基于群智能算法的物联网数据挖掘方法研究.pdf
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第16卷第2期黑龙江科学V()1．16
2025年1月SCIENCEJan．2025
HEILONGJIANG
基于群智能算法的物联网数据挖掘方法研究
陈洪波，邢磊
(山东华宇工学
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基于数据挖掘算法的智能公交调度研究.docx
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基于数据挖掘算法的智能公交调度研究
摘 要
随着我国现在交通系统的更新迭代，公交车在运行上也逐渐现代化，不仅配置有了GPS定位技术，也用IC卡收费模式取代了人工收费模式。再经过时间的沉淀，交通集团已经拥有了大量关于公交运行细节的数据，但这些数据的潜在价值还有待挖掘。
公交车在运行上存在着乘客等待时间和单趟公交运行收益的矛盾，而需要平衡这矛盾的双方就需要一种良好的公交调度方案。目前交通集团的公交调度主要是基于个人的经验进行调度，这种人工调度可以在一定程度上缓解公交运行中遇到的问题，但现在的公交网络及其
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医疗大数据在临床决策支持系统中智能算法与数据挖掘技术应用报告.docx
医疗大数据在临床决策支持系统中智能算法与数据挖掘技术应用报告模板
一、医疗大数据在临床决策支持系统中智能算法与数据挖掘技术应用报告
1.1智能算法在医疗大数据中的应用
1.1.1深度学习在医疗影像识别中的应用
1.1.2贝叶斯网络在疾病预测中的应用
1.1.3聚类算法在患者群体划分中的应用
1.2数据挖掘技术在医疗大数据中的应用
1.2.1关联规则挖掘在药物不良反应预测中的应用
1.2.2分类算法在疾病诊断中的应用
1.2.3时间序列分析在疾病趋势预测中的应用
二、医疗大数据在临床决策支持系统中智能算法与数据挖掘技术的挑战与对策
2.1数据质量与处理
2.1.1数据质量问题
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基于遗传算法的数据挖掘方法及其应用.pdf
第27卷增刊 哈尔滨工程大学学报 V01．27
Suppl
2006年7月 JournalofHarbin Jul．2006
EngineeringUniversity
基于遗传算法的数据
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一种基于改进的Apriori算法的电网数据挖掘方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114547138 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210096059.X
(22)申请日 2022.01.26
(71)申请人 国网安徽省电力有限公司信息通信
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2025年工业互联网平台数据清洗算法在智能设备数据挖掘与挖掘领域的创新应用研究.docx
2025年工业互联网平台数据清洗算法在智能设备数据挖掘与挖掘领域的创新应用研究模板
一、项目概述
1.1.项目背景
1.1.1.智能设备数据量增长与数据清洗需求
1.1.2.工业互联网平台对数据清洗算法的需求
1.1.3.项目目标
1.2.研究目的
1.2.1.分析应用现状与优缺点
1.2.2.探讨创新应用方案
1.2.3.评估应用效果
1.2.4.提出政策建议
1.3.研究内容
1.3.1.数据清洗算法原理与方法
1.3.2.应用案例调查
1.3.3.创新应用方案
1.3.4.实验验证
1.3.5.政策建议
二、数据清洗算法在智能设备数据挖掘中的应用现状
2.1.数据清洗算法概述
2.1.1
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基于关联规则的利润加权数据挖掘算法研究及在商业智能中的应用的开题报告.docx
基于关联规则的利润加权数据挖掘算法研究及在商业智能中的应用的开题报告
一、研究背景
随着互联网技术和数据挖掘技术的不断发展，商业智能逐渐成为企业管理的一个重要方向。商业智能强调利用数据挖掘技术和数据分析方法，从海量数据中发现有价值的信息和规律，并进行相应的决策支持，为企业提供管理方案和经营策略。其中，关联规则挖掘技术是商业智能领域中最重要的数据挖掘技术之一，它的主要作用是发现数据之间的关联性和依赖性，并通过这些关联规则来指导企业的决策和战略。
然而，传统的关联规则挖掘算法只能在数据挖掘过程中生成频繁项集和关联规则，而不能考虑每个项集的利润贡献，这就意味着它不能很好地满足商业智能的需求。因此，在
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《基于隐私保护的数据挖掘算法在智能安防中的应用》教学研究课题报告.docx
《基于隐私保护的数据挖掘算法在智能安防中的应用》教学研究课题报告
目录
一、《基于隐私保护的数据挖掘算法在智能安防中的应用》教学研究开题报告
二、《基于隐私保护的数据挖掘算法在智能安防中的应用》教学研究中期报告
三、《基于隐私保护的数据挖掘算法在智能安防中的应用》教学研究结题报告
四、《基于隐私保护的数据挖掘算法在智能安防中的应用》教学研究论文
《基于隐私保护的数据挖掘算法在智能安防中的应用》教学研究开题报告
一、研究背景意义
在这个信息化飞速发展的时代，数据已经成为一种宝贵的资源。然而，随之而来的隐私问题日益突出，如何在保护个人隐私的同时，充分发挥数据的价值，成为了一个亟待解决的问题。智能安
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基于数据挖掘的入侵检测算法研究的任务书.docx
基于数据挖掘的入侵检测算法研究的任务书
1.研究背景
近年来，随着信息化的发展，网络攻击和恶意攻击事件不断增加，给网络安全带来了巨大的威胁。因此，如何提高网络安全具有重要意义。现有的防护手段主要是靠网络安全设备，如防火墙、入侵检测系统等，但这些手段往往并不能及时的发现和识别新型的入侵行为。为了提高网络的安全性，需要研究并开发出高效、精确、高速的入侵检测算法。
