数据挖掘论文(收集5篇)

数据挖掘论文篇1

对于风电功率的预估，本文提出了一种短期的用于一至十五分钟内的预测方法。其中输入数据来自风力发电机的历史寄存器，数据种类有电压、电流、有功功率等。并且对两种预测方法进行了比较。预测出的风力数据作为风力涡轮机预测模型的输入值。风力发电机模型是参考了空气力学、传动系统、感应发电机等参数，并通过唯像模型建立的。风力涡轮模型则建立于一种现象学模型，这种模型将风的空气动力学、传动系统和感应发电机的参数都考虑了进来。另一种预测风电功率方法是使用数据挖掘技术来进行预测。风电发电系统中的数据库就应用到了这些技术。为了提高算法的效率，使用了风速估计器，以估计空气分子的布朗运动。并与没有用风速估计器时平均发电功率进行比较。

二、风功率预测模型和现象学模型

(一)人工神经网络

每一个人工神经网络模型都有架构、处理单元和训练方面的特性。在时间序列预测的人工神经网络模型中，其中很重要的一种是集中延时神经网络。它属于动态神经网络的一般类型，在这种神经网络中，动态只出现于静态的、有多个层级的前馈神经网络的输入层中。集中延时神经网络的一个显著特征是它不要求有动态反向传播来计算神经网络的梯度，原因是抽头延迟线只在神经网络输入数据时才出现。由于这个原因，这种神经网络比其他动态网络的训练进行得更快。

(二)随机时序

风功率模型和现象模型是使用最多的预测方法。如果假设预测变量Xt是已知值的线性组合，那么自回归模型则能用于预测未知值。通过查看自相关函数和偏自相关函数，用于找到模型的顺序和结构，从而确定模型适当的结构和式子顺序。根据赤池信息准则，施瓦茨准则或贝叶斯信息标准以及校正后的决定系数，我们就能选出最好的模型。

三、算例分析

(一)提出的预处理方法

在考虑风速的复杂动态的情况下，为了更好地描述ARMA模型，本文提出了一种新的数据预处理方法。这种方法是以模型的形式呈现的，我们将这种模型称之为函数的ARMA。

(二)实例仿真

利用SVM工具箱在matlab7．1平台上完成回归模型建立的工作，利用我国某风电场连续100个数据(每10s取一个数值)的实测风能功率输出值，建立训练和预测样本。尽管神经网络在预测风速时误差已经很小，但由风力涡轮机模型和函数的ARMA模型组成的复合模型在各方面性能更好。导致这一结果的原因是焦点延时神经网络(以下简称FTDNN)预测曲线的高度非线性。

四、结论

数据挖掘论文篇2

1.1代码理解在软件开发过程中，程序员面对着诸多的问题，具体内容如下：其一，项目代码的维护，但项目的原有文档已经过期，甚至出现了文档不存在的情况；其二，项目缺陷的修改，但此时项目中的代码程序员并未接触过；其三，项目代码的审查，面对众多的代码，程序员的工作开展较为困难；其四，项目架构设计的提取，但程序员仅掌握了源代码。面对上述的情况，程序员要对源代码进行分层聚类，对各个模块进行可视化的展示，此时，对代码及项目架构的理解将更加准确，因此，提出了分层聚类法。此方法有效分析了源代码，其聚类过程主要分为两个阶段，分别为基于调用入口的聚类与基于PageRank的聚类。在软件系统结构分析过程中，主要应用的方法为软件聚类，此方法作为关键技术主要应用于软件维护活动中，如：软件模块复用、软件模块更改影响及软件体系体系结构挖掘等。通过软件聚类，工程师能够获取软件系统的总体结构划分及局部细节信息。通常情况下，为了实现聚类结果的灵活切换，要提高软件聚类工具的性能，其特性如下：一方面，对软件聚类模块化层次进行划分；另一方面，根据使用者的选择对软件聚类结果进行动态调整。通过对软件聚类领域中图聚类的研究，提出了基于源代码分析的层次化软件聚类算法，此方法满足了多粒度显示软件聚类层次聚类结果的需求，此聚类方法拥有两个阶段，同时对于输出的聚类结果中的模块命名提出了新的方法，即：基于文本挖掘的方法，在此基础上，提取的文本信息拥有了语义信息的模块命名[2]。

1.2代码开发现阶段，JAVA应用中广泛应用着基于开源框架的编程，此时配置的逻辑控制是借助XML配置文件实现的，但现有的JAVA应用为单机版，同时框架的逻辑具有复杂性，开源框架的文档化相对较差。在此情况下，程序员在对框架使用与配置缺少正确性。为了实现上述问题的有效解决，提出了基于应用代码库中的XML配置文件及代码关联结构挖掘的XML配置片段推荐方法，将此方法应用到软件开发中，促进了程序员对配置文件的编辑。上述方法的核心为频繁子树挖掘，通过实验分析可知，该方法具有一定的有效性，特别是在XML配置片段中扮演着重要的角色，因此，它促进了软件的开发。目前，在软件开发构建新系统过程中，程序员需要利用编程框架从而实现编程，此时不仅利于整理性作用的发挥，还利于程序机构的清晰。在框架编程时，开发人员要对编程进行扩展，同时还要构建XML配置文件。框架编程有着一定的优势，但在实际应用过程中仍存在不足，逻辑缺陷极易被应用，在此基础上，程序员对框架的使用缺乏有效性与正确性。在此背景下，配置代码推荐被应用，它具有较强的可用性，分别体现在数据与方法两方面。

