组合BP神经网络在数据挖掘中的应用

在吸收了人工神经网络解决非线性问题优点的基础上,针对数据挖掘的特点,提出了一种组合BP神经网络的数据挖掘方法。该方法是按照一定方式将n个BP网络组合成一个复杂的BP网络模型,并运用改进的启发式BP算法以实现有用模式的挖掘,能够大大缩短训练时间和提高挖掘精度。     

涡轮叶片精铸模具知识模板构建及应用

为了缩短涡轮叶片精铸模具的设计周期,本文通过研究知识模板的组织结构和实现方法,提出了一种基于知识模板的产品快速设计方法.通过提取和总结涡轮精铸叶片模具设计过程中的相关知识和参数化设计规则,建立了模具外围机构的知识模板,并通过实例验证了基于知识模板的设计的有效性和实用性.     

基于知识管理的航空发动机设计知识分类与获取

现代航空发动机设计是基于知识的设计,知识分类与获取是航空发动机设计知识管理的起点,也是难点.实施知识获取技术能够使得设计知识有效积累,推动设计知识管理实施,从而真正实现基于知识的设计,提高航空发动机设计水平.分析了航空发动机设计过程、航空发动机结构,提出了航空发动机设计知识分类方法、知识获取策略与获取方法,进一步探讨了...     

基于PCA聚类机场跑道利用率研究分析

机场跑道利用率低一直是制约机场运行效率的主要因素之一.为找出机场跑道利用率低的机场,首先运用数据挖掘的方式,结合国内外相关研究,找到一套适合机场跑道利用率的评价指标体系,利用主成分聚类分析方法,建立基于主成分聚类分析下机场跑道聚类结果;其次对聚类分析得到的相关图表加以说明,并揭示各大机场跑道利用状况的发展趋势并加以分析.结果表明:PCA聚类分析优于聚类分析,具有一定实用性.     

基于模式矩阵的液体火箭发动机试车台故障关联规则挖掘

为发现试车台状态变量与其工作状况的关联关系,本文对液体火箭发动机试车台历史测试数据进行关联规则挖掘,对试车台状态参数进行选择和编码,使用自适应阈值算法对测试数据进行离散化,引入模式矩阵用于计算事务数据库中的频繁项集,提出了基于模式矩阵的关联规则挖掘方法,并将该方法应用于对多组历史测试数据进行频繁项集挖掘,对挖掘结果的分析表明:与传统方法相比,本文方法效率高,计算量小,挖掘结果能正确反映试车台状态变量与其工作状况间的关联规则,为试车台的测试数据挖掘提供了一种有效方法.     

基于飞行参数数据挖掘的军机健康评估技术

以新型战机为代表的现代武器装备的参数数据越来越庞大,提出了基于飞行参数数据挖掘的军机健康评估技术。首先构建了军机健康评估设计及应用的"V"型架构,将数据获取、数据分析、方法应用、挖掘建模、评估结果和决策应用等流程融入到数据层、业务层、应用层等功能层级中。然后,综合运用改进故障树分析、高斯混合模型、层次分析法等方法,构建了适用于军机健康评估的架构、方法及流程。最后,以某军机实际飞行数据进行了应用分析,证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于QAR数据的关联规则挖掘算法能研究

介绍和分析了关联规则的概念和Apriori算法,针对Apriori算法需要多次扫描数据库而导致运算效率不高的缺点．设计并实现了基于事务标识列表的频繁项集的产生算法——TagList Apriori。对比实验证明,新方法可以有效减少数据库扫描次数,节省运算时间．提高算法的运算效率,提高OAR数据关联规则挖掘的效率。     

基于知识的涡轮叶片精铸模具智能设计系统框架

针对涡轮叶片精铸模具设计过程中存在的设计周期过长、专家知识重用率不高、智能化程度不高等问题、提出将知识工程引入涡轮叶片精铸模具设计领域,构建基于知识的精铸模具智能化设计系统,在此基础上.重点研究了智能设计系统中相关关键技术.应用结果表明,该系统能有效地对专家知识进行继承利用,提高模具设计效率和质量.     

遥感影像中电磁特性数据挖掘

从数据挖掘和遥感信息提取的概念出发,提出了遥感影像中电磁特性数据挖掘的思想,从电子信息装备试验对电磁特性数据的需求和SAR影像数据处理的需求出发,重点完成了基于电磁特性的地物分类和面向对象的遥感影像电磁特性数据挖掘,其中面向对象的遥感影像电磁特性数据挖掘包含遥感影像准备与数据预处理、影像分割、对象的层次结构、规则建立、电磁特性数据获取、信息提取等六个部分,最后把理论方法进行了实践,为大批量获取遥感影像中的电磁特性数据提供了方法支持。