基于大数据挖掘的城市规划异构数据调度平台

为了提高城市规划异构数据资源的调度效果,设计基于大数据挖掘的城市规划异构数据调度平台。通过配置FPGA采集异构大数据;采用大数据挖掘技术中的二进制分裂聚类算法分类存储数据;基于粒子群聚类算法分发匹配调度任务;基于大数据处理技术优化数据调度效率,完成城市规划异构数据资源调度。测试结果显示:该平台的数据采集速度均在6800字节/s以上;弗里德曼检验和调整随机误差结果最高值分别为0.965和0.02,数据分类效果良好;数据调度匹配率均在0.94以上,提高了城市规划异构数据资源调度效果。

劳动教育融入大数据挖掘与分析课程的探索与实践

为了将劳动教育与专业教育耦合并行育人,提出“一基二线四位三维”协同融合的育人模式,详细阐述此育人模式的内容与实施流程,以大数据挖掘与分析课程为例,从重构课程教学设计、创新课堂教学实施、设计考核评价等方面阐述如何推进劳动教育在高职专业课程具体实施环节的育人作用。

基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测研究

以高效、准确检测噪声淹没下光通信微弱信号为目的,设计基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测方法。通过基于改进EMD与奇异值分解全面去除光通信信号中噪声分量,经灰狼算法寻优设置支持向量机参数后,由支持向量机模型构建信号分类超平面,分类检测样本中微弱信号。实验结果表明:光通信信号经所提方法去噪后,信号信噪比变小,最大值仅有0.01 dB;所提方法所检测的微弱信号波动幅值,与微弱信号实际幅值高度匹配,误差不超过1%,可100%检测出噪声淹没下光通信微弱信号的样本。

基于大数据挖掘的电能计量互感器误差自动化控制系统

为确保电能计量互感器计量工作的顺利开展,该文设计基于大数据挖掘的电能计量互感器误差自动化控制系统。系统在Spark运算引擎优越的数据计算功能协助下,基于电压互感器、电流互感器采集的电能计量互感器电压信号、电流信号,通过误差自动化校核模块的基于大数据挖掘的电能计量异常诊断方法,利用K-means聚类分类的方式,以互感器电压信号、电流信号诊断的方式,识别异常互感器;针对异常互感器,由误差动态自动化补偿装置,计算异常互感器的电能计量误差值,动态自动化补偿阻抗系数,调节计量误差,完成电能计量互感器误差自动化控制。经测试,该系统具备电能计量互感器误差自动化诊断与控制能力。

基于游客线上评论大数据挖掘的桂林文旅融合路径研究——以阳朔和龙胜为例

近年来,桂林市始终将打造世界级旅游城市作为重大政治任务,而其落脚点在于提高游客的游览体验和满意度。目前,OTA平台已经成为连接旅游资源和消费者的重要桥梁。文章以桂林市阳朔县和龙胜各族自治县为例,采取内容分析法和扎根理论方法,以OTA平台上游客旅游体验文本为数据来源,采用网络爬虫工具爬取游客线上短评论,并对“吃、住、行、游、购、娱”旅游消费六要素的正、负面评价,以及游客体验后的“忠诚度/推荐”“忠诚度/重游”的情感评价,进行编码和定性分析。研究结果显示:(1)游客线上评论中,体验感知最强的是“住”的环境,“住+自然景观”“住+旅游景区”“住+特色美食”是游客旅游消费体验的高频词和关键词,其中,特色民宿等“住”的要素既是旅游体验的场景,也是自然景观和人文景观的载体;(2)“景观+康养”是户外文化旅游消费的内驱力。基于此,文章提出了文旅融合发展路径,以推动桂林文旅产业高质量发展。

基于大数据挖掘分析的户外体育旅游融合研究

近年来,随着人们健康意识的增强,户外体育旅游成为新的旅游消费领域。随着数字技术的发展,OTA平台成为旅游者户外旅游项目预订的主要渠道。为了更好地探究户外体育项目与自然景观、人文景观等旅游吸引物的融合演进脉络,分析户外体育旅游产品融合发展的内在机理,文章基于扎根理论和内容分析法,采用大数据挖掘技术,从美团OTA平台中爬取2021年1月1日—2022年8月30日的户外体育项目旅游产品榜单数据,利用MAXQDA数据分析软件,对户外体育旅游融合进行分析研究。研究结果表明:“康养”是游客户外旅游消费的内驱力;自然景观、人文景观+户外体育项目成为新的旅游吸引物。基于此,文章认为应因地制宜地开发特色户外体育旅游项目,引领户外体育旅游高质量发展。