2.研究目的
本研究旨在基于数据挖掘技术，研究并开发出高效、精确、高速的入侵检测算法，有效地提高网络的安全性。
3.研究内容
本研究主要包括以下几个方面的研究内容：
（1）网络入侵的定义，类型和现状的分析。深入了解网络攻击和恶意攻击事件，
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-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究
摘要：随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，海量数据挖掘技术成为了当前研究的热点。云计算作为一种新兴的计算模式，为海量数据挖掘提供了强大的计算资源。本文针对云计算环境下的海量数据挖掘算法进行研究，旨在提高数据挖掘的效率和准确性。首先，分析了云计算环境下海量数据挖掘的特点和挑战，然后介绍了云计算技术在数据挖掘中的应用。接着，对现有海量数据挖掘算法进行了分类和总结，并对各类算法的优缺点进
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基于cost-sensitive的数据挖掘算法研究的开题报告.docx
基于cost-sensitive的数据挖掘算法研究的开题报告
开题报告
题目：基于cost-sensitive的数据挖掘算法研究
研究背景和意义：
数据挖掘是从大量数据中自动发现规律、模式和知识的过程，是信息技术和数据处理技术的重要分支之一。但是，在实际应用中，数据挖掘算法面临许多挑战，其中之一就是类别不平衡问题。类别不平衡指的是在训练数据中，正例和负例之间的比例极不均衡，导致训练出的模型过于偏向于多数类，无法有效地区分少数类。
为了解决类别不平衡问题，研究者们提出了许多算法，其中cost-sensitive算法是比较常见的一种。它将不同类型的错误分类所产生的代价考虑进来，使得算法可以更加关注
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基于数据挖掘的网络舆情监测算法研究.docx
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基于数据挖掘的网络舆情监测算法研究
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摘要
随着社会发展，网络技术日新月异，网络的迅猛发展，为人们提供了衣食住行上的便利，物质消费水平提高，娱乐文化活动的丰富都是互联网带来的便利。但在互联网为人们带来便利的同时，依托互联网发生的恶性群体性事件正逐年攀升，且规模呈扩大趋势。武警部队历来是维护社会稳定的核心力量，维护社会稳定，快速处置群体性突发事件是武警部队的职责使命。对网络舆情的预判，及时做出部署和预防，是成功处置群体性突发事件的前提和保障。
本文主要使用了TextCNN算法构建神经网络来实现我们所需要的文本分类，我们会先对文
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基于粒计算的海量数据挖掘算法研究的开题报告.docx
基于粒计算的海量数据挖掘算法研究的开题报告
一、课题背景
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据已成为当今信息时代的主要资源之一。如何从庞大的数据中挖掘出有价值的知识和信息成为了一个急需解决的问题。海量数据挖掘技术是一种针对大量数据的挖掘、关联、分类和预测等方面的技术。
对于海量数据的挖掘，传统的算法面临的挑战主要包括计算复杂度高、数据存储开销大等问题。因此，开发一种基于粒计算的海量数据挖掘算法显得尤为重要和必要。
二、研究目的和意义
本文研究的目的是针对海量数据挖掘算法中计算复杂度高和数据存储开销大的问题，探索开发一种基于粒计算的海量数据挖掘算法，提高挖掘效率和准确性。
此研究的意义在于
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基于关联规则的数据挖掘算法研究的开题报告.docx
基于关联规则的数据挖掘算法研究的开题报告
一、研究背景和意义
在信息时代，数据成为了企业、政府和个人进行决策的重要依据。随着数据量的快速增长，如何从海量数据中提取有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。数据挖掘技术作为一项有力的工具，可以挖掘数据中的隐藏规律和信息，从而支持决策。而关联规则是数据挖掘领域中的一种重要技术，它可以在数据集中发现相互关联的项集，为分析和预测提供了帮助。因此，研究基于关联规则的数据挖掘算法具有重要的研究意义。
二、研究内容和目标
本文主要研究基于关联规则的数据挖掘算法，探究如何提高其效率和精度。具体研究内容和目标如下：
1. 对关联规则算法进行深入研究，探究其原理和基本
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基于CART决策树数据挖掘算法的应用研究.pdf
第30卷第10 期 煤 炭 技 术 Vol.30,No.10
2011 年10 期 Coal Technology October,2011
基于CART 决策树数据挖掘算法的应用研究
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基于机器学习算法的电商平台数据挖掘研究 .pdf
基于机器学习算法的电商平台数据挖掘研究
随着电商平台的快速发展，越来越多的商家开始将业务迁移至
线上进行经营。在这样的大背景下，数据挖掘成为电商平台非常
重要的一个环节。通过大量的电商数据分析，商家可以获取顾客
偏好、商品销量、价格走势等有价值的信息，从而进行更加精准
的商品推荐，优化价格策略，提高顾客满意度和利润率。而机器
学习则是数据挖掘的一个非常重要的分支，将其应用于电商平台
数据挖掘，则被广泛认为是一种高效、准确、实用性强的手段。
一、数据清洗
在使用机器学习算法进行数据挖掘时，首先需要进行数据清洗。
因为数据在采集和存储的过程中，常常会出现各种各样的问题，
例如缺失值、重复值、异常值