简介：摘要：随着铁路建设规模的不断扩大和运输需求的增加，铁路轨道的维护和保养显得尤为重要。而轨道状态监测数据作为重要的信息来源，可以帮助确定轨道状况，进行及时的维护和修复，提高铁路的安全性和运营效率。然而，由于轨道状态监测数据量庞大且复杂，传统的数据处理方法已经无法满足需求，因此需要研究大数据处理和优化算法，从中提取有价值的信息，并帮助工务部门做出准确的决策和规划。

简介：用只有用户甲和KDC知道的密钥进行加密,就会把它们用只有用户甲和KDC知道的密钥进行加密,DES使用56位密钥对64位的数据块进行加密

简介：摘要：伴随大数据技术的广泛运用，为提高高校图书馆图书储量与购买的科学性、实用性和节约性，探索一种科学有效的图书借阅业务大数据分类方法，提升图书订购的针对性和有效性。本论文以某地方高校图书馆一学期借阅业务大数据为基础，随机抽样1400份样本数据，运用PCA主成分算法对图书借阅业务大数据降维和运用ISODATA聚类算法对降维结果数据集F聚为4类。通过对4类图书借阅业务大数据特征提取分析，为高校图书馆订购馆藏图书资源订购提供有效决策。

简介：摘要为提高反窃电工作效率，开展基于用电信息采集系统的大数据用户疑似窃电算法研究，提出了基于电量波动的离群点算法及聚类算法疑似度模型、基于负荷数据的支持向量机算法疑似度模型和窃电行为分析模型等窃电模型，通过窃电疑似度计算输出，能更精准地发现窃电用户，从而提升窃电查处效率和管理水平。

简介：摘要：通过将原始方位数据变换数据域映射的方式，优化了边界条件下数据不连续的滤波算法，巧妙的解决了359°到0°这个边界条件下数据不连续的滤波问题，经过了工程验证该方法切实可行，对实际工程方位角度的边界处理具有一定的指导和参考意义。

简介：摘要：近年来，社会 的发展迅速，我国的电力行业的发展也有了很大的改善。 中国已进入经济新常态时代，电力公司需要回归企业经营的本质。中国电力企业联合会发布的《 2015年 1-6月份电力工业运行简况》中指出，今年上半年，全国全社会用电量同比增长 1.3%，创 35年来新低。公司售电量增幅下降，电费回收难度增大，当前公司面临的经营风险和压力加大。未来，电力公司需要更进一步回归企业经营的本质，电力营销在强化市场拓展、维系大客户关系、提升自身竞争力等方面的工作将成为当前及未来的重点任务之一。因此在互联网时代，客户对服务的质量、服务的便捷性、服务的效率、信息的透明、服务的精准等均提出了更高的要求。因此本文主要从营销大数据客户服务监控这个角度出发，针对客户的所需所求所关心的要点，通过大数据进行分析，从而为客户提供精准的需求，避免资源重叠浪费。

简介：摘要：如何在海量用户数据中定位可疑窃电用户是防窃电的关键技术。文章分析现有防窃电技术，建立防窃电评价体系，利用大数据处理方法，对海量用户数据进行特征量提取；针对提取后数据采用数据挖掘技术，构建防窃电模型，定位可疑用户。工程实例表明，文章所示算法，能有效剔除冗杂数据，提高算法精度，具有较好的可靠性和有效性。

简介：数据处理是天波超视距雷达实现目标探测的关键技术之一。首先给出了天波超视距雷达数据处理所面临的困难,总结了数据关联、航迹融合、坐标配准、性能评估、杂波建模等,对新技术的发展进行了探讨,并指出检测前跟踪、雷达与环境系统一体化处理、基于多输入多输出的天波超视距雷达数据处理、测试与评估、协同处理与多源信息融合等将是天波超视距雷达数据处理的主要发展方向。

简介：摘要电力系统稳定性研究的重要内容之一就是电压稳定，电压稳定与否会严重影响电力系统的可靠运行。本文通过分析电力系统电压稳定方面的一些因素，尤其是阐述了电力系统电压稳定的控制方法与分析方法，可以作为相关工作者工作实践的参考，确保电力系统的安全、稳定运行。

简介：提出了一种基于线圈数据的瓶颈点自动识别算法。算法以临界流量作为算法的触发变量，根据道路条件、服务水平和大型车比例计算临界流量。算法的识别程序包括2部分：首先通过计算当前占有率与前时刻占有率的相对差值来判定瓶颈点上游位置；然后通过计算上游占有率与下游占有率的相对差值确定瓶颈点下游的位置。此外，提出了基于数据集计周期、瓶颈点识别率和误判率的算法性能评价方法。利用上海市内环高架大柏树广中路段的线圈数据进行试验，结果表明，瓶颈点自动识别算法在准确率和效率上有显著提高。

