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通过数据挖掘技术在海量数据库中寻找有价值的关联规则及做出有效的决策,已成为大数据时代的核心思想。决策树算法对于研究对象的分类、预判等有着直观、准确度高等特点,广泛应用于数据挖掘及分析中。本文以挖掘分析影响ofo共享单车故障主因素为目的,通过ofo共享单车数据库中的统计信息数据进行挖掘分析试验,使用ID3和C4.5算法构建决策树模型,最终找出决定ofo共享单车故障的主要因素-骑行时长。从而为分析ofo共享单车故障情况,给予针对性提示与指导提供有效的建议。 相似文献
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在数据挖掘的整个过程中,EM算法因其数值计算的稳定性、实现上的简单性,可靠的全局收敛性,被广泛应用于处理数据不完整问题。针对EM算法收敛速度慢,算法高度依赖初始值的选择,使用KNN算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围,KNN算法根据挖掘目的的不同选择不同的特性,然后利用增量式EM(IEM)算法按E步M步迭代反复求精,快速有效地得出填充缺失数据的最优值;该算法大大加快了收敛速度,加强了聚类的稳定性,数据填充效果显著。 相似文献
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基于深度神经网络的个性化推荐系统研究 总被引:4,自引:4,他引:0
深度神经网络由于结构类似于生物神经网络,因此拥有高效、精准抽取信息深层隐含特征的能力和能够学习多层的抽象特征表示,且能够对跨域、多源、异质的内容信息进行学习等优势。提出了一种基于多用户-项目结合深度神经网络抽取特征、自学习等优势实现信息个性化推荐的模型,该模型通过对输入多源异构数据特征进行深度神经网络学习、抽取,再融合协同过滤中的广泛个性化产生候选集,然后通过二次模型学习产生排序集,实现精准、实时、个性化推荐。通过真实数据集对模型评估实验,实验结果表明,该模型能够很好地学习、抽取用户隐特征,并且能够一定程度上解决传统推荐系统稀疏性、新物品等问题,同时实现了更加精准、实时、个性化的推荐。 相似文献
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在水电工程施工过程中,受施工组织、外部环境条件变化等因素影响,各种施工冲突、施工干扰问题时有发生,对工程施工质量、安全及进度等带来不同程度的影响,尤其是涉及大规模群体性建筑结构时,紧张的施工时段、有限的施工空间、多台套施工设备之间的关系更为复杂。由于缺乏有效的技术手段和技术工具,分析解决此类问题十分困难。为此,本文将时空碰撞检查概念引入水电工程施工,融合4D模拟和碰撞检查2项BIM功能,介绍了时空碰撞检查的研究方法、技术路线与实施步骤,应用于洞室群开挖、大型施工设备安装运行等工程实例中,对施工过程中可能产生的施工冲突问题提出了预警和解决方案,取得了理想的效果,为类似工程问题提供了研究思路和解决途径。 相似文献
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基于分类的加速EM缺失数据填充算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在数据挖掘的整个过程中,EM算法因其数值计算的稳定性、实现上的简单性,可靠的全局收敛性,被广泛应用于处理数据不完整问题。针对EM算法收敛速度慢,算法高度依赖初始值的选择,使用KNN算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围,KNN算法根据挖掘目的的不同选择不同的特性,然后利用增量式EM(IEM)算法按E步M步迭代反复求精,快速有效地得出填充缺失数据的最优值;该算法大大加快了收敛速度,加强了聚类的稳定性,数据填充效果显著。 相似文献
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长龙山抽水蓄能电站位于旅游风景区内,村民环保意识强,地方政府对环保及水保要求高。基于环保施工理念,通过分析长龙山抽水蓄能电站施工期环保控制重点和难点,提出采用废水处理回用、施工车辆自动冲洗、综合降噪、边坡快速绿化施工、爆破飞石防护等一系列环保施工技术,有效解决了电站施工过程中的水污染、空气污染、噪音污染、水土流失等环保问题,保护了生态环境,实现了绿色施工。该技术为同类型电站施工提供借鉴。 相似文献
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