检索结果-南通市图书馆

作者：尚俊平郑州大学

学位级别：硕士

数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的、有价值的知识,它给人们在信息时代所积累的海量数据赋予了新的意义。随着数据挖掘技术的迅速发展,作为其重要组成部分,聚类分析和孤立点检测技术已经广泛应用于模式识别、数据分析、图像处理... 详细信息

数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的、有价值的知识,它给人们在信息时代所积累的海量数据赋予了新的意义。随着数据挖掘技术的迅速发展,作为其重要组成部分,聚类分析和孤立点检测技术已经广泛应用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究等许多领域。聚类及孤立点检测算法研究已经成为数据挖掘研究领域中非常活跃的一个研究课题。本文介绍了数据挖掘理论,对聚类及孤立点检测算法进行了深入地分析研究。在分析基于距离和基于密度的聚类算法的基础上,提出了基于距离的聚类和孤立点检测算法（Distance-Based Clustering and Outlier Detection Algorithm）,对算法进行了较为详细的描述,阐述了算法中各个函数的功能,给出了程序流程图。该算法根据距离阈值对数据点进行聚类,在聚类过程中记录所有数据点的密度,并根据密度阈值确定数据点是否为孤立点,根据类中元素个数判定所得聚类是有效聚类还是孤立点类。该算法时间复杂度是0（n）,空间复杂度是0（n）,其中,n是数据规模。本文使用Visual C++ 6.0实现了基于距离的聚类和孤立点检测算法、k-means算法和DBSCAN算法,做了大量的对比实验,包括聚类算法和孤立点检测正确性实验;聚类算法和孤立点检测精度实验;算法执行时间实验;参数对聚类和孤立点检测结果的影响实验;数据输入顺序对算法聚类和孤立点精度的影响实验;数据集密度对算法有效性的影响等。实验结果表明,基于距离的聚类和孤立点检测算法不仅能够对数据集进行正确的聚类,同时能有效进行孤立点检测,有效解决了传统算法只能聚类或只能进行孤立点检测的缺陷;比k-means算法有更好的聚类精度;比DBSCAN算法的聚类效率高;适于均匀密度数据集、高密度数据集的聚类和孤立点检测;可以发现任意形状的聚类,对噪音数据、数据输入顺序不敏感;对参数敏感;但对多密度数据集的聚类及孤立点检测结果不理想。总之,基于距离的聚类和孤立点检测算法能够准确、有效的发现聚类和孤立点,算法在执行效率、聚类及孤立点检测效果等方面有一定的优越性。

关键词：数据挖掘聚类算法孤立点检测距离密度

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模糊C均值聚类算法的研究与改进

模糊C均值聚类算法的研究与改进

作者：王振博郑州大学

学位级别：硕士

聚类分析是数据挖掘领域最为重要的技术之一，也是学术界研究的热点问题，至今已在理论和方法上取得了丰硕的研究成果，并在各个领域的数据分析中起到重要作用。在众多的聚类算法中，基于划分的K均值聚类算法最为经典，应用领域广泛。模... 详细信息

聚类分析是数据挖掘领域最为重要的技术之一，也是学术界研究的热点问题，至今已在理论和方法上取得了丰硕的研究成果，并在各个领域的数据分析中起到重要作用。在众多的聚类算法中，基于划分的K均值聚类算法最为经典，应用领域广泛。模糊C均值算法属于其中的一个变种，保持了其思想简单易行的特点，时间复杂性接近线性，对大规模数据的挖掘具有高效性和伸缩性。为了解决多维数据集中对象之间的基于欧式距离度量的相似性度量差别不是很明显的问题，提出了基于变异系数的模糊C均值聚类算法。算法采用变异系数加权的欧式距离，引入了基于最大距离选取质心的方法初始化质心，使用KNN距离之和的倒数作为对象的密度并过滤掉离群点和噪声点，在高密度对象中选取最大距离的对象作为质心，使用加权的欧式距离计算隶属度矩阵并根据隶属度更新质心的位置。实验结果表明该聚类方法比一般的模糊C均值方法聚类结果更好，实际效果优于一般模糊C均值方法。为了提高混合属性数据集上的聚类精度问题，提出了一种基于加权模糊C均值的聚类算法。权值由数值属性和分类属性的距离之和计算，算法在数值属性上随机选取质心，使用加权的距离计算隶属度并根据隶属度更新数值质心的位置;在分类属性上，依据初始数值质心划分的簇确定初始分类质心，将每个对象的分类属性划分到其隶属度最大的分类质心，并以所属簇内对象每个属性上出现的次数的集合作为质心。实验结果表明该算法可以发现数值属性和分类属性的混合数据集中的簇，与现有的同类算法相比，准确度有一定提高。

