导读:本文包含了数据挖掘方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据挖掘,算法,方法,油田,智能性,故障,特征。
数据挖掘方法论文文献综述
曹素娥[1]（2019）在《云计算下海量数据挖掘的优化方法探讨》一文中研究指出以云计算基本框架为分析的对象,通过对该环境下海量数据的分析,研究是否还存在其他算法,如果存在是否可行,并依此提出了具体的挖掘方式和思路,在这一过程中,以智能优化算法为实施的思路,其目的是完成对数据挖掘算法的优化工作,并以此作为云计算环境下制作智能优化模型的前提,与此同时,按照相同的思路,找出如何优化文本文档挖掘的方式,并制作与之对应的优化模型,最优的方式完成。本文希望在云计算环境下能够找出能够深入挖掘海量算法及海量文本文档的方式,通过对其深入的探索,最终针对其设计制作优化模型,以便于对具体工作进行指导。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年12期）
李秀,陆南[2]（2019）在《基于数据挖掘的Android恶意应用检测方法的研究》一文中研究指出随着Android恶意应用的数量越来越多,危害越来越大,提出一种行之有效的恶意应用检测方法也越来越紧迫。Android权限是静态检测中最为有效的特征,但由于其种类繁多,且每个权限对分类的贡献大小不一,因此,选择对分类贡献明显的权限尤为重要。针对此问题,论文提出了一种结合Relief算法和Apriori算法的特征选择方法——RApriori。该方法利用Relief算法对Android权限去冗余,进行一次特征选择;然后利用Apriori算法对去冗余后的权限关联挖掘,进行二次特征选择。最后,利用随机森林算法对经特征选择后的权限分类建模。通过实验验证该方法的有效性和可行性,实验结果表明,RApriori方法的恶意应用检测率达到90%,而误报率仅为9%。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
张修,桑田[3]（2019）在《基于大数据挖掘技术的10kV配网线路监测方法研究及应用》一文中研究指出首先阐述了基于大数据挖掘技术的10 kV配网线路监测平台开发的必要性以及优势,然后对基于大数据挖掘技术的10 kV配网线路监测平台的开发思路、实现方法以及线路停电研判进行了分析,最后总结了该监测平台的应用成效及其完善与优化策略。(本文来源于《机电信息》期刊2019年35期）
林丽[4]（2019）在《基于大数据挖掘电量预测方法的创新及应用》一文中研究指出为了可以使现代电力企业可以更好的实现对供电区域精细化管理的理念,就需要通过现代化的数据挖掘技术,来创新出更加有效的电量预测方法,从根本上帮助电力企业实现对各供电区域的电量精细化管理。基于此,在本篇文章中将会针对基于大数据挖掘电量预测方法的算法研究展开分析,进而针对其实际应用展开研究,希望可以为相关人员提供参考帮助。(本文来源于《科技风》期刊2019年34期）
赖正清,王庆,凌剑蓉,周郁鸿[5]（2019）在《使用数据挖掘方法总结周郁鸿免疫性血小板减少症组方用药规律》一文中研究指出目的通过对周郁鸿教授治疗免疫性血小板减少症中药处方的整理、分析,总结周教授治疗ITP的组方用药规律。方法整理筛选2010年1月—2015年12月间,周郁鸿教授在浙江中医药大学附属第一医院门诊治疗的免疫性血小板减少症患者处方1 102首,其中男性46人,女性71人,以中医传承系统(V2.5)软件为平台,专人录入,双人审核,建立数据库,采用关联规则Apriori算法、复杂系统熵聚类等数据挖掘分析方法,统计中药使用频次,分析中药之间的关联规则,挖掘核心药物组合及新处方。结果对处方进行分析,中药使用频次前五位的是仙鹤草、黄芪、茜草、茯苓、紫草。组方用药关联规则分析,前五对分别是"黄芪,仙鹤草""茜草,仙鹤草""炙甘草,仙鹤草""黄芪,茜草"和"茯苓,炒麦芽"。中药药对规则分析,前五对分别是"当归,黄芪""党参,仙鹤草""炙甘草,仙鹤草""白术,仙鹤草""酸枣仁,仙鹤草"。中药用药关联度分析,前五位分别是"黄芪,牡丹皮""白芍,紫草""茯苓,水牛角""黄柏、旱莲草""白芍,芦根"。挖掘出30个4～5味中药的核心组合,在此基础上得到9首新处方。结论周郁鸿教授运用中医药治疗免疫性血小板减少症经验丰富,临床上她多使用益气滋阴、补益气血、调理肝脾,清热凉血、滋阴凉血及温补脾肾中药。(本文来源于《中华全科医学》期刊2019年12期）
黄浩,余璃,刘树波[6]（2019）在《以实践和创新能力培养为导向的数据挖掘课程教学方法研究》一文中研究指出针对高校计算机专业数据挖掘课程教学存在的问题,探讨以实践和创新能力培养为导向的数据挖掘课程教学方法,综合采用案例穿透教学、能力拓展比赛等方法,逐步深化学生对具体数据挖掘算法所包含的数学原理或启发式智慧的认识,提升学生将所学知识合理、创新地应用于具体问题的能力。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年49期）
周满,沈梁,高强,王天群,卢海晓[7]（2019）在《基于数据挖掘的微电网故障定位方法》一文中研究指出微电网故障类型较多,而且复杂多变,传统方法无法对微电网故障进行高精度的定位,定位效率低,为了提高微电网故障定位的效果,提出了基于数据挖掘的微电网故障定位方法。首先对当前微电网故障研究进展进行分析,找到引起微电网故障定位效果差的原因,然后提取微电网故障变化特征,并对特征进行归一化处理,最后采用数据挖掘方法对微电网故障特征与微电网故障类型之间的变化关系进行拟合,建立微电网故障定位的分类器,并采用具体仿真实验验证了本文微电网故障定位方法的有效性,测试实验结果表明,本文方法可以准确、快速实现微电网故障节点定位,降低了微电网故障定位的误差,微电网故障定位的整体效果优于其它方法,具体有明显的优势。(本文来源于《科技通报》期刊2019年11期）
