基于FP_growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘_唐成龙

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘；利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据；采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量；在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

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模糊计算树逻辑的模型检测修复算法_毛兆东

为了解决基于模糊逻辑的模型检测修复问题,提出了模糊计算树逻辑模型检测的模型修复算法。该算法采用原子修复操作来修复模糊Kripke结构,通过模糊Kripke结构之间的距离比较原始的模糊Kripke结构和修复后的模糊Kripke结构,并从多个修复后的模糊Kripke结构中,选出满足给定模糊计算树逻辑的α-极小的修复模型作为算法的最终返回结果。研究结果表明,模糊计算树逻辑中的命题逻辑以及?X的修复问题能够在多项式时间内得到解决。

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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络（CNN）、残差神经单元（Res Net）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

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5G行业专网突破口之智慧矿山解决方案

近年来，随着全行业智慧化的建设需求，以及新一代信息技术的广泛应用，全球专网通信行业迎来新的发展机遇。我国作为全球新兴技术发展的重要一环，专网需求量也急剧上升，市场规模全球占比逐年攀升。与此同时，全球通信行业2C市场趋于饱和，运营商收入面临“天花板”，我国提速降费等政策的大力推行给运营商带来一定压力。在此背景下，电信运营商拓展2B市场成为行业共识。

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基于粒子群算法的CFB机组协调系统模型辨识_白建云

为了消纳风光等新能源,火电机组均需要参与到调峰调频中,机炉协调控制系统是机组AGC模式下的核心。熟悉控制系统被控对象的特性并且建立系统的动态模型,是提高系统控制品质的基础。该文以山西某电厂超临界350 MW循环流化床机组协调系统为研究对象,首先对研究对象的动态特性进行分析,依据生产现场闭环运行数据,利用标准粒子群智能算法,寻优得到两输入两输出的协调系统模型。然后选取其他时间段的采样数据作为模型验证数据,证实利用标准PSO算法对多变量系统建模的可行性。

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大数据必备的十大工具

查找和跟踪数据对管理数据至关重要。ElasticSearch是当今市场上最强大的搜索引擎之一。作为分布式RESTful分析引擎，该解决方案帮助公司集中存储数据，从而提供更简单的信息控制。您还可以设置可靠的搜索功能，包括自动搜索、模糊搜索和全文搜索。

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零售业中的物联网解决方案

在过去的十年里，人工智能（AI）、机器学习、大数据和物联网等数字技术推动着传统零售业的快速发展。随着物联网不断向零售市场渗透，预计到 2021 年，全球 80%的零售商将采用物联网。物联网应用使得零售商可以提高生产力、改善顾客体验、降低成本并提高销售额。据 Frontier Economics估计，将 M2M 连接增加 10%，仅美国 GDP就会增长 2.26 万亿美元

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海堤越浪量的物理模型试验及人工智能算法模型预测_倪琦

通过物理模型试验,研究不规则波作用下,平均破波参数、相对坡肩宽度、相对防浪墙高度和相对堤顶超高对海堤越浪量的影响,采用人工智能算法构建海堤越浪量的预测模型,并结合实际工程进行验证。结果表明,海堤越浪量随平均破波参数的增大而增大,随其余3个影响因素的增大而减小,越浪量与这4个因子具有复杂的非线性函数关系；人工智能算法模型具有良好的预测精度和泛化性能,测试组超过90%的数据预测误差控制在±10%范围内。

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