基于视觉联合学习的教育数据挖掘隐私保护技术

在过去十年中，教育越来越依赖人工智能，然而，在智能时代，隐私泄露已经成为一个必须立即解决的重要问题。为了实现这一目标，介绍了人工智能领域新兴的联合学习概念，分析了联合学习的定义、系统模型和训练过程以及隐私保护技术，并将联合学习与各种教育数据挖掘算法相结合。该框架可以在不集成数据的情况下对某些活动和情况执行加密训练，然后生成反映所有数据特征的可视化模型? 联合可视化是联合学习体系结构在可视化领域的扩展，它主要侧重于在维护数据隐私的前提下，在对来自多个数据源的数据进行可视化分析时，部署一种互利双赢的联合合作技术，必须消除行业数据壁垒，共享数据和专业知识，以解决教育数据挖掘中可能出现的隐私保护问题，研究发现，联合学习方法原则上可以保护数据隐私，并且易于集成到现有的教育应用中。在保护隐私的基础上，使用联合可视化框架可以最大限度地提高模型的准确性，联合学习将为教育的信息化和智能化发展提供一条新的途径，Simulink 软件对电路进行了仿真，并在仿真的基础上搭建了实验样机。实验结果与理论分析基本一致，验证了改进型电路拓扑的可行性和实用性。     

可视化数据挖掘技术研究

可视化数据挖掘技术,为数据挖掘技术中较为先进的一种,是信息化时代发展及进步的产物。近些年来,该技术已被广泛应用到了各个领域当中,并对各领域生产效率的提升,奠定了坚实的基础。本文阐述了可视化数据挖掘技术的定义及构成情况。在此基础上,从技术的设计方法、发展现状及未来的发展趋势3个角度出发,详细的对可视化数据挖掘技术进行了研究。以期能够为技术的进步及其使用范围的拓展奠定基础。     

可视化数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别,统计学,数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识,提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景。本文通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

大数据可视化技术在保定·中国电谷的应用研究

随着智能电网建设的不断推进和大数据挖掘技术在电网管理领域的深化应用,电网企业积累了大量的电网业务数据,数据规模也在不断增长.保定·中国电谷智能电网综合工程在建设过程中,针对电网企业大数据提出了大数据挖掘可视化的应用研究思路,探讨了大数据可视化技术在电网业务中应用中的可能,并以此为基础开展了智能电网可视化平台的建设,基于大数据的可视化技术成为电网业务数据挖掘与分析的一种重要工具.     

数据可视化技术及其应用

数据可视化是计算机学科的一个重要研究方向。文中简要介绍了数据可视化所需的技术：数据预处理、映射、显示以及可视化技术在医学、气象预报、工程及数据挖掘中的应用。     

基于Hadoop的农业大数据挖掘系统构建

随着农业现代化建设水平日益上升,农业范围的各类信息数据急剧增长,从而形成了农业大数据。但是农业数据获取难度较大,数据的复杂性高,分散广泛且不均匀,基于Hadoop的农业大数据挖掘系统可以有效解决该问题。文章对农业数据具备的特点和现状进行分析,对大数据处理技术具备的优势进行介绍,从系统需求角度出发,深入地探讨了农业大数据挖掘系统设计过程。     

基于网络信令技术的实时精确营销分析

探讨了基于Traffica信令技术和数据挖掘技术相结合的实时精确营销系统方案.并介绍了该方案在实际营销过程中的应用和效果.     

基于数据可视化的农民工异地医疗分析系统

如今各个领域的数据展示中都广泛应用数据可视化技术,特别是在Web应用方面,各种类型的网站都在使用数据可视化技术丰富和美化页面,从而吸引用户的眼球。然而,数据可视化技术是一个涉及到多种学科和技术的交叉领域,研究人员很难掌握所有相关的知识。随着Web2．0时代的到来,大量可视化组件的研发解决了这个问题,使得可视化技术的应用更加得心应手。在讨论数据可视化概念的基础上介绍了农民工异地医疗数据分析系统及系统中数据可视化的应用,并描述了系统中运用的可视化组件及实现方法。     

数据挖掘技术及其应用简介

作为一门交叉学科，数据挖掘融合了数据库、人工智能、统计学等多个领域的理论和技术。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术讲究的三根强大的技术支柱。数据挖掘的主要任务是借助关联规则，决策树、聚类和基于样例的学习，贝叶斯学习、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析等技术，采用数据取样（选取数据样本)数据探索（可视化数据探索与聚类分析和因子分选）、     

基于物联网的智慧交通大数据挖掘系统

为了解决都市内严重的交通问题,文章运用物联网和数据挖掘等技术获取大数据并对其进行分析处理,实现多种不确定性信息处理模型的相互融合,构建基于聚类分析的数据挖掘算法库,构建高效的海量语义数据挖掘平台,进而开发出所需要的智慧交通大数据挖掘软件应用系统。     

