一种函数型数据系统聚类分析方法应用

提出了一种函数型数据的距离定义,分析了该距离与欧氏距离的关系,并给出一种函数型数据的系统聚类分析方法和具体算法,以及在低维空间对原始数据进行直观表达的方法.采用实证研究表明,该方法可以直观、有效地实现函数型数据的系统聚类分析.     

数据挖掘中聚类算法的研究

介绍了数据挖掘对聚类分析方法提出的要求和聚类分析方法的分类及其代表性的主要算法,并对算法进行了性能比较。     

基于大数据分析的高校毕业生就业推荐模型研究

采用网络爬虫技术从网络上爬取海量招聘和就业数据,结合聚类分析算法、多元线性回归模型及分词提取关键字方法,构建了一个结合高校、学生和企业的开放性就业信息推荐模型。基于地理信息技术开发可视化的就业信息大数据分析平台系统,并以地理信息科学专业就业为例,对系统进行应用。系统将公司及工作介绍的文本数据以标签云、词图云的方式展示,通过分词集合匹配分析及多元线性模型算法,实现为用户推荐工作及为公司推荐用户的功能,从而解决高校毕业生择业难题。     

数据挖掘技术在烧结配矿系统中的应用

针对烧结矿生产配料结构复杂多元,既要保证质量,又要实现效益最优的问题,依托于唐钢不锈钢公司自动控制系统中存储下来的海量历史数据,应用数据挖掘技术中的聚类算法对历史的配矿数据进行聚类分析,最终建立相应的神经网络模型,对新配矿数据按照烧结矿技术指标进行预测,从而指导并调整配矿比例。运行结果表明,该算法简单、结果准确。     

基于TwoStep算法的国丰1号高炉操作炉型聚类分析与应用

 以国丰1号高炉为平台,将数据挖掘技术运用到操作炉型管理中,采用数据挖掘中的TwoStep算法,对高炉炉身冷却壁热电偶温度值进行聚类分析,研究了操作炉型变化与高炉生产指标之间的对应关系,总结出与透气性指数相关的炉型变化的部分规律,并以国丰1号高炉2012年11月实际生产数据为例,对聚类分析结果应用情况进行在线监测。实践证明,聚类分析结果可以有效监控炉型变化,对炉况监测提供了可靠信息。     

CLIQUE算法在信用卡审批模型中的应用研究

聚类分析是数据挖掘的最主要功能之一,其中CLIQUE算法是综合了基于密度和基于网格的聚类方法,对于大型数据库中的高维数据的聚类非常有效,解决了现有多种聚类算法只能处理低维空间数据的缺陷.通过分析研究聚类中的CLIQUE算法,将其应用于信用卡的审批模型中,能进行高效、智能的判断,为发卡银行提供有效的决策支持.     

基于不同算法的高炉操作炉型聚类效果对比

高炉操作炉型与高炉操作、技术经济指标等关系密切，合理的操作炉型有利于保证高炉生产的优质、低耗、高产、长寿。通过对冷却壁温度的聚类分析，能够有效合理地表征高炉操作炉型的变化，对高炉生产有着重要的指导意义。分别采用K-Means、TwoStep对数据集进行聚类分析，基于两种聚类算法的原理，结合Davies?Bouldin index（DBI）与Dunn index（DI）对聚类结果进行评价，分析不同聚类算法间的差异，得出了在所选样本数据及数据特征基础上，K-Means算法聚类结果更好的结论，该研究可为高炉炼铁大数据分析中的聚类算法选择提供有力参考。      

基于灰关联度的Gry-K-Means算法研究及其应用

提出了一种新的基于灰关联度聚类观点.分析各属性的灰关联度,并将它们转化成属性的权值,再将这些权值应用于聚类的距离量度之中;基于这种量度,提出了一种改进的聚类算法:Gry-K-Means算法,并将算法应用于氧化铝回转窑火焰图像的聚类分析中.文中介绍了灰关联度及基于灰关联度聚类的基本原理,给出了相应的算法,并用VC++6.0实现了聚类算法及火焰图像聚类挖掘的原型机.对某氧化铝厂的实际数据进行了挖掘试验,结果表明了算法的有效性.算法思想可以扩展到其它挖掘方法上,具有一定推广价值.     

应用于大数据集的聚类新算法设计

抽象的聚类分析是数据挖掘研究的重要领域.随着数据量每3年翻一番,关键问题是如何对大型数据集高效率地进行聚类操作.文章首先将当前主流的聚类算法应用于大规模数据集,通过实验指出现有的聚类技术存在的关键问题及所面临的技术挑战,然后使用了数据聚合树(DA树)作为代表性大型数据集的数据结构,设计了一个新的聚集算法(CLUK算法)并通过实验证明其性能显著优于当前主流的BUICH聚类算法.     

K-means聚类算法研究

K-means算法作为聚类分析算法,已被广泛地应用到诸多领域.本文研究了K-means算法的基本原理,并将其应用到高校学生入学信息分析中.高考学生入学的相关信息包含了大量重要的学习及其他方面的信息,对这些数据信息进行分析和研究,有助于教师对不同类别的学生进行不同方式的教学,做到因材施教.首先对学生的入学信息数据进行预处理,然后使用K-means算法,对学生信息进行分类评价;最后利用所获得的分类结果指导学生在大学期间的学习方向以及教师对学生的培养工作.     

