简介：摘要：为研究支持向量机在处理不同规模、不同维度数据时，如何选择分类算法和核函数能够提高分类效率和精度，本文基于两个规模和结构有较大差异的数据集进行了分类实验和结果对比分析，提出应针对数据集的数据分布、规模大小、样本数与特征数不同比例选择相应的分类算法和核函数，对根据不同应用场景选择合适算法有一定的借鉴和指导意义。

简介：摘要：随着信息量的激增，传统的数据分类和管理方法逐渐无法满足高效和精准的需求。此时，智能产品分类系统的应用成为了解决这一痛点的关键技术。通过采用机器学习和人工智能等先进技术，智能产品分类系统能自动识别、分类和管理大量的产品数据，从而极大地提升数据仓储的效率和质量。因此，本研究旨在研究智能产品分类系统在数据仓储管理中的应用，目的在于探讨这一系统如何帮助企业克服数据管理的挑战，实现数据资产的优化配置，以及如何通过智能化的手段提升数据的价值利用。

简介：摘要：随着信息资源的日益增多，目前那些较为成熟的大型通用搜索引擎无法满足从事电力事业的人员只搜索电力信息的需求，因此，一种针对指定电力客户需求、指定电力人群以及指 定电力领域的基于电力信息单一领域的搜索引擎便之诞生了，其能够为人们提供一些具备特定价值的信息以及有关的服务。为此，笔者对数据挖掘的概念进行了阐述，同时对基于数据挖掘的电力信息分类及搜索技术进行了探讨，可供参考。

简介：为了改善真实网络数据集上自动问答系统的性能,定义出新的问题类别集合和通用的答案重新排序模型.问题分类器借助先验词典和语法分析,将语义和语法信息引入信息检索和机器学习方法,呈现为多种多样的训练属性,包括疑问词、中心动词、疑问词与中心动词依赖关系、中心助动词位置、中心名词、中心名词顶级上位词等.进而通过问题类别信息,对问答查询结果重新排序.实验表明：分类器能够精确实现真实网络数据集的问题分类,重新排序后的自动问答结果也能得到明显改善.这说明借助语义和语法信息,真实网络数据集上的自动问答系统等应用可以得到改善,显示出更好的性能.

简介：摘要：随着我国经济的发展以及社会的进步，我国的科技也逐步发展起来，科技水平越来越高。而目前我国几乎每个人都由一部手机或电脑，人们通过这些工具上网，在网络上了解一些信息，网络的出现在给人们带来方面的同时，也对人们的生产生活产生了一些不利的影响。但网络上的内容良莠不齐，一些不良的内容会不利于网络空间以及社会的发展，因此需要有关部门对其进行监测并对数据进行采集和分析，从而使网络环境清洁化。

简介：摘要元搜索引擎是DeepWeb数据库在检索领域主要的研究内容，另外还包括实现DeepWep在网路爬虫上的设计方案，而在DeepWeb的数据库结构组织上，如何有效对信息资源进行聚类与分类则是主要的研究目的。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：摘要：随着信息资源的日益增多，目前那些较为成熟的大型通用搜索引擎无法满足从事电力事业的人员只搜索电力信息的需求，因此，一种针对指定电力客户需求、指定电力人群以及指 定电力领域的基于电力信息单一领域的搜索引擎便之诞生了，其能够为人们提供一些具备特定价值的信息以及有关的服务。为此，笔者对数据挖掘的概念进行了阐述，同时对基于数据挖掘的电力信息分类及搜索技术进行了探讨，可供参考。

简介：摘要：互联网环境下，进一步推进了各行业信息化建设进程，工业互联网也得以迅速发展。当前我国对工业互联网发展持有较大的关注力度，不过在其实际建设环节，仍面临着数据安全风险的威胁，安全管理体系不够完善，未能全面保证工业互联网数据安全。基于此，本文从工业互联网安全的内涵入手，分析工业互联网面临的安全风险，提出工业互联网数据安全分类分级防护框架，以供参考。

