一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。     

基于大数据的网络通信传输效率控制

当前,传统的网络通信传输效率控制方法收敛速度慢、传输效率低的问题逐渐显露出来,为此提出基于大数据的网络通信传输效率控制研究。在大数据分析下提出了网络通信传输效率控制方法,通过大数据的降噪处理技术清楚网络通信传输信道中存在的干扰信息,为网通通信系统提供良好的控制环境;运用蚂蚁算法来控制网络通信系统选择出传输的最佳路径,提高网络通信传输效率;经过试验证明了所提出的方法具有较高的实用性和可行性。     

基于多线程和管道的协议数据驱动的框架模型设计

在基于装备的显控软件开发过程中，一般包含各种界面显示功能，通信数据收发功能，数据处理与转换功能，数据提交与分发功能。这些功能都是相互独立的部分，相互之间是异步工作的，这就需要他们之间能够相互勾连互通，相互之间能够通过内部协议数据进行驱动。功能技术实现需要借助于多线程和阻塞式读取管道协议数据的方式来实现数据驱动整个程序进行高效且实时地运转，这就大大提高了显控软件的实时性，有效地避免了界面反应迟钝和卡死的现象，也极大地提高了除界面以外其他功能独立于界面运转的实时性和对装备中显控软件以外其他与显控软件通信连接的部分应激反应的实时性。     

大数据技术在现代农业中的应用研究

我国农业正在转型升级,大数据技术在应用到农业之中是必然选择,大数据技术的应用可以有力促进我国农业现代化建设,推动农业转型。     

大数据在人力资源管理中应用

信息时代的到来,促使企业的人力资源管理开始转变,其不再囿于传统的管理方式,而是将大数据应用其中,实现了更加科学、完善、高效的管理效果,加快了企业既定目标的实现,也促进了企业的可持续发展。本文结合大数据对人力资源管理的影响,就未来人力资源管理中对大数据的具体应用进行探究,以达到大数据时代人力资源管理的变革。