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[期刊] 统计研究
[作者]
张峰 宋晓娜 万毅
提高工业取用水监测数据质量是目前国家水资源监控能力建设的重要内容,而奇异值问题已成为影响监测数据质量的关键短板。本文在解析现阶段工业取用水监测数据奇异值主要类型基础上,以国家水资源管理系统数据库中工业取用水监测数据为样本,利用小波变换模极大值模型提取工业取用水监测数据时频变化特征,并利用傅里叶函数对其残差序列进行修正,进而运用相对误差控制方法挖掘监测数据奇异值。在此基础上,采用混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型重构填补奇异值数据。研究结果表明:小波变换模极大值模型能够较好地提取工业取用水监测数据序列的时频变化特征,但是同时容易导致监测数据的信息损失,利用傅里叶函数对小波变换进行残差修正则可进一步提升取用水监测数据序列的特征提取效果;以小波变换模极大值特征序列为基础,通过相对误差控制可实现对监测数据奇异值的高效挖掘;对于挖掘出的奇异值重构填补问题,可选取混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型,其重构精度要优于多项式曲线拟合等传统统计学方法和普通最小二乘支持向量机模型。上述工业取用水监测数据奇异值挖掘重构策略为现阶段国家水资源监控能力建设的推进提供了重要技术方法支持。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杨瑛娟 张峰 薛惠锋
提高数据的完备与真实性是水资源监控能力建设的关键。针对国家水资源监控能力建设项目实施以来其监测数据呈现出的异常特征,按照"先粗筛后精选"逻辑,并考虑取用水季节性周期波动的特点,提出采用拉依达准则-模态分解-傅里叶残差修正的水监测数据异常值识别方法,并根据粒子群优化最小二乘支持向量机模型实现对异常数据的重构恢复。通过对企业取用水数据的实例分析,结果表明分段式拉依达准则在其监测异常数据的粗筛中具有较好的适用性,利用傅里叶修正集合模态分解的监测数据序列可取得更佳的拟合效果,从而达到异常数据精选的目的;而粒子群优化最小二乘支持向量机模型对异常数据重构恢复的可信度高于普通最小二乘支持向量机及传统曲线拟合数据重构方法,即该类取用水监测异常数据重构方法可有助于进一步推进其监测数据对实际水资源状态的客观反映。
[期刊] 企业管理
[作者]
赵宇 董莉丽
随着哈尔滨经济持续快速发展，居民消费水平和生活质量逐步提高，广大电力客户已经不再仅仅满足于＂用上电＂，供电公司面临着现有的电力供应能力与市场需求快速发展的矛盾，配网公变台区重过载导致的设备烧损事故频发，由此引发的客户故障报修及投诉数量居高不下，如何解决公变台区重过载问题，避免设备故障频繁发生，提高供电质量、
[期刊] 征信
[作者]
袁磊
在基层央行日常征信监管实践的基础上,立足主体监管引入行为监测理念,利用数据挖掘研究思路和工具,构建征信信息安全行为监测框架,并探讨其应用方向:完善指标分析和预警功能,构建行为风险地图;建立行为检测报告制度,实施差异化管理;践行服务型监管理念,提供全方位服务支持。
关键词：
信息安全 行为监管 监测框架 数据挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 张婧
本文简要介绍了不良信息的概念和分类,有针对性地分析了国内外不良信息监测的研究现状与问题,综合应用文本内容特征分析、文本分类分析等挖掘方法,构建了W eb文本不良信息监测模型,提出了文本不良信息监测算法。
关键词：
数据挖掘 不良信息 信息监测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁建霞 董瑜 邢颖 张博 杨艳萍 张薇
基于学科情报研究工作实践,从科技实施主体和科研成果载体两个角度出发,构建动态监测信息源挖掘的目标体系,并从定量和定性两个方面总结信息源挖掘的途径和方法,其中定量挖掘主要包括论文分析和专利分析,定性挖掘途径则呈多样化,包括调研国家在目标学科领域的科技创新体系、文献、分析报告、友情链接等。然后,在此基础上以农业科技领域为例,阐述学科情报动态监测信息源体系的构建。
关键词：
学科情报 动态监测 信息源挖掘
[期刊] 统计与决策
[作者]
万星火,檀亦丽
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求、主要规则及数据挖掘领域中的聚类的有效性衡量。
关键词：
数据挖掘 知识发现 聚类方法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
汤丽娟 章成志
依据微博信息资源对企业产品信息进行监测,可以使企业更好地了解用户的相关信息。监测的基本步骤为:采集相关用户的描述标签与相关博文,对标签和博文分别进行聚类,从而发现兴趣社区与相关热门话题。其后以某一知名微博系统为平台,以某一品牌为例,进行相应的实证研究,结果表明所提方法具有一定的实践价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
鞠英杰
针对网络竞争情报研究过程中经常遇到的竞争者情报的研究问题 ,论述了竞争者网站的挖掘和检测方法 ,讨论了如何运用竞争情报分析方法研究分析竞争者网站 ,同时介绍了竞争者网站的监测工具。
关键词：
竞争情报 竞争对手 网络挖掘/网站
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
潘卫东
文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务,包括内容、结构、使用等。针对WEB数据的复杂性和特殊性,WEB的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外,必须对WEB页做必要的数据处理,使之达到结构化数据的挖掘要求,或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
钱晓东
对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
关键词：
数据挖掘 分类 软计算
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡桔州 侯木舟 欧阳资生
我们生活在一个数据和信息量“爆炸”的知识经济时代,各种超大型数据库已遍及超级市场销售、银行存款、生命科学、医学、政府统计诸多领域,面临海量数据,传统的数据分析技术已很难适应人们从根本上对数据中蕴涵的知识的需求。于是,一个新的领域——数据挖掘(Data mining)便应运而生,无论在学术界还是产业界,它都是一个相当时髦和
[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
涂占新
本文通过对数据挖掘的功能、方法、工具及应用展望等方面的介绍 ,指出数据挖掘技术融合了许多不同学科和领域的研究成果 ,具有自身的特性和功能。数据挖掘技术主要应用在市场营销业、金融业 ,它与传统的数据分析的本质区别是其在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识 ,数据挖掘所得到的信息应具有未知、有效和实用三个特征 ,从而体现出辅助、代替人类思维的特性。
关键词：
数据挖掘 数据信息
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘桂霞 崔永铎 高平和
本文首先介绍了数据挖掘的概念、基本特点及其层次结构，并且阐述了数据挖掘的目标；然后，讨论了实现数据挖掘的方法与技术，并且叙述了数据挖掘实现的步骤；最后，对数据挖掘面临的挑战作了深入的探讨。
关键词：
数据挖掘 知识发现 在线分析处理
[期刊] 统计研究
[作者]
戴稳胜,匡宏波,谢邦昌
The paper describes the classification of relationship rule and its effects judging standards and the realization procedure through computers.The paper fully introduces to the relevant knowledge about relationship rule.
关键词：
关联规则 支持度 置信度 增益
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文献计量分析
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