对大型计算机网络中的非正常数据挖掘技术的相关研究

如今大型计算机网络中经常会出现各种各样的安全隐患,这便造成了大型计算机网络中的非正常数据挖掘情况出现异常。对此,本文便研究了一种新的大型计算机网络中的非正常数据挖掘技术,此技术是借助多种程序进行辅助的,主要包括:数据洗涤、格式转变以及模式挖掘等程序,通过以上这些程序来挖掘计算机网络中的非正常数据。本文也根据实际情况探讨了非正常数据挖掘技术、非正常数据挖掘系统以及实验检测。     

时空轨迹数据获取和压缩技术研究与实现

对于传统的爬虫技术,爬取轨迹数据时存在较低的覆盖率和效率,文中基于云计算技术架构构建了一套高效的分布式多源异构时空数据爬虫系统。由于系统以分秒级别获取基于timestamp的轨迹数据,而存储、计算等无法支持巨大的数据量,文中在TDTR算法的基础上,提出了一种基于T-Map(MCTD)的距离计算公式计算轨迹间距离的轨迹压缩算法(STCA),减少了需要的存储空间。     

应用于音乐节目分类的Apriori挖掘算法设计

传统Apriori挖掘算法需多次扫描数据库、多次连接频繁项集,导致挖掘效率较低,为此对Apriori挖掘算法加以改进,设计一种新的Apriori挖掘算法用于音乐节目分类。改进的Apriori挖掘算法采用莱特准则对音频数据进行野值与噪声平滑处理,改进Apriori挖掘算法的音频数据库映射令两个线性表分别负责音频数据存储和对应项存储,音频数据库扫描次数降为一次;改进Apriori挖掘算法的连接次数无需对不具备交运算能力的元素进行交运算操作,减少频繁项集连接次数。基于改进频繁项集Apriori挖掘算法挖掘频繁项集、生成音频数据关联规则,基于关联规则集构建分类器,实现音乐节目分类。实验结果显示,改进Apriori挖掘算法用于音乐节目分类的效率优势突出,准确度高。     

基于JAVA的软件故障自动检测系统设计

为了提高软件的故障自动检测能力,进行软件故障自动检测系统优化设计,提出基于JAVA的软件故障自动检测系统。系统由软件故障数据采集模块、故障信息融合模块、特征提取模块、信息集成处理模块和故障专家系统诊断模块组成。在DSP和逻辑PLC中进行故障检测系统的集成开发。采用数据融合滤波技术进行软件故障信息的多传感器采集,对采集的故障采用自适应功率放大进行信息增强处理,提高故障的类别属性诊断能力,在故障信息融合中进行故障特征挖掘,提取反映软件故障类别的关联特征量,在专家系统进行故障识别和智能诊断。在JAVA开发工具下进行软件故障自动检测系统的模块化开发设计。测试结果表明,设计的软件故障检测系统具有很好的故障诊断能力,故障检测的准确率较高。     

特殊化方法在求解数学问题中的妙用

在求解数学选择题的过程中,如果同学们能够根据题目的结构特点,紧紧抓住试题的特征,深入挖掘潜藏于题目中的特殊背景,灵活地利用题中的特殊信息,对问题进行细致地分析和探求,常常可以寻觅到巧妙的解题方法,达到简捷快速求解的目的,收到事半功倍的效果.下面举例说明特殊化方法在解题中的妙用.     

Web日志挖掘中的会话识别技术研究

随着互联网的爆炸式发展,Web日志挖掘作为Web使用挖掘正成为学术界研究的热点。会话识别是Web日志挖掘的关键步骤。传统会话识别方法不能有效地动态适应不同的站点,该文应用自然语言处理常用的N-gram语言模型来实现会话识别,并给出评价方法和应用方案。     

基于深度挖掘的体检信息智能管存平台研究

由于传统方法未能剔除平台相似数据，导致信息管存平台存在数据容量小、扩展性能差、吞吐量低等问题，基于此，提出基于深度挖掘的体检信息智能管存平台。首先对平台整体构架进行设计，并在平台内设计了各种功能模块，利用深度挖掘算法对平台中的相似数据进行剔除，以此提升平台管存效率。实验结果表明，该体检信息管存平台数据容量大、扩展性能高、平台吞吐量大，具有一定应用价值。