检索结果-南通市图书馆

数据挖掘中的数据预处理与维度优化

引用

东北林业大学学报 2003年第3期31卷 70-72页

作者：李喆王仁超褚春超天津大学建筑工程学院天津300072

介绍了数据挖掘的研究发展现状 ,以及数据预处理与维度问题在数据挖掘过程中的重要性 ,并对数据的预处理和维度优化方面提出了一些问题及其解决方法。最后提出了在数据挖掘过程中所面临的挑战。

关键词：数据挖掘数据预处理维度优化数据库系统

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于样本优化与支持向量回归的导水裂隙带高度预测模型应用研究

基于样本优化与支持向量回归的导水裂隙带高度预测模型应用研究

引用

作者：李申中国矿业大学

学位级别：硕士

煤炭资源长期旺盛的高消费需求在促进我国国民经济可持续发展、社会进步的同时也带来地表沉陷、矿井突水及煤炭资源回收率低等一系列突出问题,研究发现科学预计导水裂隙带发育高度对于解决上述难题意义重大。目前常用的导水裂隙带高度... 详细信息

煤炭资源长期旺盛的高消费需求在促进我国国民经济可持续发展、社会进步的同时也带来地表沉陷、矿井突水及煤炭资源回收率低等一系列突出问题,研究发现科学预计导水裂隙带发育高度对于解决上述难题意义重大。目前常用的导水裂隙带高度预测方法在实际应用中各有利弊,但均没有建立普适性较强的导高预测模型。本文运用文献查阅、现场调研、理论分析和现场试验等方法,将矿业协同技术应用到导高预测研究中,设计一种高效集成导高预测参数、自动扩大样本数据库和优化样本数据结构的高质量样本集成思路,在此基础上,研究“三下”规程经验公式修正的多元非线性回归模型及采用不同参数寻优算法优化的支持向量回归模型的构建与评估。论文主要从以下几方面进行研究:(1)在总结分析煤岩体赋存条件、开采设计参数等多种影响因素对导高发育控制作用的基础上,建立导高预测参数体系,构建能够协同调用矿业工程协同平台基础数据库中反映煤层开采现状及揭露真实煤岩层赋存状况的大量实时或历史原始生产数据的导高预测数据库,高效集成导高预测参数体系中的指标数据,并与现场实测导高构成该矿或工作面完整导高样本数据。随着平台进驻矿井或生产工作面数目的增多,自动更新相应导高样本数据,扩大样本数据库。(2)对导高样本数据库中的部分完整导高样本数据进行灰色关联分析,筛选出导高预测主控参数,并提出一个新的顶板岩层综合评价指标,形成包含导水裂隙带发育高度、煤层埋深、硬岩岩性比例系数、采高及采空区斜长等5个属性维度的高质量样本数据结构。(3)借助导高预测数据库高效集成69组维度优化的高质量样本数据集合,将其随机划分为59组训练样本数据和10组检验样本数据,完成基于经验公式修正的多元非线性回归(MNR)模型及分别采用交叉验证和遗传算法优化的支持向量回归(SVR)模型的构建、评估和检验。结果表明,MNR模型精度普遍低于SVR模型,而遗传算法优化的SVR模型要比交叉验证方法优化的SVR模型精度更高,泛化能力更强,更能满足导高预测现场实际应用的要求。(4)选取某矿22101首采工作面完成预测参数高效集成、主控输入参数选取及模型结果输出的导高预测试验过程,并将预测结果应用到对冲沟下煤层开采可行性分析研究中。现场钻孔窥视结果表明,GA-SVR模型预测精度符合实际工程要求,其应用到冲沟下煤层精准开采中的指导意见具有一定的可靠性。

关键词：矿业协同灰色关联分析维度优化多元非线性回归支持向量回归

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

功能磁共振成像数据的组分析技术研究

功能磁共振成像数据的组分析技术研究

引用

作者：张岩国防科技大学

学位级别：硕士

随着脑影像技术的快速发展,可利用的数据量与日俱增,对多数据集的组分析发展成为大脑成像数据分析中的一个重要课题。组分析主要关注于从多个数据集中提取群体的共性特征和差异特征,其优势在于利用大数据得到可靠的分析结果。目前组分... 详细信息

随着脑影像技术的快速发展,可利用的数据量与日俱增,对多数据集的组分析发展成为大脑成像数据分析中的一个重要课题。组分析主要关注于从多个数据集中提取群体的共性特征和差异特征,其优势在于利用大数据得到可靠的分析结果。目前组分析技术存在两个问题:一是多次数据降维导致的定阶问题,二是先验信息利用不充分的问题。本文分别针对这两个问题给出了改进思路,并提出了优化的组分析方法,主要工作总结如下:提出维度优化概念并应用于组分析流程改进,将降维后的维度旋转到优化方向,提高组分析算法的准确性和鲁棒性。由于多数据集的大脑成像数据维数较高,组分析中通常需要在盲源分离前进行多次的降维操作,而保留维数的多少极大的影响盲源分离模型的有效性和鲁棒性。本文提出的算法借鉴了信号强度最大化技术的思想,对保留维度进行旋转,使优化后的维度具有最强的信号强度和平滑性,从而充分利用有用信息。仿真数据实验结果表明在个体水平引入维度优化可以显著增强算法的准确性,而在组水平引入维度优化可以显著提高算法的鲁棒性。在真实数据实验中,新方法提取了更为可靠的任务相关成分,体现了算法在实际应用中的优异性能。根据先验信息改进组分析模型,利用实验范式的时间特征增加约束,增强了组分析算法的激活区检测能力。因为任务/刺激响应信号的幅度变化必定发生在任务/刺激发生之后,所以刺激/任务前后激活区会产生显著的BOLD水平差异,利用这个特性,可以对典型相关模型增加弱约束,从而指导激活区的提取。在仿真数据上进行的对比实验中,相比于无先验信息约束和强约束的传统算法,本文提出的算法取得了更高的准确性和在噪声环境下的稳定性,且能够在多任务混合的大脑成像数据中独立检取各任务激活区,显示出了比传统方法更强的激活区检测能力。真实任务态大脑成像数据实验中,新算法提取出的激活区域更符合预期,提取的任务相关时间信号与实验范式符合的更好、不同被试间一致性更高,且成功提取到了暂态任务相关成分。

关键词：组分析大脑成像数据盲源分离维度优化先验信息

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：