关键词：数据挖掘聚类分析模糊C均值质心选取变异系数混合数据

基于二路生成树和融合边界的聚类边界检测算法研究

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基于二路生成树和融合边界的聚类边界检测算法研究

作者：王有为郑州大学

学位级别：硕士

聚类是数据挖掘的主要技术之一,也是学术界研究的热点问题,并在各个领域的数据分析中起到重要作用。聚类边界的识别有助于提高聚类结果的准确性和揭示聚类所具有的特性,对它的研究成为近年来研究的热点,并在聚类分析、虚拟现实、图像处... 详细信息

聚类是数据挖掘的主要技术之一,也是学术界研究的热点问题,并在各个领域的数据分析中起到重要作用。聚类边界的识别有助于提高聚类结果的准确性和揭示聚类所具有的特性,对它的研究成为近年来研究的热点,并在聚类分析、虚拟现实、图像处理、医学数据分析等领域中得到了广泛应用。现有的聚类边界检测算法存在着对参数敏感,执行效率低下,不易扩展等缺陷,针对这些问题,本文对聚类边界检测技术进行了深入的研究。为了提高聚类边界检测的效率,提出了基于二路生成树的边界检测算法,该算法首先采用二路生成树的技术对数据集进行聚类,在生成的聚类上采用c-层近邻技术统计每个点的近邻,从而计算出每个点的反向近邻值,根据反向近邻的值快速提取边界点。实验表明该算法的执行效率较高,能够识别任意形状的边界,并且具有聚类和边界的双重功效。为了解决现有边界检测结果对参数敏感和精度问题,提出了融合边界检测思想,即将多个边界检测算法提取的边界结果通过相似图和共识函数进行合并,以求得到一个正确的边界结果,避免非监督学习对数据的未知性而导致错误假设的现象,且不需要输入任何参数。实验结果表明该算法能够有效地处理多密度、任意形状和大小的数据集。

关键词：数据挖掘聚类边界检测二路生成树层次近邻融合边界

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基于K-距离的孤立点和聚类算法研究

基于K-距离的孤立点和聚类算法研究

作者：贾晨科郑州大学

学位级别：硕士

从大型数据集中发现有趣的，有用的且预先未知的知识的过程被称为数据挖掘。数据挖掘又称数据库中的知识发现，是数据库研究最活跃的领域之一。通过数据挖掘可以从大型数据集中提取可信、新颖、有效并易于理解的知识、规律或高层信息。... 详细信息

