液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

改进关联规则挖掘算法航空发动机故障检测

通过对航空发动机机载数据结构以及几种常用的航空发动机故障检测方法的深入分析,提出采用关联规则挖掘来实现航空发动机故障检测.针对常用的关联规则挖掘算法——Apriori在应对数据量较大的数据库时存在效率瓶颈的问题,对该算法进行了改进.改进后的算法可以不断降低数据库规模和候选项集的数量.通过对航空发动机实际试车数据的挖掘实...     

基于网络环境的应急指挥数据集成与挖掘研究

分析了网络环境下的应急指挥的信息来源,进行了数据库设计。基于应急指挥数据源,创建了多维数据集,实现了不同主题构建不同的多维数据集的技术要求。以SQLServer2010集成服务的API为基础,开发了ETL工具,实现了数据抽取、清洗及装载等任务。基于数据挖掘理论,通过决策树算法生成智能决策指挥方案。     

面向大规模网络的入侵检测与预警系统研究

开展面向大规模网络的入侵检测与预警系统的研究,对于提高我国网络系统的应急响应能力、缓解网络攻击所造成的危害、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。首先对国内外的研究现状进行综述;然后,提出了面向大规模网络的入侵检测与预警系统的体系结构与组成;最后,着重对与本系统研制相关的关键技术与难点进行论述。     

用户日常频繁行为模式挖掘

针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法;在此基础上,基于为期6周21个用户的上下文数据,对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证,结果表明,所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行,而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式;从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化,以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现,从而方便用户随时了解其日常行为模式。     

目标智能识别研究

本文提出了数据融合技术与数据挖掘技术相集成的海上目标自动识别系统体系结构以及基于加权粗糙集模型的特征知识挖掘方法,运用模糊神经网络技术进行目标识别。     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

重在“应用”——资源卫星数据在贵州应用取得成效

2001年12月,中国资源卫星应用中心(以下简称“中心”)与贵州省科技厅签署了合作协议。按照协议,资源卫星数据将在贵州经济建设和社会发展的各个领域广泛应用。这是中心加速航天高科技成果转化,参与西部大开发的重点项目之一。 2002年,双方加快合作步伐,为加强资源卫星数据在贵州应用项目的领导,成立了领导小组,制定了《中巴地球资源卫星(CBERS)数据在贵州的应用实施规划》。规划提出,首批启动贵阳市森林资源调查与监测项目。     

运用数据挖掘技术提高网络思想政治教育效益

教育与信息技术的高度融合,正成为世界各国教育发展的新趋势.思想政治教育网络化,是我军政治工作发展的必然要求.以全军政工网为基本载体,推进数据挖掘技术的应用,是提高网络思想政治教育效益有效路径.     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题,提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架,对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究,并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例,可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。