具有较大的应用价值。传统的数据采集系统,主要增加对网络取证数据进行滤波处理模块,增加采集系统采集的准确率,存在采集时间长、效率低的问题。提出基于弱关联挖掘的网络取证数据采集系统设计方法,对网络取证数据采集系统的总体设计描述与技术指标分析。并以此为基础,设计基于弱关联规则特征提取的网络取证数据挖掘算法,实现网络取证数据的准确检测和采集。在嵌入式Linux平台上进行网络取证数据采集系统的软件开发和系统设计。实验结果表明,采用该系统对网络日志和服务器数据中犯罪证据进行取证采集,其可靠性较高,取证数据采集精度高于传统方法,展示了较好的应用价值。     

矮新星候选体的自动搜索研究

美国斯隆数字巡天望远镜已经发布了第9期数据。这些海量的天文光谱数据除了可以用来进行大样本的研究,如探寻银河系的结构和进行多波段证认外,还蕴藏着稀少和特殊的天体,其中就包括矮新星。矮新星是激变变星中所占比例最高的一个亚型,发现更多的矮新星样本对于研究密近双星的演化和参数有积极的意义。目前针对激变变星这类稀少天体的发现主要使用测光粗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矮新星候选体的需要。本文提出一种适用于在海量光谱中自动、快速发现矮新星的方法。该方法针对SDSS的DR9数据,先使用支持向量机约束主分量分析进行降维,确定特征空间的维数,然后再使用训练后得到的最优分类器对海量光谱进行自动识别,寻找矮新星候选体。实验共发现了276个矮新星,其中6个是未被收录的新的源,表明了该方法的有效性,为在海量光谱中快速发现稀少和特殊天体提供了有效途径。实验中发现的新结果补充了现有的矮新星模板光谱库,可以构造更准确的特征空间。本方法也可用于在其他的巡天望远镜如郭守敬望远镜的海量光谱中进行特殊天体的自动搜索。     

机器人智能视觉路径选择系统的设计与实现

机器人视觉路径选择系统的性能,对于提高不同领域机器人应用性能具有重要的应用意义;提出了考虑最优路径数据挖据的机器人视觉路径选择系统的优化设计方法,分析了该系统组成的总体结构,给出了系统的电机驱动模块、图像采集处理模块、USB接口以及电源模块的硬件结构设计,分析了考虑最优路径数据挖据机器人视觉路径规划的具体过程,介绍了系统实现路径规划的关键程序代码,实现机器人视觉路径的准确选择;实验结果说明,所设计模型可实现机器人路径的有效规划,具有较高的规划效率和精度。      

基于模糊聚类算法的客户细分研究

以客户关系为导向的服务经济时代,客户细分是企业判断具有相似特征的客户,并以此为基础有针对性的提供产品及服务的最为有效的手段.利用数据挖掘技术,将模糊聚类算法应用于客户细分中,以此寻找具有相似特征及价值的客户,并在电信行业中进行实证应用.     

K-means聚类算法在企业环境效率评价的应用及R语言实现

根据环境影响评价因子筛选的要求,构建新的企业环境效率评价指标体系,以佛山市企业作为研究对象,利用R语言对其进行K-means的聚类,结果表明该指标体系能够有效的将企业分为8类,分别为:一般性污染企业、危险废物产生企业、废气(SO~2、NOX)污染严重企业、烟尘废气污染严重企业、固废污染严重企业、废气废水设备投入大的绿色企业、废水污染严重企业、废气废水均污染严重企业.     

聚类分析在互动电视产品销售片区划分中的应用

聚类分析是数据挖掘中一种常用的技术,是根据事物本身特性来研究个体分类,按照物以类聚的原则来研究的事物分类.在商业上,聚类分析可以多角度用于市场分析,比如通过分析发现不同的客户群,并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征,为市场营销和策略的制定提供科学合理的参考.从不同网络区域覆盖数字电视用户的一些特征(包括市场占有特征、产品消费特征等)出发,应用两步聚类方法将网络区域进行划分,得到不同的用户群体,然后针对不同的群体特征加以分析,为互动电视产品的市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考.     

基于领域知识的纳税评估方法研究

纳税评估是税务稽查的基础和前提,科学的选案方法是纳税评估的关键。本文提出了一种基于领域知识的纳税评估方法。在领域知识的指导下,通过设计指标体系来提取个体的特征,进而采用聚类分析和统计分析相结合的方法,找出纳税异常的企业,从而完成纳税评估。