基于蚁群算法的离群数据挖掘新技术研究与应用

基于MapReduce的增量数据挖掘技术研究

频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位，传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而，传统算法难以处理频繁更新的数据库，使用IMBT数据结构解决了这一问题，但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生，显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验，验证了其相对于传统方法的优越性。

数据挖掘 9 2024-07-13

数据仓库与数据挖掘技术研究与应用

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

数据挖掘 13 2024-05-12

智能电网调度技术研究基于数据挖掘的创新应用

为满足智能电网调度系统对高精度调度技术的需求，探讨了数据挖掘技术在智能电网调度平台中的应用，并构建了相应的调度挖掘模型。针对电力负荷预测，提出了基于粒子群优化和支持向量机的新方法，并详细描述了关键模块的实施过程。最后，通过实际负荷曲线对比分析，证明了该方法相对于传统ID3预测算法更为准确可靠。这些成果为推动先进智能电网调度系统的发展提供了重要支持。

数据挖掘 11 2024-07-15

基于蚁群算法的图像分割技术

提供了经过验证的Matlab代码，使用蚁群算法进行图像分割，已验证可行。

Matlab 15 2024-10-01

基于数据挖掘的木马病毒检测技术研究

摘要：基于木马病毒行为特性，提出基于数据挖掘的相似度技术的主动木马病毒检测及预防算法。该算法从规则化、行为过滤及自学习三个方面确保了算法的完备性和有效性。首先，依据木马病毒特征码及行为特性，进行特征的规则化，建立起初的木马病毒规则库。其次，通过建立进程行为特征捕捉及分析过程，采用聚类分析方法完成行为特征的规则化。最后，利用规则库及相似度主动对比法，分析对比可疑进程，确定其性质。分析和实验结果显示，该算法具备自主学习和主动防御特性，有效平衡了静态测试技术和动态测试技术的优缺点。

数据挖掘 14 2024-10-22

基于蚁群算法的网页内容分类研究

数据挖掘领域的关键挑战之一在于开发高效的分类算法。蚁群算法作为一种新兴的模拟进化算法，在解决复杂组合优化问题方面展现出卓越性能。本研究探讨了蚁群算法在网页内容分类数据挖掘任务中的应用方案，阐释其基本原理和特性。通过对少量类别网页的分类实验，验证了该算法的应用有效性。

数据挖掘 17 2024-05-19

聚类分析-数据挖掘的新技术应用

聚类分析是数据建模中简化数据的一种方法，作为多元统计分析的主要分支之一，它已被广泛研究多年。从机器学习的角度看，聚类是一种无监督学习过程，用于发现隐藏在数据中的模式。在实际应用中，聚类分析是数据挖掘的核心任务之一，高效处理大型数据库和数据仓库。

Hadoop 16 2024-07-25

基于Z曲线的新型离群点挖掘算法研究

提出一种基于密度的快速离群点查找算法——Z曲线离群点挖掘算法（ZOD）。该算法通过Z曲线将空间分割成等大小的网格，并沿曲线方向对网格进行排序，将网格中的点映射到一维空间，有效克服了传统网格算法的高维问题。此外，引入局部偏离指数来衡量离群点的偏离程度，具有高精度和可度量的优点。理论分析显示，ZOD算法在性能上优于传统基于密度的算法；实验结果表明，该算法在处理高维数据时具有显著的效率和处理效果提升。

数据挖掘 14 2024-09-01

基于蚁群算法的三维路径优化技术

《基于蚁群算法的三维路径优化技术》在信息技术领域，路径规划是计算机科学和机器人学中的关键问题。特别是在复杂的三维空间中，路径规划涉及到多种因素，如障碍物、空间限制和能源消耗。为了解决这一挑战，蚁群算法（ACS）被引入三维路径优化中。蚁群算法受蚂蚁寻找食物过程的启发，通过信息素的释放和更新来寻找最优路径。算法通过在空间网格中移动蚂蚁并留下信息素来搜索最短路径或最优解。核心步骤包括初始化信息素浓度、蚂蚁路径选择、信息素更新和蒸发。实际应用中，这种技术可以用于无人机导航、机器人路径规划和物流管理等领域。

算法与数据结构 9 2024-10-21