从大型数据集中发现有趣的，有用的且预先未知的知识的过程被称为数据挖掘。数据挖掘又称数据库中的知识发现，是数据库研究最活跃的领域之一。通过数据挖掘可以从大型数据集中提取可信、新颖、有效并易于理解的知识、规律或高层信息。这给人们在信息时代所积累的海量数据赋予了新的意义。随着数据挖掘技术的迅速发展，作为其重要组成部分，聚类分析和孤立点检测技术已经广泛应用于模式识别、数据分析、图象处理、市场研究等许多领域。聚类及孤立点检测算法研究已经成为数据挖掘研究领域中非常活跃的一个研究课题。本文介绍了数据挖掘理论，对聚类及孤立点检测算法进行了深入地分析研究。在分析了基于密度的聚类算法和基于密度的孤立点算法的基础上，提出了基于局部孤立系数的孤立点检测和基于局部孤立系数的聚类算法;基于K-距离因子和增强的K-距离因子的孤立点检测算法。本文使用Visual C++6.0实现了基于局部孤立系数的聚类算法、基于局部孤立系数的孤立点算法、基于K-距离因子的孤立点算法、增强的K-距离因子的孤立点算法、LOF算法、RDBKNN算法。在综合数据集上和真实数据集上做了大量的对比实验来验证孤立点算法的正确性，在综合数据集上验证孤立点算法的效率;在综合数据集上、真实数据集上和多密度数据集上验证基于局部孤立系数的聚类算法的正确性，在综合数据集上验证聚类算法的效率。实验结果表明，基于局部孤立系数的聚类、基于局部孤立系数的孤立点、基于K-距离因子的孤立点、增强的K-距离因子的孤立点算法能够准确、有效的发现聚类和孤立点。聚类和孤立点检测算法在执行效率、聚类及孤立点检测效果等方面有一定的优越性。总之，基于局部孤立系数的聚类算法不仅适合于均匀密度的数据集，而且对多密度数据集上也适合。该算法能有效的识别出各种形状的聚类，而且也能有效的识别出孤立点或噪声，在和RDBKNN算法对比中显示出了一定的优越性。最后，实验结果表明，无论是聚类算法还是孤立点检测算法都比原来的算法效率高。

关键词：数据挖掘聚类算法孤立点检测 p的k-距离 k-距离邻居

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涉密管理信息系统安全性设计

涉密管理信息系统安全性设计

作者：赵燕燕郑州大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的应用和发展,特别是网络技术的应用和发展,越来越多的的企事业单位的生产和办公也越来越自动化,从而形成了以较少的人员来完成较多的工作内容的特点。但是,涉密的国家机关单位不是这样,他们的工作人员较多、信息量较大... 详细信息

随着计算机技术的应用和发展,特别是网络技术的应用和发展,越来越多的的企事业单位的生产和办公也越来越自动化,从而形成了以较少的人员来完成较多的工作内容的特点。但是,涉密的国家机关单位不是这样,他们的工作人员较多、信息量较大、规范化程度低等工作特点决定了信息化系统的应用是一个发展方向。目前,大多数这样的企事业单位的计算机应用已基本普及,有的甚至是建立了局域网,工作人员的计算机应用水平逐步提高,已经能够用常用软件进行工作,但缺乏与工作特点相适应的管理信息系统,特别是缺乏具备较高安全性的涉密管理信息系统。在这种背景下,为充分发挥网络技术在办公和信息管理方面的优势,提高涉密的办公自动化水平、信息管理水平和工作效率,实现信息共享,满足我国有关涉密单位的信息化建设和长远发展的需要,我们结合某军事室的工作特点以及研究单位的工作实际和需要,开发一套适合涉密工作特点的专用信息管理系统,特别是对管理信息系统的高安全性,提供给相关单位,从而,可以减少涉密单位的工作人员,提高保密的效率,使得办公管理更加自动化、高效率化和规范化。本文的创新之处就是成功地把计算机网络技术的最新成果应用到了涉密的企事业单位的管理中去,成功地开发出了能够应用于涉密单位的涉密军事室管理信息系统。它是在已经建立的办公室局域网络的硬件基础上,对工作流程进行规范性设计,实现了规范管理,便于管理信息系统软件的开发应用;对安全性进行充分地论证和试验,形成了独立的、封闭的管理信息系统软件,实现了设计要求中的安全性要求。其中,安全性设计是这类管理信息系统的应用于涉密单位或部门的一种创新性设计。这种设计思想可以为相关涉密信息系统的应用提供一条解决问题的办法。本人有幸成为该项目小组成员,重点解决了安全性设计中的诸多技术难点,为系统的成功应用奠定了基础。系统成功开发并投入运行后,取得了良好的效果,有两家涉密单位进行了系统的配置,均获得成功,并且提出了进一步扩大系统功能的要求。我们将在此基础上进一步对系统进行完善,以希望能够获得推广。