简介：

简介：

简介：摘要：随着智能电网、物联网等技术的发展，电力系统产生的数据量急剧增加，这些数据蕴含着巨大的潜在价值。为了充分利用这些数据，需要一种高效的数据处理技术，能够自动从海量数据中分类提取关键信息，并进行深入分析。电力工程数据自动分类提取与分析技术的研究和应用，不仅可以提高数据处理的效率，还能够为电力系统的优化调度、故障诊断、预测维护等提供科学依据，对于推动电力行业的数字化转型具有重要意义。

简介：摘要：地理国情普查不仅在国情上发挥了重要作用，也是国家制定经济社会发展重大战略规划、重要政策举措的基本依据。其目的在于充分利用新的科学技术细化现有调查结果及相关信息，提升国家对自然资源开发的最大效益，避免造成资源浪费，为创建环境友好与可持续发展的社会奠定基础。为保证第三次国土调查成果的质量，需对各级成果进行汇总整理，并按照国家和省级统一编制的数据库标准及建库规范，进行汇总数据成果和调查数据库，最终形成全面的第三次国土调查的各项成果，为第三次国土调查工作开展提供技术手段。

简介：摘要：在对非线性的地球化学数据进行处理的过程中，分类算法的选择至关重要。神经网络算法具有准确度高、泛化能力强的特点，支持向量机具备可以解决过拟合、避免趋于极小能优势。当两者进行结合用于处理地球化学数据分类问题时，具备了两种算法的优势，分类结果良好。

简介：摘要随着电网规模的不断扩大，用电信息数据规模增大，用电信息采集以及计量业务的工作量不断增多，用电信息采集和管理涉及到对电网的故障诊断、用电调度、电力稽查、智能电能表设计以及通信、计量、远程费控等诸多业务，对用电信息采集的运维监测就是实现对用电数据的供电电压监测、电能质量管理的数据分析过程，采用高级量测体系进行用电信息采集运维监测，通过终端厂商协助运维监测，实现对用电网络的故障定位、故障处理以及用电监测等。基于此，本文对高级量测体系的用电信息数据分类与采集进行分析。

简介：

简介：Tri—Training是半监督协同训练的代表性算法之一，它运用统计技术标记置信度，并结合噪音学习理论进行无标记样本分类。当扩充样本训练集不满足噪音学习理论时，会进行随机采样，针对传统Tri-Training算法随机选取基础分类器的扩充训练样本集会引入噪声这一缺陷，通过更改扩充样本训练集选取方式，剔除可能提高分类误差的样本。在健康大数据集上进行一系列验证试验，实验结果表明，改进的算法优于原始算法，降低分类错误率。

简介：基于Wishart分类器的全极化SAR图像H/α分类方法应用于海岸线分类,可区分不同海岸线类型。在聚类过程中,传统H/α-Wishart方法时常将各类聚类中心对应的散射机理混淆,使得同为单次面散射的淤泥质与砂质海岸线类别难以区分。针对此问题,提出了改进型的辅助分层分类方法。算法运用单次反射特征值相对差异度与极化总功率系数构成的二维特征空间,结合支持向量机得到最优分界判据,以分离初始分类结果中混淆的淤泥质与砂质海岸线。实验表明,改进方法能够有效区分淤泥质与砂质岸线,分类混淆矩阵对应kappa系数由0.794提升至0.853,分类识别率得到显著提高。

简介：摘要：工业用电量在全社会用电量中的占比较高，准确研究工业用电量可以用于分析全社会用电量的变化趋势。以安徽某城市为例，按照行业分类将工业行业划分为采矿业、制造业及电力、燃气及水的生产和供应业三大类。本次研究内容围绕用电量与区域、行业分类等维度展开分析，探讨工业用电量的内在关联规律，分析电量增长放缓原因。

简介：摘要智能电网一次设备的数据被分为五种，包括基础数据和试验数据、运行数据、在线监测数据、缺陷数据、事故数据。对这些数据进行分类研究，可有效监测智能电网的运行状况，为业务应用开发和运行提供支撑。本文主要分析一次设备有关数据的分类和整理方法，并对数据与网络之间的关系进行了分析，以期为智能电网一次设备有关数据的管理提供一定的参考和借鉴。