1.3回归测试在软件应用开发后，客户将对其进行使用，但使用前与使用过程中，均会出现代码修改的情况，造成此情况的原因为代码缺陷与功能更新。在代码更新后，重新前，要对代码进行测试，此时的测试便是回归测试。它主要是为了验证修改软件，使软件的功能得到有效的发挥。因此，回归测试对于软件来说是重要的，它直接保证着软件的质量[3]。

2结语

数据挖掘论文篇3

目前计算机网络教学的模式可以分为如下几种：

1）网络教学：包含异步学习模式与同步学习模式，泛指教师与学生都不用到传统的教室去上课，只要上网到网络教室中就可以进行许多教与学的活动。

2）远程教室：在各大专院校设立有许多远程教学同步视频教室。在该教室中建置了许多视频影音的设备，用来进行课程的实时转播工作。

3）网络同步教室：网络教学活动可以区分为异步与同步的教学活动，其区别在于是否实时。教师和同学在约定的同一时间，通过Inter-net网络进行在线实时的课程教授的教学环境，就可称之为网络同步教室。在网络同步教室中提供许多教学相关的辅助工具及互动相关的功能，以协助课程的进行。研究者希望通过数据挖掘的方法，来分析教师对于网络教学环境的观念，并提供教师在网络同步教室中类似传统教学环境的教学模式，以增加教师采用网络教学的意愿。本研究将先就“传统教学”、“远程教学”及“网络同步教学”的环境因素、教学方式、师生互动、学习成效等构面进行分析比较，来区分出这三种教学环境的优缺点及差异，并将依据目前教师在传统教学中的教学模式，实际应用在网络同步教室中来施行，让参与网络教学的教师可以了解如何运用网络同步教室来经营一门高质量的课程。首先将推行计算机网络教学遇到的问题，大致上区分成以下几个主要因素：

1）数字教材的制作或取得不易：学校对于数字教材的取得感到忧心，大多要求学校教师自行制作，对教师而言会增加额外的负担，导致教师对网络教学产生抗拒的心理。

2）教师对网络教学的成效产生质疑：教师普遍认为网络教学环境的教学效果没有办法像传统教学环境一样，可以和学生有高度的互动，不认为网络学习会比较有教学成效。

3）教师对参与网络教学的意愿低落：教师必须花费许多时间和学生互动，比往常还需要花费更多的时间去回答学生的问题、关心学生的学习状况，教师普遍认为网络学习对教师来说不会比较轻松。将此主要因素做成调查问卷，对数据进行聚类分析，则可以找到主要的影响因素，获得教师对于网络教学环境的态度，进而选择更加有效的授课形式，以此提供类似传统教学环境的教学模式，以提高教师采用网络教学的意愿。

二、总结

数据挖掘论文篇4

1.1结果优化中遗传算法的应用遗传算法由达尔文进化论与孟德尔遗传变异论进行模拟后得到，该算法所采用的算法因子具有随机性，故设备故障的出现往往不会受到常规故障规则的限制，但是遗传算法在实际应用过程中，其对故障的整合分析，并不是盲目式的，而是针对机械设备状态运行情况，以设备最优化为基本原则进行不断完善计算进行的。若设备状态监测和故障诊断当中，直接采用了与设备情况相应的参数进行适值计算，但又不需要对优化参数进行明确计算，在针对部分无法明确计算得到的设备参数时，即可采用遗传算法对结果进行优化。遗传算法的智能性与并行性较强，利用该方法，可以对设备故障当中还未得到有效解决的部分复杂问题进行妥善处理。目前，遗传算法在设备运行函数的优化、设备模式的识别以及设备运行信号的整合处理等相关工作当中有着较为全面的应用，在将复杂的运行数据进行优化时，遗传算法具有较为良好的性能。综合其相关特点，在建立设备状态监测和故障诊断的模型时，可采用该技术使得模型更为合理化，使得设备状态监测与故障诊断的结果更为准确。以滚动轴承的状态监测与故障诊断为例。在实际工作当中，运用各类运算符集，对滚动轴承的原始性特征向量进行测量后，采取最优的组合方式获得新型向量，配合采用遗传算法得到最终的滚动轴承参数，并利用分类法，对各项间距进行了调整，使得滚动轴承的诊断参数更为准确。此外，利用该方法，还有效区分了滚动轴承的不同工作状态，测量结果较为全面，效果显著。

