基于划分和压缩数据库的改进Apriori算法

针对Apriori算法在面对大规模数据时效率较低的问题,提出了一种基于划分和压缩数据库的改进方法。该方法首先依据特征数据出现的频率将数据按照升序存储在临时数组中;然后将原始事务数据库分为几个互不相交的事务数据库,使得子数据库能够容纳在内存中;最后根据每个子数据库计算出的频繁项集计算整个数据库的频繁项集,从而消除了不必要的冗余数据。通过改进可以将大规模数据集进行有效的划分和压缩,对子数据库进行关联规则挖掘。实验结果表明,改进的Apriori算法在针对海量数据挖掘的执行速度和效率都有很大提高。     

风险投资辛迪加成员背景、组织结构与IPO抑价——基于中国创业板上市公司的经验研究

通过手工收集创业板公司风险投资辛迪加数据,本文研究了辛迪加成员背景、内部组织结构与公司IPO抑价间的关系.经验研究发现,辛迪加、主导机构和主导背景的规模均能有效提升公司质量.政府作为主导机构或主导背景均不能改善公司绩效,而外资在这两方面都是有效的投资者.此外,混合背景结构辛迪加比单一背景结构辛迪加对公司的贡献更大.     

基于粗糙集的数据挖掘改进属性约简算法研究

研究基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。数据挖掘中对属性进行约简时,经常采用粗糙集,再按照规则进行提取。考察差别矩阵的定义和信息系统比较复杂且核属性元素所占比例较少的情况,改进基于差别矩阵的属性约简算法,利用差别矩阵的结构建立一种新的选择属性的依据。     

加快郑州市“众创空间”发展的建议

在各地政府大力推进大众创业、万众创新,加快发展众创空间的大背景下,本文从众创空间的含义和特点入手,通过梳理郑州市众创空间的发展现状,着重分析了郑州市众创空间建设中的制约因素和运营困难,并有针对性地提出了建设性意见,具有一定的现实意义和借鉴意义。     

高等院校“校企合作、产教融合”人才培养模式的探索与实践

校企合作是决定职业教育质量的根本性因素,是新时期职业院校办学的核心理念和必由之路,这已经是高职教育界的共识。本文拟就汽车类专业"校企合作、产教融合"人才培养模式的构建方面做些有益的探索,在实践基础上形成结论,以期推广到其他专业或兄弟高职院校,为高职人才培养模式改革创新做出贡献。     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

冲击倾向性煤样单轴加载红外探测研究

为探求冲击煤层煤样在单轴加载过程中的红外变化规律,利用红外热像仪对煤样进行单轴加载红外监测,取剪切破坏和劈裂破坏两种试样,对破坏过程进行红外热像实验分析。结果表明:冲击煤层煤样AIRT(红外辐射温度)和应力-应变曲线的对应关系分为五个阶段,即下降(压密阶段)-上升(弹性阶段)-下降(塑性阶段)-上升(屈服阶段)-下降(破坏阶段);煤样破坏前期都曾出现一次相对较大的AIRT下降现象,下降AIRT依据试样的强度不同而不同;煤样剪切破坏过程比劈裂破坏过程高温区域明显;AIRT变化可以对煤样内、外部能量积聚与耗散进行较准确的趋势预测。     

孤立点挖掘在警情时间序列异常点识别中的应用

针对北京市的警情时间序列中存在的一些异常特征,采用了一种基于距离和的孤立点挖掘方法来进行分析。该方法将警情在每日不同时段内的分布处理为相应的属性,然后将警情的时段属性进行标准化,计算了不同点之间的欧式距离和来判断点的异常性。结果发现,北京的警情异常现象出现在春节和年底期间,其中前者表现为由于居民燃放烟花爆竹所引起的火灾事故和治安纠纷;而后者则表现为电信诈骗案的高发。与基于日接警数量的异常点分析相比,基于距离和的异常点挖掘能够有效地将警情在时序分布中隐藏的一些异常聚集效应识别出来,从而为公安部门开展预警和情报信息服务提供帮助。     

DBSCAN算法在高性能计算中心用户分类的应用研究

为提高集群资源使用效率,管理员需要对用户进行分类,从而对不同用户提出资源使用策略.DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法可对用户进行分类,但对初始参数敏感.为此,提出改进算法,首先将密度进行层次划分,由此得出各层次的密度阈值,在每种阈值下采用DBSCAN算法,解决全局参数问题.在此基础上,创新地使用一个直接可达距离排序队列,将排序信息作为可变参数,减小初始参数对结果的影响.通过高性能计算中心用户数据的实例验证了其可行性.实验结果表明,改进后的算法提高了用户分类的准确性和全面性.     

贵州遵义学孔煤炭普查区煤层对比方法及特征分析

本文通过学孔煤炭普查的工程实践,结合相关地球物理资料,对学孔煤炭普查区进行了简要的煤层对比方法及特征分析,主要涉及到:标志层对比法、煤层顶底板岩性对比法、煤岩特征对比法和测井曲线特征对比等方法,运用上述方法,使各煤层易于对比,取得了很好的效果。