基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

异构数据的形成及数据集成技术分析

提供了一个基于Java和XML的数据的集成模型,为异构数据的集成提供了一个与数据库系统无关、与操作系统无关的简单方便的解决方案．根据这一模型开发的信息系统,可以实现数据在不同操作系统、不同数据库系统、不同网络平台和不同开发语言的数据库进行应用．     

基于分布式高校教学管理信息系统的设计

为提高教学信息化管理系统的开发效率和解决二级学院之间数据同步和共享的问题,设计了一套基于分布式数据同步处理的解决方案,实现了插件开发模式的通用开发框架.结果表明,采用插件的开发框架可以提高软件的复用率和缩短开发周期.     

高校校园网数据网络存储方案的设计——以南京铁道职业技术学院为例

高校数字化校园建设是以信息化基础建设为主的总体设计方案,其中数据的保存和备份是重中之重。采用网络存储的方式可以把所有数据有效的整合在一起,实现统一保存和备份,硬件资源高效利用的同时也保证了数据的安全性和完整性。     

基于Web of Science的遥感数据融合文献计量分析

基于Web of Science引文数据库,对2000～2020年关于遥感数据融合领域发表的研究文献中,针对发文量居世界前10位的国家、科学研究机构、基金项目资助机构、期刊指数、发表作者、高被引及共引论文指数等通过相关软件进行文献计量分析。检索有效范围内发表的遥感数据融合研究文献2 153篇,综合发文量、总被引频次62 657、篇均被引次数为29.1、h指数为118等指标,中、美、德和意大利为该研究领域的四大强国。在世界排名前10位的科研机构和作者中,中、美和法国占据明显的优势。《遥感和IEEE地球科学》和《遥感学报》是该领域研究的高关注度期刊。通过WebofScience检索平台与世界同期发展水平相比,美国和欧盟在该领域具有较高发展水平,中国虽然在发文量上具有较快速的发展,但整体研究的竞争力有待进一步提高。中国在遥感数据融合研究领域中起步较晚,近21年来,虽然发文量占据世界第3位,但总被引频次、篇均被引次数均落后于发达国家。     

基于模糊C均值聚类约束的井-地磁法联合数据空间反演

针对井的数量和分布空间有限,磁法三维反演存在计算量大,反演多解性严重的问题,开展基于模糊C均值聚类约束的井-地磁法联合数据空间反演.采用数据空间反演方法,提高三维反演计算效率,然后在反演中引入模糊C均值聚类对反演迭代结果进行物性约束,提高反演结果可靠性.通过理论模型和冬瓜山矿区模型进行反演分析.结果表明:数据空间反演能...     

一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略

阐述了基于 Rough集的时间序列数据的挖掘策略 ,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题 .实践证明 ,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具 ,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的 .文章强调了时间序列数据中的多方面信息 ,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息.     

大数据发展与绿色经济效率协调度研究——基于省级面板数据

构建了大数据发展水平系统和绿色经济效率系统的评价指标体系。根据中国大陆2013—2018年30个省份(除西藏外)的面板数据,利用熵值法和耦合协调度模型动态测度了各省份大数据发展和绿色经济效率的综合水平以及两者的耦合协调度。结果表明：各省份在大数据发展水平上存在差异,并且在空间分布上也存在明显的差异;各省份在绿色经济效率上并没有表现出明显的区域特征和空间差异;各省份大数据发展水平与绿色经济效率两个系统之间具有较强的耦合关系,且两者之间处于同步发展阶段。     

奶牛生产性能测定(DHI)在奶牛生产中的应用

<正>1奶牛生产性能测定(简称DHI)的概念DHI为英文Dairy Herd Improvement的缩写,实际意义是奶牛牛群改良。DHI是通过个体产奶牛的