简介：摘要：为了克服Chameleon聚类算法无法有效的处理混合属性数据的缺点，本文提出一种改进的Chameleon聚类算法。该算法首先采用一种新的两阶段聚类整合算法，适用于处理大规模数据集；其次对聚类分析中计算相似性的欧式距离进行拓广，使新算法能够处理混合属性数据。通过实例验证该算法可以很好的解决含有混合属性的大规模数据集问题。

简介：摘要：随着我国基础建设的持续推进，隧道工程的重心逐渐由建设转为运维，客观且高效地诊断衬砌健康状态是隧道安全运维的关键。本研究提出了一种基于聚类算法的隧道衬砌健康诊断方法。首先以固定长度的衬砌为单位，通过裂缝的最大宽度、总长度构建病害空间样本；利用K-means++实现样本的客观聚类与分级；通过偏最小二乘法量化样本的相对欧氏距离，提出了客观的隧道风险指标TRI。结果表明该方法能有效诊断隧道运营状态，有助于隧道健康的智能分析和客观诊断，对既有隧道的安全维护具有重要的参考价值。

简介：摘要：针对目前市场上已有的桌面文件整理软件不够智能化，不能根据文件文本信息进行分类的问题，根据文件的标题和文本内容，开发出了一款基于凝聚层次聚类和词袋模型 分类的智能化桌面文件整理软件。聚类算法适用于用户使用初期零散文件较多的情况，将散乱的桌面文件自动划分为不同的类别，并整理成对应的文件夹；分类算法适用于用户后期零散文件继续增加的情况，将各文件匹配到对应文件夹。实验结果表明，在短文本，且样本数量较少的情况下，上述算法能很好地对桌面文件进行类别的划分，聚类和分类的准确率分别达到了90%和86.77%。该软件能很好地解决桌面文件整理问题。

简介：摘要：地市供电公司通过归类分析进而准确、快速、有效地发掘用户侧需求响应潜力是缓解高峰时期供电压力和保障电网安全运行的重要举措。用电负荷聚类在电力需求侧响应中具有重要作用，可以帮助实现电力系统的优化调度、提高能源利用效率和促进电力市场的健康发展。本文结合面向电力需求侧响应的用电负荷聚类策略进行研究，以供参考。

简介：摘 要：党的二十大报告中关于教育、科技、人才“三位一体”的新布局，是对科教兴国战略的进一步深化；“为党育人、为国育才”，办好人民满意的教育，是党的人民立场的具体体现；坚持教育优先发展，加快建设教育强国，是实现中国式现代化的战略先导；构建高质量教育体系，发展素质教育，促进教育公平，是对教育发展提出的总体要求。进一步理解二十大报告关于教育的新思想和新战略，把握新征程对教育的新要求，更好地贯彻落实党的二十大对教育发展的各项部署，具有重要的理论意义和实践价值。

简介：【摘要】党的二十大报告提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”张家口作为“东数西算”京津冀国家枢纽节点的核心城市和全国10个国家数据中心集群之一，全面贯彻落实党的二十大精神和省委战略部署，紧抓时代发展机遇，大力发展大数据产业，现已成为京津冀地区大数据产业投融资热度最高的地区，为数字河北建设添加了强劲动力。

简介：摘要：采用基于误差平方和标准的K-Means聚类方法，从数据挖掘技术中提炼出一种构建政府与企业名单客户族群模型的方案，这方案有助于企业深入制定其市场营销计划。

简介：摘要：本项目针对我国目前我国在我国建设项目建设中存在的问题，以提高我国在我国的建设项目中的建设安全水平为目标，以减少建设项目的安全风险为目标，在对其致因进行逆向剖析的基础上，对其进行综合评判。本项目以多维度作业空间平行建造为研究对象，在深入剖析其安全性影响因子的基础上，探寻其核心安全风险，进而提出相应对策，实现多维度作业空间平行建造的安全风险管控。最后，对一个具体工程进行了实例研究。研究发现，按照重要程度由高到低的顺序为：员工专业作业水平、吊装工作气候状况、构件搬运临时固定和构件出厂前的质量安全检查，为了减少相关的安全事件，需要制定相应的对策。