面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法

为满足能源数据监测和综合分析领域的业务需要,提出面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法。构造数据迁移与分类视图,确定每个供需平衡数据点位置坐标,并采用正交投影可视化技术将数据挖掘算法核心结构展示在视图中(支持用户对其进行相应调整);引入数据挖掘算法,提取数据可视化挖掘结果参数,实现面向智慧能源供需平衡数据的可视化挖掘。实验结果显示:智慧能源供需数据可视化挖掘结果综合评分数值范围为64.70~82.04分,充分说明该方法具备较好的可视化挖掘性能,可应用在多维典型用能场景中。     

面向云计算环境下Web数据挖掘技术

在云计算环境下,Web数据挖掘技术得到了快速发展。由于云计算的应用,Web数据挖掘体系已体现出新的特点。分析云计算环境下Web数据挖掘技术的特点,可以明确应用要点,可以实现云计算在数据存储中的突破,实现存储的能力与安全性的提高。从海量数据中高效挖掘有价值的资源,属于信息技术要解决的关键问题。云计算技术支持下的数据挖掘实现了资源的优化配置,体现出实用性、虚拟性的特点,可以保证数据挖掘的高效、精准。因此,有必要构建基于云计算的数据挖掘模式,保证数据挖掘具有更高的精准度,并实现挖掘成本的降低。     

基于ERP系统的数据挖掘应用研究

随着ERP系统的深入应用,企业逐渐形成了大量的数据,如何利用并分析ERP系统中的数据来帮助管理决策,已经引起人们的重视并成为ERP系统建设的重要目标之一。数据挖掘是研究从大量数据中如何提取或“挖掘”知识的学科,尽管有通用的数据挖掘系统框架与算法,但并不适合特定的应用。文中从ERP与数据挖掘的基本概念与发展出发,基于ERP与数据挖掘的特点,分析了数据挖掘应用于ERP所面临的问题,探讨了数据挖掘在ERP中的两个应用框架的构建,并从多种维度给出了两个框架的优缺点与特点的比较分析。     

隐私保持的决策树分类挖掘

 隐私保持的数据挖掘是目前数据挖掘领域的重要研究方向之一,其首要研究内容是开发在不泄露隐私数据的前提下进行数据挖掘的方法.决策树是分类挖掘的一种重要方法,也是目前隐私保持的数据挖掘领域中少有的被深入研究了的分类方法.针对目前尚未对隐私保持的决策树挖掘方法进行系统总结的问题,本文对该领域进行综述.首先对问题背景进行介绍,随后介绍了该领域的研究现状,对现有方法进行了分类和总结,最后总结出该领域进一步研究的方向.     

数据挖掘技术在情报处理中的应用

在对目标活动数据进行处理的过程中,由于表面上只能看到目标活动的航迹情况,而不能更有效地发现不同活动之间的关联关系。对数据挖掘技术的概念进行了介绍,说明了数据挖掘的一般过程及在情报处理中的应用意义,提出了一种通过关联规则算法对已有目标活动数据进行数据挖掘的方法,并详细描述了数据挖掘技术在情报处理中应用的体系结构和实现方式。     

自适应模糊决策树算法在数据流挖掘中的应用

在网络的许多应用中数据是以流的形式存在的,例如网络流、传感器数据,以及网页点击流等,分析和挖掘这类数据,可以发现某中有价值的信息。在此,针对数据流挖掘算法中出现的一些问题（如概念漂移问题）,提出了一种自适应模糊决策树的优化算法。该算法对于解决处理数据流概念中的漂移问题有较好的效果。     

数据挖掘技术的方法和最新进展

随着大型数据库的不断涌现，不缺数据缺知识的矛盾日益突出。如何从浩如烟海的数据中发现隐藏的知识，创造更大的效益是一个迫切需要解决的课题。因此，知识发现和数据挖掘应运而生，成为一个新的研究领域。在此，介绍了数据仓库、知识发现和数据挖掘的基本概念，重点论述了数据挖掘技术的方法，并指出了研究方向。     

基于数据挖掘的集成信令存储和应用平台研究

针对现有信令数据存储与分析应用模块的独立式架构不利于信令数据的保存与分析的问题,文中设计了一种基于数据挖掘的集成信令存储和应用平台架构。通过设计并行数据挖掘信令分析模块架构,面向数据挖掘的信令存储技术和信令数据集成应用平台,重新定义了基于数据挖掘的信令监测平台架构。利用信令数据仓库中的ETL工具,实现信令数据存储以及应用的一体化设计。所设计的集成信令存储和应用平台通过数据挖掘可以有效分析信令数据特性,提高信令数据存储和应用的效率,对于大规模信令监测具有一定的意义。     

抢先赢得商机的Data Mining--基于数据仓库的数据挖掘技术

首先介绍了数据仓库以及在此技术上产生的数据挖掘技术,其次阐述了实现数据挖掘应用的几种工具以及选用工具时应遵循的原则,最后说明了数据挖掘技术现存的问题及他现在重要的商业地位。