关键词：管理信息系统安全性设计电磁辐射干扰器信息资源共享

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基于边界度模型的聚类技术研究

基于边界度模型的聚类技术研究

作者：韩琼郑州大学

学位级别：硕士

聚类是将相似的数据点划分到同一个簇中,不相似的数据点划分到不同的簇中的技术。在数据分析中,聚类技术可以用来分析数据集中数据的结构、聚类之间的关系等,在模式识别、生物监测、药品研制、信息安全监测等领域发挥着重要的作用。但是... 详细信息

聚类是将相似的数据点划分到同一个簇中,不相似的数据点划分到不同的簇中的技术。在数据分析中,聚类技术可以用来分析数据集中数据的结构、聚类之间的关系等,在模式识别、生物监测、药品研制、信息安全监测等领域发挥着重要的作用。但是,由于高维空间数据的稀疏性,现有的聚类技术对高维空间聚类时存在发现聚类困难和聚类精度不高等问题。与传统的聚类思想不同,本文采用优先查找聚类边界然后向聚类中心搜索寻找聚类的思路提出了新的聚类算法。其创新点如下:提出了一种新的适用高维的聚类算法CASB(A Clustering Algorithm With Affine Space Based Boundary Detection)。该算法首先利用空间的仿射变换后拓扑结构不变性建立聚类边界模型,并以此寻找聚类的边界;然后以边界点为基础构建连接矩阵,再从聚类边界向聚类内部搜索的方式形成聚类。实验表明该算法能够对含有不同密度、不同大小、不同形状的高维数据聚类,与同类的算法相比具有较高的准确度,且参数选取简单。提出了一种基于偏斜边界检测的聚类算法C-USB(A Clustering Algorithm Using Skewness-based Boundary Detection)。该算法首先提出一种偏斜假设,即聚类边缘位置的点及其近邻点在其空间分布上存在偏斜的情况;然后通过计算数据点的偏斜程度来计算数据点的边界度并寻找聚类的边界;最后以边界点为基础删减数据点的近邻关系构建连接矩阵形成聚类。实验表明该算法能够对复杂高维数据集进行聚类分析并保持较高的准确度,特别是能够在大规模的数据集上仍然能够取得很好地聚类效果。提出一种新的面向复杂数据的聚类算法CUSBD(Clustering Based On Skew-based Boundary Detection)。该算法同样提出一种边界点的分布假设,即聚类边缘位置的点及其近邻点在其空间分布上满足偏斜分布(采用gamma分布);然后在此假设的基础上计算数据点及其近邻点的分布偏斜程度来作为该点的边界度并寻找聚类的边界,再以边界点为基础构建连接矩阵形成聚类。实验表明该算法能够有效地控制算法在不同密度、大小、形状、规模的数据集中的聚类准确度,具有计算方便的特点。

关键词：聚类边界聚类算法边界度仿射空间偏斜假设边界模型

数据挖掘在商业银行借记卡客户交叉营销信用卡的研究与应用

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数据挖掘在商业银行借记卡客户交叉营销信用卡的研究与应用

作者：戈邱郑州大学

学位级别：硕士

近年来国际贸易摩擦加剧,国内经济增速放缓,银行业面临着巨大的压力和挑战:传统盈利模式带来的收益增长逐渐放缓,客户资金资源被支付宝、微信支付等互联网商业模式所蚕食,商业银行获客能力低、成本高的问题日益显现。本文主要就上述问... 详细信息