基于Apriori优化的大数据挖掘技术研究

为解决Apriori算法在大数据挖掘中存在数据负载大、挖掘效率低、冗余性高的问题,提出采用Map Reduce计算框架来优化Apriori数据挖掘算法,将计算任务划分为多个并行任务,提高数据处理效率。将改进的Apriori算法应用于网络入侵大数据挖掘中,并和传统Apriori算法进行对比。结果表明,改进的Apriori算法的数据挖掘效果优于传统Apriori算法,数据挖掘效率高,同时可以有效降低对网络入侵数据的误检率和漏检率。

基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略

考虑到模糊边界问题以及变压器个体之间的差异性特征,提出了一种基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略。应用模糊C-均值法辨识变压器的最优特性,通过概率图验证该方法能最大限度地反映变压器的个性化特征,且所选特征下的全套溶解数据符合Weibull模型。对溶解气体分布特征与缺陷/故障率进行关联分析,计算出相应的报警阈值。将气体浓度和气体增加率与已建立的警告相关联,可以识别变压器的运行状态。在此基础上,提出了基于不同阈值的预警规则,并将其应用于现场运行的变压器。试验结果表明,提出的方法准确率高达98.21%,证明了提出方法具有良好的状态监测性能。

基于大数据挖掘的激光点云边界法向矢量提取方法

激光点云边界法向矢量提取过程中点云边界数据难以精准配准,导致提取精度和效率较差。为了更加准确的对激光扫描信息实施分析,提出了基于大数据挖掘的激光点云边界法向矢量提取方法。该方法首先通过摄像机对激光点云实施标定,获取激光点云图像,通过主成分分析、曲面拟合以及滤波算法对获取图像实施去噪处理,最后对图像实施灰度化以及高斯滤波处理,同时结合大津阈值法提取图像中心点法线方向上的灰度中心,以此实现对激光点云边界法向矢量的提取。经试验验证,所提方法提取的法向矢量夹角特征与理想状态下的夹角特征基本一致,且提取效率高、迭代误差小。

基于大数据挖掘的客户感知监控预警模型

为了及时发现安全隐患,减少预警数据与真实数据存在的偏差,结合大数据挖掘方法构建客户感知监控预警模型。根据客户感知监控数据挖掘关联规则,捕捉电压偏离度、耗损量、电压不平衡率、电流不平衡率指标。结合动态聚类方法,更新客户感知监控数据集群。以聚类中心波动小于设置门限为基准判定收敛性,并计算不同层次间连接权值。在满足收敛性条件下构建监控预警模型,并进行动态预警和划分预警等级,实现客户感知监控预警。实验结果表明,该模型与标准值最大相差0.005 V、0.12 A,说明使用该模型预警范围精准,能够为客户提供精准预警数据。

基于大数据挖掘的公共图书馆少儿阅读推荐方法

文章针对当前公共图书馆少儿阅读推荐服务中存在的问题,研究了基于大数据挖掘的公共图书馆少儿阅读推荐方法,通过对比实验的方式证明了该方法的优越性,即对于少儿和少儿家长偏好度的提升效果更好,且能在满足少儿阅读需求的基础上引导少儿养成良好的阅读习惯。

大数据挖掘技术在企业财务共享中的应用

随着科技的快速发展和信息技术的普及,大数据已经成为当今商业和企业管理的关键资源之一。在这个信息过载的时代,企业需要更好地理解和利用其海量数据来做出明智的决策,优化业务流程,提高效率,降低成本,以及提供更优质的客户服务。财务共享作为企业管理中至关重要的一部分,也在大数据技术的浪潮中迎来了新的机遇和挑战。财务共享旨在通过整合财务和会计数据,以便不同部门或业务单元之间共享和访问信息,实现财务管理的协同工作。这种协同工作不仅可以提高内部部门之间的沟通和合作,还可以为高级管理层提供更全面的业务洞察,帮助他们做出战略性的决策。大数据挖掘技术不仅可以帮助企业更好地理解其财务数据,还可以发现隐藏在数据背后的有价值的信息和模式。这些信息可以用于预测财务趋势、识别潜在的风险、优化成本结构、提高客户满意度,以及加强合规性和风险管理。文章旨在探讨大数据挖掘技术在企业财务共享中的应用。深入研究大数据挖掘的基本概念、技术工具,以及在财务共享中的关键应用领域,展示大数据挖掘技术如何帮助企业实现更智能、高效、透明和具有竞争力的财务共享过程。