智能试题库系统研发

为了开发高效实用的智能试题库系统,根据普通高校对智能试题库系统的需求,建立了系统的业务模型和IDEF0功能模型,在此基础上建立了系统的IDEF1x信息模型,并给出了高效实用的智能组卷算法—改进遗传算法。算法以遗传算法为基础,对编码策略进行了改进,对选择和交叉进行了优化,增加了算法的自适应性,克服其局部收敛缺陷,求取出优质的工程解,进一步以冶金原理为基础完成了智能试题库系统的开发。     

RH-KTB炉外精炼过程的RBF网络故障诊断系统

提出一种利用RBF神经网络进行聚类分析,用于对RH炉外精炼进行故障诊断的方法.并进行神经网络的建立、训练、数据的实时采集、知识的获取、表达、推理、决策以及建立知识库,从而达到迅速,准确地判断和识别故障的目的.此外在网络学习中采用调整中心半径的RBF学习算法,是基于现实应用背景下对RBF学习算法改进的大胆尝试与实践.最后通过仿真证明其具有可行性和准确性.     

轧机垂直系统动力学参数辨识

 针对轧机垂直系统动力学参数可信度不足等问题,提出一种基于实测数据的改进粒子群算法辨识轧机垂直系统动力学参数的方法。首先,将轧机垂直系统刚度和阻尼考虑成达芬振子和范德波尔振子,构建轧机垂直系统非线性动力学模型,并对粒子群算法进行改进;然后,通过数值仿真算例辨识得到系统在感染噪声和不含噪声时的动力学参数,验证了该算法的有效性;最后,以现场某轧机垂直系统为研究对象,基于现场实测数据,应用该算法进行辨识,得到了轧机垂直系统动力学参数估计,通过实测位移、速度和加速度信号分别与辨识后的位移、速度和加速度信号进行对比,证明该方法辨识轧机垂直系统动力学参数结果可靠,具有一定的工程应用价值。     

决策树ID3算法在RH-KTB真空系统故障诊断中的应用

介绍了RH-KTB炉外精炼真空抽气系统的工作原理和故障特点.该系统的故障诊断应能从大量数据中快速提取征兆并及时诊断,且有一定的自学习能力.为此,采用一种以实例为基础的归纳学习算法即ID3算法进行故障诊断.ID3算法有一定的自学习、自组织能力,适用于复杂系统的智能诊断.通过讨论分析了ID3算法的特点和作用.     

数据挖掘在炼铁系统中的应用现状及展望(上)

炼铁是一个复杂多反应的冶炼过程,目前操作和管理都具有很强的经验性和盲目性。近年来数据挖掘的引入极大改善了这一状况,促进了炼铁系统的智能化。本文论述了利用聚类分析、决策树、主成分分析和神经网络等几种方法进行数据挖掘的原理及其在炼铁系统中的应用现状,并通过对这几种方法的分析及评价,指出数据挖掘在炼铁系统的未来发展方向和应用前景,即数据挖掘专家系统和以联机分析处理为框架的由各数据挖掘方法支撑的控制决策系统,将会成为未来数据挖掘在炼铁系统应用的主流和前沿。     

KDD在产品质量分析与控制中的应用

从宝钢产品质量分析和质量控制的上 ＫＤＤ过程中的数据预处理和聚类分析的一些基本概念和方法,提出了适合宝钢特点的数据预处理和聚类分析方法,通过一个实例来说明这些方法和技术在宝钢应用的前景。     

基于粒子群算法的重金属超标计算机自动监测优化设计

设计重金属超标计算机自动监测系统,提高对重金属污染水体监测的实时性和准确性。提出一种基于粒子群算法的重金属超标计算机自动监测系统的设计方案。首先进行了系统的总体设计和功能分析,采用粒子群优化控制算法进行重金属超标的判决目标函数构建和检测算法设计,最后实现计算机自动监测系统的硬件设计。仿真表明,该系统检测准确性好,可靠性高。     

宝钢数据挖掘系统

宝钢开发的实用数据挖掘系统是一个基于SAS平台的软件,该系统主要由数据收集、数据采集样、数据预处理、可视化探索、聚类分析,模型建立、数据预报、优化设计、趋势分析以及规范管理等功能组成,文章主要介绍实用数据挖掘系统及在宝钢应用的实例。     

应用Khatri-Rao积分解的DS-CDMA盲多用户检测

对多用户直接序列码分多址(DS-CDMA)系统的多用户检测进行了研究,提出了一种基于Khatri-Rao积分解和连续干扰抵消的KRPSIC盲多用户检测算法.该算法充分利用DS-CDMA系统接收信号所具有的Khatri-Rao积结构性质,在用户扩频码、信道衰落系数均未知的情况下实现多用户检测,证明了算法的可辨识性和单调收敛性.仿真结果表明KRPSIC算法的误码率性能接近非盲的迫零算法,其作为一种非浅性迭代算法,在多用户检测的过程中对迭代初值的选取不敏感,当使用随机值初始化时算法依然有效.     

双调节阀自动调节系统的跟踪和无扰动切换

采用ＷＤＰＦ系统的标准算法的适当组态，并对其跟踪功能加以扩充和完善，设计了双调节阀“接力”工作的自动调节系统，以灵活简便的操作条件满足了高炉鼓风加湿系统自动控制的工艺要求，着重论述了该系统如何实现手动－自动方式的无扰动切换和算法间的相互跟踪。