1.2模糊集理论的应用要点该方法通过模糊集合与模糊推理两种方法，其研究测试的对象是各类不确定性因素，属于传统集合理论的创新。模糊集理论在设备状态监测和故障诊断中的应用，主要包含了两个方面。一方面，是在相关数据概念的形成时，采用不准确和较为模糊的语言变量，根据人们习惯，对设备状态的变化及变量变化状态进行描述。具有较强的直观性，且相关人员在接受该类概念时，也可以更方便的理解接受；另一方面，该方法通过提炼模糊性规则，在建模时模糊化，使得机械设备的控制、预测以及故障诊断等过程拥有更为广阔的空间。

1.3基于实例分析的方案优化及调整该种方法拥有较为简单的思路，在对设备未来运行情况进行预测时，系统会匹配与设备目前情况相似的实际案例，并从以往的解决方法中选出最佳的解决方案，再结合设备实际情况进行相应调整。此类方法的应用范围较广，且得到的计算结果也相对准确，但同时也具有一定缺陷，即无法全面整合以往设备数据及解决规律，缺乏充足的继承性。该方法进行故障诊断的基本理念是，在选红枣解决方法的过程中，利用历史诊断方法成功案例为奠基，进行全面的推理工作，并采用类比和联想法，较为全面的对故障进行诊断。

1.4多种数据挖掘法的联合应用除上述几种数据挖掘技术外，实际工作中还涵盖了以传统数据统计为基础的统计分析方法、人工神经网络元技术、等多种方法，考虑到每一种方法或多或少具有局限性，故为了有效提高各类方法的应用效果，可以将各类方法进行配合使用，代表性的算法组合类型如表1所示。

以遗传算法和模糊集理论的配合采用为例。由于模糊算法，主要是利用了最大隶属原理和阀值原理，故可以按照不同故障的发生原因以及故障征兆的相互联系，在综合考虑的基础上对机械设备故障的可能原因进行全面分析。而该方法在运用的过程中，会对各类故障征兆进行约简化从而得到较为普遍的规律，但是所得到的规律也可能存在不可靠问题。故在实际应用模糊集理论的同时，配合采用遗传算法，通过对模糊集理论所得到的结论及规则进行全面优化，使得诊断的结果更为准确与高效。上述案例方法在涡轮机故障诊断过程中进行应用时，可先建立完善的涡轮机故障集，在此基础上采用模糊集理论对涡轮机故障进行诊断，配合遗传算法对涡轮机故障规律进行优化，使得最终故障诊断结果更为准确。除遗传算法与模糊集理论课进行配合使用外，其他各类方法也可以根据设备实际情况进行搭配，使得最终诊断结果更为准确有效。

2结束语

数据挖掘论文篇5

在熔炼机组优化运行的过程中，机组的运行性能指标与人员的操作水平、负荷及运行参数之间有着复杂的相互关系，这种关系在大量的生产历史数据中与机组各数据项之间关联，因此可以通过数据挖掘的方式把其中的关联关系定量的反映出来，最终反馈到实际运行中。本文结合工厂的实际情况，分析由工厂的DCS系统采集的实时运行数据，来得到用户期望的相关参数间定量的关联规则。

2交互式关联规则挖掘算法

关联规则挖掘算法在数据库的记录或对象中抽取关联性，展示了数据间位置依赖关系，其目的是寻找在大量的数据项中隐藏着的联系或相关性。其优越性在于能将用户的定制信息整合到挖掘过程中，以一种友好的方式引入约束，使挖掘出更加符合用户需要的信息，并且提高了挖掘的效率和有效性。

2.1目标数据库的确定

数据挖掘应熟悉对象的背景知识，明确挖掘的目标，根据目标确定相关数据，以此作为目标数据库，来完成对数据的预处理、挖掘和规则评价。

2.2交互式关联规则挖掘算法

表示A成立则B成立，其中给出了可信度C和支持度S。可信度C是对关联规则准确度的衡量，即在出现A的情况下出现B的概率；支持度S是对关联规则重要性的衡量，即A和B同时出现的概率。

3熔炼机组数据挖掘的实现

本文采用的是冀某工厂于2013年5月运行的数据，采样频率为2~3秒/次，采样模式为实时监测值，得到7595组数据。在分析阶段，对影响机组的主要可控参数进行了提取及预处理，参数主要包括：转速、有功功率、主蒸汽压力、调节级压力、中压缸排汽压力。以机组转速设计值为3600r/min为例来分析。对各个可控参数数据进行曲线化处理，作为分析它们之间的关联规则的数据表。上述关联规则表示，在三种负荷工况下，工厂熔炼机组有功功率与主蒸汽压力、调节级压力、中压缸排汽压力三者之间最优变化区间的关联。经分析，在机组中应用关联规则的数据挖掘技术与传统方法相比，优点是其可以对不同的可测参数进行挖掘，方法简单有效、可操作性强；运用关联规则进行挖掘，对过程能够较灵活控制，处理后的目标值直观，便于操作指导和提高运行效率。

4结论