

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文檔簡(jiǎn)介
1、該文以遼陽(yáng)地區(qū)電力調(diào)度決策分析系統(tǒng)和青島交通銀行銀行卡系統(tǒng)為實(shí)際應(yīng)用背景,圍繞著數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備的特點(diǎn),分別從交互式、多層次挖掘,復(fù)雜數(shù)據(jù)類型——時(shí)間序列相似挖掘,集成化挖掘,挖掘平臺(tái)的構(gòu)建及行業(yè)應(yīng)用角度,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)方法進(jìn)行研究.在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聯(lián)機(jī)分析挖掘平臺(tái).主要研究?jī)?nèi)容包括:一、研究挖掘空間定位問(wèn)題.挖掘空間定位就是尋找反映所分析問(wèn)題(分類/預(yù)測(cè))的重要維度的過(guò)程,這一過(guò)程實(shí)質(zhì)上是知識(shí)的約簡(jiǎn)過(guò)程
2、.該文提出了一個(gè)解決挖掘空間定位問(wèn)題的知識(shí)約簡(jiǎn)方法.該方法將粗集理論與并行遺傳算法有機(jī)結(jié)合,具有良好的魯棒性和全局尋優(yōu)能力,可以快速、有效地幫助用戶定位挖掘空間,提高挖掘效率和準(zhǔn)確性.該問(wèn)題的解決對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中立方體的構(gòu)建也有重要的指導(dǎo)意義.這同時(shí)也表明,并行思想的引入對(duì)于知識(shí)約簡(jiǎn)在解決大數(shù)據(jù)量問(wèn)題時(shí)具有較大的實(shí)際意義,有廣闊的應(yīng)用前景.二、研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)的相似匹配問(wèn)題.該文提出了基于小波包變換的時(shí)間序列相似匹配新方法,并用于時(shí)序相似
3、模式挖掘.該方法在原有小波變換方法的基礎(chǔ)上,充分利用小波包可對(duì)信號(hào)進(jìn)行更加精細(xì)分析的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)考慮尺度信息和細(xì)節(jié)信息,使得約簡(jiǎn)后的特征向量包含更多的時(shí)間序列有效信息.用多維索引結(jié)構(gòu)R樹(shù)存儲(chǔ)這些特征向量,使用歐幾里德距離作為相似尺度,進(jìn)行范圍查詢和k近鄰查詢.將該方法應(yīng)用于電力負(fù)荷相似模式挖掘,得到了較好的效果,挖掘出的相似負(fù)荷模式對(duì)于調(diào)度計(jì)劃安排、電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要的實(shí)際意義.三、研究粗集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成化問(wèn)題.為充分發(fā)揮粗集和神
4、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),提高挖掘精度,該文通過(guò)前面提出的并行遺傳約簡(jiǎn)算法快速選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入空間和訓(xùn)練數(shù)據(jù),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)精簡(jiǎn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘.此集成化方法充分發(fā)揮了二者的優(yōu)勢(shì),即粗集的約簡(jiǎn)知識(shí)的能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度高的特點(diǎn),應(yīng)用于銀行卡客戶特征分析中,取得了很好的效果.并行約簡(jiǎn)算法的引入可以進(jìn)一步提高粗集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成化方法的整體挖掘效率.四、以上述研究?jī)?nèi)容為基礎(chǔ),論述基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聯(lián)機(jī)分析挖掘平臺(tái)SEI OLAM及其在地區(qū)電力調(diào)度決策分析和銀
5、行卡分析領(lǐng)域中的應(yīng)用.該文首先給出了SEI OLAM的體系結(jié)構(gòu)和主要功能;接著介紹了其各組成部分——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析及數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法.根據(jù)行業(yè)應(yīng)用特點(diǎn),平臺(tái)算法庫(kù)中除包含常用挖掘算法外,還加入了該文上面提出的方法,在行業(yè)應(yīng)用中取得了良好的效果.最后,給出了該平臺(tái)在地區(qū)電力調(diào)度決策分析、銀行卡分析領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例.作為該文主要研究?jī)?nèi)容的實(shí)際工程背景,這些項(xiàng)目最終能夠開(kāi)發(fā)成功使得該文所提方法和所開(kāi)發(fā)平臺(tái)的有效性和實(shí)用性得到了很好的
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