基于偏微分分类数学模型的关联挖掘改进技术研究

为了能够使大数据关联挖掘的精度得到进一步的提高,就提出了基于偏微分分类数学模型的关联挖掘技术,创建大数据分类数据模型,得到微分方程半正定最小特征向量,之后实现稳定解的分析。本文使用渐进有理积分得到偏分分类数学模型规则集约束条件,避免在实现大数据分析过程中出现错分及漏分。此种方式能够提高大数据分类及关联挖掘的收敛性,增强抗扰动能力,具有较强的优越性。

基于偏微分分类数学模型的关联挖掘改进技术研究

为了能够使大数据关联挖掘的精度得到进一步的提高,就提出了基于偏微分分类数学模型的关联挖掘技术,创建大数据分类数据模型,得到微分方程半正定最小特征向量,之后实现稳定解的分析。本文使用渐进有理积分得到偏分分类数学模型规则集约束条件,避免在实现大数据分析过程中出现错分及漏分。此种方式能够提高大数据分类及关联挖掘的收敛性,增强抗扰动能力,具有较强的优越性。

基于改进型关联规则挖掘算法的光纤故障预警系统

历经三次科技革命,信息技术飞速发展,网络几乎已经覆盖全球,光纤技术应运而生,光纤网络的容量也随之逐步增大,相应的业务种类也涉猎范围逐渐增大。网络性能和服务质量无疑在网络环境中占据优势地位,换言之,两者在信息业之中是支柱。要使光纤覆盖几十万公里,传输设备除外,还要充分考虑对光传输物理路由实施自动保护的技术有哪些解决办法,考虑到办法的可行性,安全度、可靠度、灵活度、抗灾害性、抗阻断性以及推广价值的高低。通过对光纤故障预警相关影响因素的研究,笔者结合改进型关联规则挖掘算法,设计和研究了一套基于该算法的光纤故障预警系统。

掺烧煤泥循环流化床机组经济性优化运行研究

目前,循环流化床煤泥掺烧技术是低热值燃料高效清洁规模化利用的有效途径。以某300MW掺烧煤泥循环流化床机组历史稳态数据为样本,利用最小二乘支持向量机建立掺烧煤泥循环流化床经济性模型;在稳态下各控制变量安全阈值范围内,利用遗传算法对典型负荷指令下CFB各参数设定值离线寻优以建立专家知识库;将经济实用度引入关联规则衡量标准,得到改进模糊关联规则挖掘（IFARM）算法,利用IFARM在离线EKB中挖掘CFB最优运行状态与机组负荷的关联关系,实现负荷指令下快速指导掺烧煤泥循环流化床机组在线优化控制。