近年来国际贸易摩擦加剧,国内经济增速放缓,银行业面临着巨大的压力和挑战:传统盈利模式带来的收益增长逐渐放缓,客户资金资源被支付宝、微信支付等互联网商业模式所蚕食,商业银行获客能力低、成本高的问题日益显现。本文主要就上述问题中的商业银行获客能力和成本方面择取信用卡获客这一角度来研究,选题源自某商业银行新建的大数据智能营销推荐系中的信用卡推荐模块,论文对系统需求分析、设计的基础上,依据数据挖掘的基本展现和推荐技术,对借记卡交叉营销信用卡营销模块进行了研究和实现,主要工作如下:(1)对借记卡用户中持有信用卡用户数据和信用卡潜在客户数据进行分析,结合业务逻辑建立了借记卡交叉营销模型;(2)在采集的客户数据的基础上,首先对数据进行了预处理,根据数据特征和所要实现的目标进行Logistic回归建模,确定模型的最终变量,并对模型进行评价;(3)应用训练数据对模型进行了训练,并在实际场景中进行了测试和应用。通过对商业银行借记卡交叉营销信用卡的应用研究,将数据挖掘应用于具体的实际业务场景,实现了在存量借记卡客户中推荐信用卡,从而提高了银行收益。

关键词：信用卡借记卡交叉营销数据挖掘 Logistic回归获客能力

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分布式语言实验教学系统的设计与实现

分布式语言实验教学系统的设计与实现

作者：王泽华郑州大学

学位级别：硕士

随着互联网的迅猛发展，基于互联网的各种应用也应运而生。计算机网络技术和流媒体技术也开始被引入现代教学，并起到越来越重要的作用。它们打破了传统教学模式中的时间与空间等条件的限制，成为构建先进学习体系的重要手段。本课题组... 详细信息

随着互联网的迅猛发展，基于互联网的各种应用也应运而生。计算机网络技术和流媒体技术也开始被引入现代教学，并起到越来越重要的作用。它们打破了传统教学模式中的时间与空间等条件的限制，成为构建先进学习体系的重要手段。本课题组针对目前大学英语教学改革中出现的实际情况，设计了一种采用分布式结构的、具有视频点播功能的语言实验教学系统。该系统充分地利用了现有的实验室教学设备，扩展了原有的语言实验室的功能，在实现教学资源最大共享的同时，也提高了系统的稳定性和可靠性。针对外语视听自主教学中分区域、多用户、多节目、大量流媒体文件并发的特点，文中提出了DNS子网优先循环设置和最轻负载相结合的负载平衡策略，用来解决多服务器之间的协同工作问题，并论述了其工作原理和实现方法。论文分为七部分，第一章阐述了当前大学英语教改中有关硬件设施的实际情况，分析了出现的主要问题。第二至四章讲述了与此相关的网络技术要点，第五、六章讲解了分布式语言实验教学系统的的设计思路、组成结构和具体的软件实现方法，最后描述了该系统在郑州大学外语视听中心的实际试用情况。

关键词：分布式系统视频点播负载平衡分布式语言实验教学系统

火电机组中速磨制粉数据分析系统的研究与实现

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火电机组中速磨制粉数据分析系统的研究与实现

作者：王秀琪郑州大学

学位级别：硕士

随着我国电力建设速度加快和电力规模迅速扩大，以及能源价格一路攀升，火电厂燃煤成本大幅上涨、效益下降，这是制约电力企业发展的主要因素。如何在确保火电机组安全运行的前提下，合理控制一次风压力和入炉煤量，优化机组运行，提高... 详细信息