简介：聚类分析是数据挖掘的一个重要的研究方向。本文在介绍了数据挖掘的基本概念之后，详细分析了常用的聚类算法。最后，使用weka数据挖掘软件对K—means算法进行了实践，实验结果证明了K—means算法的有效性。

简介：以基于其拟合直线中的斜率来识别异常客户的性质,　　[关键词]最小二乘法拟合直线斜率异常客户性质　　　　一、引言　　异常客户是在一段考察时期内与客户的一般行为模式不一致的对象,它反映了用直线y=ax+b来描述(xi

简介：摘要：近年来，社会 的发展迅速，我国的电力行业的发展也有了很大的改善。 中国已进入经济新常态时代，电力公司需要回归企业经营的本质。中国电力企业联合会发布的《 2015年 1-6月份电力工业运行简况》中指出，今年上半年，全国全社会用电量同比增长 1.3%，创 35年来新低。公司售电量增幅下降，电费回收难度增大，当前公司面临的经营风险和压力加大。未来，电力公司需要更进一步回归企业经营的本质，电力营销在强化市场拓展、维系大客户关系、提升自身竞争力等方面的工作将成为当前及未来的重点任务之一。因此在互联网时代，客户对服务的质量、服务的便捷性、服务的效率、信息的透明、服务的精准等均提出了更高的要求。因此本文主要从营销大数据客户服务监控这个角度出发，针对客户的所需所求所关心的要点，通过大数据进行分析，从而为客户提供精准的需求，避免资源重叠浪费。

简介：摘要本文研究分析了数据分发管理中的基于网格的方法，并且重点研究了基于网格的动态匹配算法。并用实验证明，基于网格的动态算法能大大提高数据的过滤效率。

简介：随着信息技术的发展，大量的数据不断被收集和存储，对数据的挖掘规模越来越大，传统的数据挖掘已经无法解决海量数据挖掘问题。网格技术的发展，使得广域分布的海量数据的挖掘问题得到解决。文章根据现实中海量数据挖掘的需求和网格的本质，把并行关联规则挖掘算法应用于网格数据挖掘中，并建立了一个并行数据挖掘模型，验证了并行数据挖掘系统在网格环境的可行性与合理性。

简介：弧圈球在乒乓球技术中是比较关键的技术之一,正确使用弧圈球技术能够让运动员在比赛过程中获得最佳战绩,能够充分地发挥出弧圈球的威力.在分析弧圈球技术层面以及战术方面特点的基础上,综合数据挖掘技术基本理论分析了关联规则的数学模型和算法流程;最后对某省乒乓球运动员的弧圈球技术使用情况进行了数据挖掘,剖析了使用不同弧圈球技术后的得分和失分情况,从而为教练员在训练和比赛中提出决策提供了理论依据.

简介：为了实现电梯安全事故的预警预报,研究了电梯安全大数据的挖掘方法.以电梯安全远程监管系统数据库中的电梯状态数据、基础数据、日常维保数据、故障数据以及违章数据作为数据源构建电梯安全大数据平台,包括数据采集模块、预处理模块、数据挖掘模块和数据展示模块.着重研究了改进的K-Means聚类算法和Apriori关联算法.实验表明：两种改进算法的加速比与可扩展性更好.利用聚类算法分析了各小区、不同品牌电梯的电梯故障情况以及各维保公司的故障修复率,利用关联算法分析了各小区及不同品牌电梯的特定频发故障,对电梯安全管理具有指导意义.

简介：雷达数据压缩在数据实时传输过程中起着重要的作用,压缩算法的好坏直接影响到传输的效率。基于对导航雷达实际数据的分析,以及对LZW字典查询压缩算法的理解,对实际数据进行相关性的预处理,并在基本算法功能的基础上,提出一种改进的空间换时间的字典查询方法,在提高压缩比的同时大大提高压缩速度,并与其他算法以及WinRAR软件进行结果对比。利用实际数据进行验证,完成了数据的实时采集、压缩,实现了数据实时传输,通过雷达图像的实时显示对传输效果进行验证,达到了预期目的,取得了很好的效果。