简介：摘要：近年来，随着环保政策的日益严格，火电厂的污染物排放标准不断提高，湿法脱硫装置成为烟气脱硫的重要手段。本文以辽宁大唐国际锦州热电有限责任公司的脱硫吸收塔增效聚流环改造为例，深入探讨了在吸收塔中应用聚流环的必要性与效果，分析了聚流环在提升吸收塔喷淋层脱硫效率方面的作用。研究表明，增设聚流环后能够有效改善烟气流动状态，提升喷嘴雾化效果，从而提高脱硫效率，为火电行业的可持续发展提供了有力的支持。

简介：摘要:铁路运维大数据的实时流处理技术是现代铁路运营的关键支撑，它通过高效的数据采集、处理和分析，助力铁路系统的安全、高效运行。本文深入探讨了铁路运维大数据的来源，包括列车运行数据、设备状态信息、环境监测数据等，以及这些数据所具有的海量性、高并发性和时效性强等特点。实时流处理技术在应对这些特性时发挥着重要作用。论文分析了该技术的基本原理，如Apache Kafka的数据发布订阅模型和Apache Flink的流处理框架，它们能够实时地处理和分析大量实时数据，为铁路运维提供及时的决策支持。通过这些技术，铁路运营部门能够实时监控系统运行状况，预测故障，优化调度，提升服务质量和运营效率。此外，本文还分享了实时流处理技术在铁路运维中的具体应用案例，如列车运行状态的实时监控、关键设备故障的早期预警和旅客行为模式的智能分析。这些应用展示了实时流处理技术在实际运营环境中实现数据价值的潜力，以及对铁路运维管理的深远影响。总结来说，本文阐述了铁路运维大数据的实时流处理技术的必要性，深入剖析了相关技术原理，并通过实例展示了其在铁路运营中的实践效果。对于未来，我们将继续关注实时流处理技术的最新进展，以及其在铁路运维领域的更多创新应用，以推动铁路行业的数字化转型和智能化升级。

简介：摘要：本文研究了一种结合属性聚类与概率模拟的储层预测方法，旨在提高油气勘探的准确性与效率。通过对储层属性数据的深入分析，本文提出了一种新的聚类算法，能够有效识别储层的关键属性特征；引入概率模拟技术，对储层的空间分布进行预测。通过实际油气田的案例分析，验证了该方法在储层预测中的有效性与优越性。本研究不仅为油气勘探领域提供了一种新的技术手段，也为储层属性预测研究开辟了新的视角。

简介：【摘要】针对传统方法在高维稀疏性、语义信息缺失和主题边界模糊等问题，本文研究了基于Word2Vec和K-means的文档主题聚类方法，旨在提升文档主题聚类的语义准确性和聚类效果。首先，通过Word2Vec模型生成语义嵌入向量，有效降低高维稀疏性，增强文档语义表示能力。其次，使用K-means算法对文档向量进行主题聚类，实现不同主题间的有效区分。实验表明，基于Word2Vec的文档语义嵌入能够显著提高K-means在主题聚类中的效果，相较于传统TF-IDF + K-means方法，本文方法在主题一致性和语义捕捉方面表现相对较优。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，数据流技术在各个领域的应用日益广泛，其中汽车维修行业也不例外。在信息化、智能化的今天，汽车已经不再仅仅是简单的交通工具，而是集成了大量电子设备和传感器的复杂系统。这些设备在汽车运行过程中产生海量数据，为数据流技术的应用提供了广阔的空间。数据流技术通过实时收集、分析和处理这些数据，帮助维修人员更准确地判断故障原因，提高维修效率，降低维修成本。本文将深入探讨数据流技术在汽车故障诊断、维修效率提升以及预防性维护等方面的应用，分析其对汽车维修行业带来的变革和影响。

