《统计指标离散化方法及应用》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《WSN网络中一种新的关联规则数据挖掘算法》PDF+DOC 在无线传感器网络(WSN)中，传感器关联规则在很多方面有着重要作用。但是大部分关联规则的数据挖掘算法都要求获取传感器节点的行为数据。同时，将这些数据传输到sink节点，并且由sink节点创建传感器数据库，并应用不同的算法从传感器数据库来发现关联规则。本文则提出了一个网络内部机制来查找频繁项集。因此，......
2. 《基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法》PDF+DOC 为了有效识别声纳信号，提出一种基于连续数据量化的声纳传感器数据识别方法。首先用声学传感器采集数据；其次运用数据离散化方法，有效地将采集到的数据进行连续数据离散化；最后，通过数据挖掘技术(C4.5/C5.0决策树、SVM和Naive-Bayes分类器)对离散后的声纳信号数据进行分类识别。实验首先在UC......
3. 《基于关联性的目标动向热点分析》PDF+DOC 为了从海量传感器数据中及时发现重要目标的动向，提出了一种目标动向信息表征及关联方法，即从多源异类传感器获取的信息中抽取出目标关联要素进行动向表征，利用语义决策树实现动向要素聚类，通过知识规则进行关联匹配扩展，从而发现目标动向的热点，并进一步统计分析目标活动规律与发展趋势。实验表明所提出的基于关联性的......
4. 《一种基于智能家居的用户行为预测方法》PDF+DOC 随着移动通信技术、物联网技术和传感器技术等的快速发展，智能家居行业发展迅速。由于人们生活水平的提高，对智能家居可以提供的智能服务需求正在增加。然而，现有的智能家居系统只能根据预设的控制方法和规则简单地重复运行，并且根据用户的日常生活习惯，不能随时提供满足其个性化需求的服务。试图为智能家居提供个性化服......
5. 《基于数据挖掘的校园节能减排物联系统设计与实现》PDF+DOC 数据挖掘是人工智能的核心内容之一，其应用已渗透到人类社会生活的各个方面。在物联网节能减排方面，数据挖掘发挥着重要的作用。高校的环境下，人员众多、耗能巨大，采用物联网技术实现节能减排无疑成为优先选择。本文以广东某高校为例，首先介绍了数据挖掘在节能减排方面应用的现状与问题；然后，针对分析的问题，我们使用......
6. 《数据挖掘的光纤光栅传感器复用解调技术》PDF+DOC 针对现有技术获得的光信号采样点之间的欧式距离较大，导致解调后信号还原度不高，为此提出基于数据挖掘算法的光纤光栅传感器复用解调技术。利用数据挖掘与分割聚类的基本思想，将光纤光栅传感器信号采样点中的噪声信号剥离，并提取信道中调制信号的相位信息；根据提取结果利用内调制与外调制相结合的双重方法获取光信号相位......
7. 《无线传感器网络中分布式数据挖掘算法研究》PDF+DOC 研究无线传感器网络中数据挖掘问题。针对大量高维冗余且不确定的无线传感器网络监测数据传送到中央服务器上使用传统的数据挖掘方法进行挖掘的缺点相当明显，导致耗费了珍贵的网络能量。为解决上述问题，提出在每个传感器节点上进行基于粗糙集与遗传BP网络相结合的分布式数据挖掘算法，利用GA来训练BP网络的阈值和权值......
8. 《基于多传感器数据融合入侵检测模型》PDF+DOC 随着计算机和互联网应用技术的快速发展，网络的入侵检测技术越来越重要。本文是针对现有的网络入侵检测系统存在的问题，结合现有数据融合和数据挖掘算法技术的不断提高，给出了一种基于多传感器数据融合和数据挖掘的网络入侵检测模型。应用该模型能使阻拦入侵元素有依据可寻，同时能很好地减少网络入侵的危害程度，从而提高......
9. 《基于数据挖掘的雷达故障数据管理系统》PDF+DOC 为提高雷达故障诊断系统的可靠性，运用数据挖掘技术，提出了一种雷达故障数据管理系统.通过对电路图信息进行聚类分析和关联分析，自动地发现其中关联性，将其提取为故障诊断所需的关联规则，并进行了实验验证.实验结果表明，该系统具有一定的应用价值。...
10. 《数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合》PDF+DOC 针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点，介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点，将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合，建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法，增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。...