随着我国电力建设速度加快和电力规模迅速扩大，以及能源价格一路攀升，火电厂燃煤成本大幅上涨、效益下降，这是制约电力企业发展的主要因素。如何在确保火电机组安全运行的前提下，合理控制一次风压力和入炉煤量，优化机组运行，提高燃煤利用率，是火力发电厂的重要目标。为提高火电机组中速磨制粉系统的运行效率，本文对制粉系统中的主要参数给煤量（即入炉煤量）进行数学建模。在建模过程中，以给煤量为目标变量，制粉系统相关变量（包括风量、风压、压力差等）为辅助变量，在对采集到的机组运行状态数据进行预处理（主要包含基于时间序列的插值处理、基于K近邻的去噪处理和数据的标准化处理）的基础上，通过线性相关性分析，优选出给煤量预测时的相关辅助变量，然后基于最小二乘法的多元线性回归对制粉系统中的给煤量进行数据建模。由于预测给煤量与实际给煤量存在一定的差异，本文提出了火电机组制粉系统的优化控制策略，用于合理调整一次风压力，提高机组的运行效率，从而达到节能减排的目的。本文采用C#语言中面向对象的设计思想，开发了一个集火电机组数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析、数据显示、异常警报、优化控制等功能为一体的可扩展系统MDAS。MDAS系统主要实现了对制粉系统中的给煤量及一次风压力的实时监控，并依据上述的火电机组中速磨制粉系统给煤量预测模型对给煤量进行实时预测。通过结合制粉系统的实时性能参数、给煤量的实时消耗信息及模型的预测曲线给出相应的优化控制策略，这有助于提高火电厂工作人员对一次风压力的控制与管理能力。本系统采用增量式开发模型与开放式体系结构，以便于提高MDAS系统的灵活性和可扩展性。

关键词：火电机组中速磨制粉系统优化控制多元线性回归模型面向对象

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基于MPLS实现网络服务质量新机制的研究

基于MPLS实现网络服务质量新机制的研究

作者：黄迎春郑州大学

学位级别：硕士

服务质量(QoS)是一个综合指标，用于衡量使用一个服务的满意程度。目前随着随着Internet规模的不断增长和多媒体业务的大量涌现，IP网上出现了大量的实时业务。由于实时业务对网络的传输延时、延时抖动等特性较为敏感，而传统IP网络只... 详细信息

服务质量(QoS)是一个综合指标，用于衡量使用一个服务的满意程度。目前随着随着Internet规模的不断增长和多媒体业务的大量涌现，IP网上出现了大量的实时业务。由于实时业务对网络的传输延时、延时抖动等特性较为敏感，而传统IP网络只能提供尽力而为服务，IP网络不能保证业务特定的QoS要求已经成为IP网络向宽带综合服务网络发展的巨大障碍。如何解决IP网络的QoS要求，以使网络能够灵活地根据业务的具体特点提供给客户满意的服务，是业界有待解决的问题。针对目前IP网络的局限性，专家们提出多种先进的技术，而多协议标签交换(Multi-protocol Label Switching，MPLS)就是其中一种最优秀最有发展前景的保证网络QoS的技术。MPLS在传统IP网络的无连接环境中提供了一个便于实现QoS和流量工程的面向连接环境。在MPLS的转发机制中，一旦分组被指定到一个FEC上，那么后面的LSR将不再对报头进行分析;所有的转发都由标签驱动。这与传统的网络层转发相比，除相对地简化转发、提高转发速度外，并且易于实现显式路由、流量工程、QoS和VPN等功能。MPLS作为一种成功的电信网络技术与计算机网络技术的融合，成为目前业界普遍看好的解决IP骨干网中QoS问题的基本技术。本文首先介绍了MPLS的基本原理、核心技术以及工作机制。接着就IP网络QoS的模型和参数进行了定义、分析，并介绍了目前实现网络QoS的一些基本模型和技术。其中针对DiffServ模型中的典型主动队列管理算法RED算法以及自适应RED算法的缺点，提出了一种改进的算法，它根据网络流量优化理论中“价格”的变化大小，动态地调整调节参数，以快速适应动态的网络状况，进一步提高网络的性能。然后以MPLS技术为基础，提出了在MPLS平台下通过TC字段实现IPv6网络QoS的新机制;另外针对MPLS中的故障恢复机制，通过对MPLS中重路由和保护切换路径恢复模型的分析，提出了一种综合这两种模型特点的故障修复机制。最后总结了本文所做的工作，并就MPLS技术的应用前景和发展趋势进行了展望。

关键词： QoS 区分服务 MPLS IPv6 保护切换