一种基于信息熵差异的大数据挖掘技术

为了解决大数据挖掘问题,在常规决策树模型的基础上构建了一种新的大数据挖掘方法。这种方法的突出特点在于,充分利用属性特征的信息熵差异,对常规决策树模型进行精简,在简化树形结构的情况下,达到提升挖掘效率的目标。以科技企业创新经济大数据为实验对象,实验结果表明:信息熵差异的挖掘方法获得的决策树更加精简,挖掘效率更快,适合于大数据的挖掘处理。

基于知识图谱与大数据挖掘的文献计量应用研究

为了探索基于知识图谱与大数据挖掘的文献计量应用,提高科研评价的准确性和效率,结合知识图谱和大数据挖掘技术,构建了一种综合的文献计量模型。通过对文献数据的采集、清洗和分析,结合知识图谱的构建和大数据挖掘技术,实现对科研领域文献情报的全面、深入挖掘和分析,为科研工作者和决策者提供科学、有效的决策支持。

基于大数据挖掘保险反欺诈研究

我国保险行业随着保险深度与密度的提升已呈现蓬勃发展之势,保险已经走进了千家万户。但保险欺诈事件也同样越来越频发,保险行业为了保证保险公司可以处于正常运营状态,应该积极在保险反欺诈工作中引进大数据挖掘技术,避免保险欺诈事件的出现,提高保险公司运营安全水平,从而保证保险制度能够发挥出应有功能优势。文章首先分析当前保险行业反欺诈工作出现的问题,然后探讨保险反欺诈工作改进建议,以期对相关研究与实践产生一定的参考价值。

基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性分析方法

电网动态负荷数据基数庞大,涉及范围广泛,为了提高用户侧电力动态负荷特性分析结果的精确度,进行了一项基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性的深入分析研究。这项研究对通过大数据挖掘技术获取的用户侧动态负荷特征参数进行了全面而细致的分析与确认,并采用先进的数据处理技术对挖掘到的数据进行了噪音剔除,从而确保了用户侧动态负荷特性的数据质量,以此得到用户侧动态负荷的特性。通过实验证明,基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性分析方法在特性分析结果的平均误差方面低于0.35%,这一精确度在同类分析方法中属于领先水平。方法能够获取全面且深入的用户侧动态负荷特性信息,这些信息对于理解和预测用户用电需求至关重要。这样的分析不仅能够更好地满足不同用户的个性化用电需求,而且能够提升电力供应的灵活性和可靠性,为智能电网的发展提供强有力的数据支持。

基于知识图谱的大数据挖掘平台的设计研究

随着信息时代的到来,大数据成为各个领域中的重要资源,知识图谱作为一种表达和存储知识关系的有效方式,在大数据环境下展现了巨大潜力。本文从平台的设计思路,到知识图谱的构建、数据挖掘方法的应用以及可视化展示等展开阐述,分析基于知识图谱的大数据挖掘平台的发展与应用。

大数据挖掘技术在高校智慧校园中的应用

为探究大数据挖掘技术在高校智慧校园中的具体应用,文中通过文献分析和措施分析法,概述了大数据挖掘技术与智慧校园的基本内涵,探究了大数据挖掘技术的应用优势,最后提出了具体的应用措施,包括构建校园大数据基础设施,促进科研创新发展,增强校园安全监控等.研究表明,大数据技术为高校智慧校园的建设提供了全方位的技术支撑,提升了高校的办学水平和师生体验.

基于大数据挖掘的初中数学教学内容重点发现

基于大数据挖掘的初中数学教学活动涉及较多事项,数学教师需要对数据收集整理、数据预处理、数据分析、重点发现、教学设计进行一体化和循环化管控,带动学生对初中数学知识进行更加高效、全面的学习,启发学生思维,引领学生在学习过程中实现综合能力的提升。本文基于大数据挖掘对初中数学教学重点内容的管控策略进行分析。

借助大数据挖掘的配电网运检管理探究

电力大数据事实已经形成,对其作深度挖掘可为配电网运检管理提供有效的辅助决策。首先对配电网的运行现状展开剖析,明确面临新的复杂挑战。其次对配电网运检薄弱点进行梳理,指出瓶颈在于对电力大电数据利用的不足。然后论证了依托大数据挖掘的配电网运检优化的大体思路、主体架构以及一些关键点开展方法。最后给出配电网运检措施改进的核心框架。