简介：本文作者从实际应用出发，对现存数据挖掘决策树分类方法进行了研究，并应用到系统当中，实现了决策支持模块。关键词数掘挖掘；决策树算法；改进；实现中图分类号TP301.6文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-02DataMiningDecisionTreeImprovement&ImplementationXiaYan,ZhouXiaohong,WangDong（ChangchunTechnologyCollege,Changchun130033,China）AbstractTheauthorstudiedonexistingDataMiningdecisiontreeclassificationmethodbasedonthepracticalapplication,andappliedtothesystem,achievedadecisionsupportmodule.KeywordsDataMining;Decisiontreealgorithm;Improve;Achieve随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将会产生重要的作用。因此，数据挖掘涉及的学科领域逐渐扩大，数据挖掘的方法也在不断地改进和提高。分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，分类算法可以分为决策树分类算法、遗传算法、神经网络方法、K-最近邻分类算法等。这里，以疾病防控与儿童免疫管理系统中决策支持子系统的开发过程为例，对决策树分类算法的改进及在实际中的应用进行阐述。一、数据选取和数据预处理在本系统中，以预防接种中遇到异常反应后记录的“异常反应调查表”中的数据为例进行说明。具体实现过程详细说明首先输入训练集，由于在真实的SQLServer数据库当中，为了降低存储要求和减少存储时间，并非真正存储每个数据项的属性值，而是用存储数字来对应相应的意义，如在数据库的数据表中，“性别”字段中“1”代表“男”、“2”代表“女”，反应到程序页面时再映射回原来的值，为了说理清晰又限于篇幅，这里只将所有数据集中有代表性的十几组数据作为分类模型创建的输入训练集。表1判断是否需要计划外加强免疫的属性表儿童编号月龄出生状态常住地上次注射后反应是否需要计划外加强免疫0405102<=2正常产城市无不良反应否0405495<=2正常产农村无不良反应否0401342>5正常产城市无不良反应是04054352…5正常产城市轻度反应是04065342…5非正常产城市重度反应是04072342…5非正常产农村重度反应否0401544>5非正常产农村重度反应是0408519<=2正常产城市轻度反应否0404566<=2非正常产城市重度反应是04035472…5非正常产城市轻度反应是0401534<=2非正常产农村轻度反应是0405856>5正常产农村轻度反应是0409533>5非正常产城市无不良反应是04053442…5正常产农村轻度反应否二、生成决策树对训练集的每一个属性，计算其信息增益。以“月龄”属性为例，每个结点中的正反例的个数分别为［2，3］、3，2、4，0，分别计算如下info2，3==0.971；info3，2==0.971；info4，0=0；计算信息熵E(月龄)＝＝0.693；计算该属性的信息增益量，选取信息增益最大的属性为节点，按该属性的值划分数据集合Gain(月龄)=Info(9，5)-E(月龄)=0.940-0.693=0.247；同理，对“注射反应”属性、“出生状态”属性、“常住地”属性都可计算每个结点的正反例的个数（由于篇幅有限，不作计算）。通过对各属性信息增益的计算结果，选择“月龄”属性作为根节点，然后划分“月龄<=2”的所有可能性。计算当“月龄<=2”时，“注射反应”、“出生状态”、“常住地”的信息增益值Gain(注射反应)=Info(2，3)-E(注射反应)=0.971-0.4=0.571；Gain(出生状态)=Info(2，3)-E(出生状态)=0.971-0=0.971；Gain(常住地)=Info(2，3)-E(常住地)=0.972-0.951=0.020；同理考虑“月龄>5”的情况，由于“月龄>5”时，各个节点都是纯节点，所以不再划分。三、产生决策规则遍历决策树，输出叶结点类属性值，用IF—THEN形式表达为IF(月龄2…5AND注射反应=无)THEN(类别＝是)IF(月龄2…5AND注射反应=轻)THEN(类别＝是)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态＝正常产)THEN(类别＝是)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态＝非正常产AND常住地=城市)THEN(类别＝否)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态＝非正常产AND常住地=农村)THEN(类别＝是)……依此类推，共可产生十三条规则。四、决策支持子系统的分析用上述基于决策树的分类算法所得到的模型生成的规则来预测测试集中的未知数据属于哪一类，并通过该模型的测试结果与实际情况相吻合的准确率来判断该决策树是否有效。首先，用整个数据集中2/3的数据作为训练集按照基于决策树的分类算法来建立模型，生成一棵决策树。然后，用余下的1/3的数据作为测试集，通过创建的模型进行预测，并将预测结果和实际值进行比较。如果准确率达到或超过事先确定的阈值，则可以认定该模型对于数据分类是有效的，能够在实际中应用；反之，则认定该模型的分类效果不好，需要按以上步骤来重新判断，直到分类准确率达到预定的阈值为止。在本系统中，经过测试预测准确率已达到87%，在可以接受的范围内，所以算法是有效、可行的。参考文献1陈文伟,黄金才.数据仓库与数据挖掘.人民邮电出版社,20042王万森.人工智能原理及应用.电子工业出版社,20003范明,孟小峰.数据挖掘——概念与技术.机械工业出版社,2001作者简介夏琰（1980-），女，吉林长春人。长春职业技术学院信息技术分院，教师，讲师，硕士，研究方向为计算机应用。

简介：摘要研究目的基于专家主观信息在当前土地评估中的关键作用，将专家信任度和评估数据的主观信息进行分组合并，提高评估结果的准确性和可信度。研究方法基于模糊测度理论，分析土地评估中“专家信息”整合中需要解决的问题，建立融合准则和信息融合模型。研究成果推导了专家评估信息融合的基本算法，并对专家评估信息进行了有效建模和集成，并将其应用于实际的土地评估中。研究结论该方法可以提高专家主观评价的可信度，提高评价的准确性，挖掘和利用更高层次专家信息的价值。