简介：摘要：本文针对目前高校数据类课程教学过程中存在的难点问题，探索在教学实践中融入OBE教育模式，秉承结果导向的原则，注重学生数据分析应用技能提升，强化实践教学以及跨学科融合，动态课程设置体系。旨在构建规范的数据类专业课程教学模式。

简介：摘 要：林权类不动产登记是土地资源管理领域的一项重要工作，由于历史原因，林权类存量数据分散在不同的部门、系统中，存在着信息孤岛、冗余重复等问题，阻碍了数据的高效利用和共享，如何快速且高效地进行数据整合，并获取满足当下不动产统一登记新需求的成果，是一个非常棘手的问题，本文研究林权类不动产登记存量数据整合方法，并就整合中的常见问题给出解决方案，为开展林权相关项目提供参考。

简介：盾构法是隧道施工的主流方法,广泛应用于软土地层与复合地层.盾构机在上软下硬地层中掘进时,准确预测滚刀的磨损以便及时更换滚刀是确保施工安全与效率的关键.基于机器学习中的无监督kmeans聚类算法、有监督Transformer算法以及遗传算法,提出了一种根据刀盘前方地层条件、滚刀布设以及施工参数预测滚刀正常磨损的方法.kmeans聚类算法用于实时分析当前盾构施工参数间的关系,从而划分不同施工状态,并为不同施工状态分配不同的磨损修正系数作为Transformer模型的输入参数.根据地层条件及施工参数相关关系确定磨损修正系数初始值的大小,借助遗传算法对磨损修正系数进行优化.Transformer算法中,以地层条件、施工参数、滚刀安装半径和切削距离以及kmeans聚类得到的磨损修正系数作为输入参数,以滚刀磨损量作为输出参数,并由遗传算法对模型的超参数...Abstract：Shield tunneling is the main method for tunnel construction,widely used in soft strata and composite strata.How to accurately predict the tool wear when the shield machine is tunneling in the upper soft and lower hard strata is an important issue to ensure construction safety and efficiency.Based on the unsupervised clustering algorithm,supervised Transformer algorithm and genetic algorithm in machine learning,a method is proposed to predict tool wear based on the ground conditions,tool placement and construction parameters.The kmeans clustering algorithm is used to analyze the relationship between the shield construction parameters,so as to classify different construction states in order to assign diffe.

简介：摘要：

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，水利水电工程建设在国民经济中的地位日益重要。然而，在水利水电工程方案优选过程中，往往存在一些问题，导致评价结果具有一定的主观性和不确定性。因此，研究一种科学、合理的水利水电工程方案优选评价方法具有重要意义。本文针对水利水电工程方案优选问题，提出了一种基于灰色定权聚类的评价方法，旨在为工程决策提供一种科学、合理的评价手段。

简介：摘要：在水利水电工程领域，方案优选是一个复杂且关键的决策过程。传统的评价方法往往依赖于单一或少数几个指标，难以全面反映工程方案的综合性能。随着工程技术的进步和环境要求的提高，对方案评价的全面性和准确性提出了更高的要求。灰色定权聚类方法作为一种新兴的综合评价技术，能够有效整合多维度信息，处理不确定性和模糊性，为水利水电工程方案的优选提供了一种创新的解决方案。

简介：摘要：随着社会经济的发展和人口的增长，对水资源的需求日益增加，水利水电工程的建设和管理显得尤为重要。水利水电工程方案的优选是确保工程效益最大化、风险最小化的关键环节。传统的优选方法往往依赖于专家经验，存在主观性强、评价标准不统一等问题。因此，探索一种科学、客观的评价方法对于提高水利水电工程方案的优选质量具有重要意义。本文旨在通过灰色定权聚类方法，构建一套科学、系统的评价体系，为水利水电工程方案的优选提供决策支持。