张鑫,高旺雄,杜永波,张奎峰[8]（2019）在《浅谈数据挖掘在油田开采中的应用方法》一文中研究指出大数据是当前最热的概念之一,在"互联网+"的背影下,大数据的开放、挖掘和应用已成为趋势。大数据已经成为国家科技竞争的前沿,以及产业竞争力的商业模式创新的源泉。数据挖掘技术是数字油田到智慧油田转变的最重要一环。而对于油田开采来说,数据挖掘技术能有效提高油田开采效率,通过阐述了数据挖掘在油田开采中的优势,以及数据挖掘在油田开采中的应用方法。(本文来源于《云南化工》期刊2019年10期）
梁尔真,袁学群,夏磊[9]（2019）在《增强可靠自适应系统的上下文规范：数据挖掘方法》一文中研究指出背景:自适应系统有望通过实现其目标的多种策略以及将策略与实际环境匹配的逻辑来满足各种操作环境。在设计时对相关背景的预测对于可靠性是至关重要的。随着当前使用数据挖掘来支持需求工程过程的趋势,在设计时理解自适应系统的上下文的任务也可以从这些技术中受益。目标:目标是提供一种方法来改进上下文变量的规范及其与可靠性策略的关系。这种改进应检测这些变量之间的依赖关系,监控它们的优先级,并决定它们在决策树中选择正确策略的相关性。方法:除了感知信息的操作值之外,我们的需求驱动方法还采用上下文目标建模结构,以将上下文映射到系统的行为。我们提出了一种设计时分析过程,该过程使用数据挖掘算法的子集来提取相关上下文及其相关变量,任务和/或目标的列表。结果:我们通过实验评估了我们关于身体传感器网络系统(BSN)的建议,模拟了12个资源,这些资源可能导致4096种可能的背景条件的可变性空间。我们的方法能够引出微妙的背景,这将严重影响为辅助患者提供的服务和上下文之间的关系,协助他们的需求决策和监控的优先级。结论:使用一些数据挖掘技术可以减少缺乏对上下文的精确定义及其与系统可靠性策略的关系。我们的方法是实用的,并且支持传统的需求规范方法,这些方法通常需要强烈的人为干预。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年33期）
李政宏,刘永福,张立强,赵海涛,陈曦[10]（2019）在《数据挖掘方法在测井岩性识别中的应用》一文中研究指出测井岩性识别是油气藏勘探开发的重要基础工作。随着计算机技术的发展,数据挖掘方法越来越多地应用于岩性识别以提高预测准确性。数据挖掘方法可归纳为多元统计算法和智能性算法两大类,其中多元统计算法包括主成分分析、判别分析,智能性算法有神经网络、决策树、支持向量机。目前多元统计算法在测井岩性识别中应用广泛,智能性算法的应用尚处于发展阶段。基于大量文献调研的成果,概述了多元统计算法的原理及应用现状,重点梳理智能性算法的理论和优势,提出在应用智能性算法时需要将测井数据预处理,包括测井参数选择、测井数据归一化和降维。在此基础上,通过实例验证了智能性算法的应用效果,认为这是测井岩性识别领域今后的发展方向。(本文来源于《断块油气田》期刊2019年06期）
数据挖掘方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着Android恶意应用的数量越来越多,危害越来越大,提出一种行之有效的恶意应用检测方法也越来越紧迫。Android权限是静态检测中最为有效的特征,但由于其种类繁多,且每个权限对分类的贡献大小不一,因此,选择对分类贡献明显的权限尤为重要。针对此问题,论文提出了一种结合Relief算法和Apriori算法的特征选择方法——RApriori。该方法利用Relief算法对Android权限去冗余,进行一次特征选择;然后利用Apriori算法对去冗余后的权限关联挖掘,进行二次特征选择。最后,利用随机森林算法对经特征选择后的权限分类建模。通过实验验证该方法的有效性和可行性,实验结果表明,RApriori方法的恶意应用检测率达到90%,而误报率仅为9%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据挖掘方法论文参考文献
[1].曹素娥.云计算下海量数据挖掘的优化方法探讨[J].通讯世界.2019
[2].李秀,陆南.基于数据挖掘的Android恶意应用检测方法的研究[J].计算机与数字工程.2019
[3].张修,桑田.基于大数据挖掘技术的10kV配网线路监测方法研究及应用[J].机电信息.2019
[4].林丽.基于大数据挖掘电量预测方法的创新及应用[J].科技风.2019
[5].赖正清,王庆,凌剑蓉,周郁鸿.使用数据挖掘方法总结周郁鸿免疫性血小板减少症组方用药规律[J].中华全科医学.2019
[6].黄浩,余璃,刘树波.以实践和创新能力培养为导向的数据挖掘课程教学方法研究[J].教育教学论坛.2019
[7].周满,沈梁,高强,王天群,卢海晓.基于数据挖掘的微电网故障定位方法[J].科技通报.2019
[8].张鑫,高旺雄,杜永波,张奎峰.浅谈数据挖掘在油田开采中的应用方法[J].云南化工.2019
[9].梁尔真,袁学群,夏磊.增强可靠自适应系统的上下文规范：数据挖掘方法[J].科学技术创新.2019
[10].李政宏,刘永福,张立强,赵海涛,陈曦.数据挖掘方法在测井岩性识别中的应用[J].断块油气田.2019
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