基于大数据的窃电行为检测应用与研究
这是一篇关于窃电行为检测,数据挖掘,随机森林,软件设计的论文, 主要内容为电能是人类生产实践活动中至关重要的能源。随着社会工业化地不断发展,人们对电力资源的需求日益增加,与此同时,窃电行为造成的损失也在不断增加。因此,窃电行为检测对于规范用户用电行为,提高企业管理水平和经济效益具有重要意义。传统的反窃电技术存在耗费人力物力大、误报多、效率低等问题。随着智能配电网和大数据技术的发展,通过将大数据技术应用于窃电检测系统可以显著地提高电力公司在进行反窃电工作时的效率。论文根据电力公司业务需求设计并实现了基于随机森林算法的窃电行为检测系统,主要工作内容如下:(1)结合窃电检测系统业务需求及其特点,研究大数据处理技术在窃电业务场景下的应用可能,综合分析了基于随机森林算法的窃电行为检测系统的可行性和系统主要功能需求。(2)分析用户用电数据和异常事件数据等其他相关数据,结合不同的窃电手法提取出主要特征数据。最终提出了一个基于随机森林算法的窃电行为检测模型,并对比该模型在大数据平台Spark下的运算效率。(3)使用主流的Java Web系统开发技术,完成系统的开发工作,并对系统所实现的功能进行了说明和展示。同时使用JMeter和LoadRunner对系统的功能和性能进行测试,验证系统各个功能模块的正确性。论文提出的方法可以为窃电检测业务提供参考,实现的系统功能可为供电企业的反窃电工作提供帮助,挽回了电力公司的经济损失,有利于电力行业持续健康地发展。
小额高频交易风险预警建模及系统实现
这是一篇关于预警建模,风险预警系统,随机森林,AdaBoost的论文, 主要内容为近年来,随着互联网和大数据技术的广泛普及,金融大数据的应用成为行业的热门趋势,而基于云网融合平台的金融业务的安全问题也成为热点话题。通过对相关文献的研究分析,本文针对电子商务系统的小额高频交易风险进行了预警建模方法分析,并基于Spring+SpringMVC+SpringJDBC框架实现了预警系统。本文的主要工作包括:(1)基于本文的问题以及相关工作中算法的对比分析,选择集成方法中的随机森林算法和AdaBoost算法作为预警算法。首先,通过对两种算法的分析和参数调优设计了四种预警模型方案。然后,通过建立和评估四种方案中的预警模型,选定随机森林算法训练出来的模型为最优模型。(2)考虑到系统的用户为内部专业人员,所以自主设计了一种可以在线编译及运行的系统集成方法,将使用Python建立的离线预警模型集成到使用JavaWeb实现的风险预警系统中。先通过对系统业务需求的详细分析,确定该系统共包括三个子系统、七个子功能和四个数据库实体,并且使用UML对系统的类图和主要功能的顺序图进行了设计,最终实现了风险预警系统。(3)根据系统要求和软件测试规范,设计并执行了单元测试,功能测试和系统性能测试,验证了本文实现的风险预警系统的有效性和实用性。
具有反爬虫机制的生态科考数据系统的设计与实现
这是一篇关于数据共享,反爬虫,浏览器指纹,朴素贝叶斯分类,随机森林的论文, 主要内容为生态数据有利于政府和相关学者揭示和预测生态环境变化,而当地生态部门与生态科考的数据具有数据分散和共享性差的特点,导致搜寻数据的时间成本较高。随着数据不断增多,数据的维护和管理工作也变得困难,部分数据的丢失问题也时常发生。网络爬虫技术不断的发展威胁到系统的稳定性和数据的安全性,它可以低成本且大规模的爬取互联网中的数据,给数据的安全问题带来了不确定性。目前,网络爬虫在互联网中的流量达到了历史最高水平,约占总流量的37.2%。生态科考数据系统因此基于有效机制限制和拦截网络爬虫成为系统需要考虑的重要问题。本文的主要工作有:(1)提出基于微服务架构的生态科考数据系统,通过与当地有关部门合作,收集、管理、共享生态数据,构建以在线共享、离线共享为辅的数据共享服务模式,最大程度的共享数据,使数据的有效价值得以发挥。(2)针对当前传统反爬虫机制易被破解而失效的弊端,研究实现基于浏览器指纹技术的爬虫识别方式,充分检测用户Web浏览器所处的环境变化。(3)模拟爬虫访问生态科考数据系统,收集请求信息和行为信息并抽取爬虫特征,提出和构建基于朴素贝叶斯分类模型的爬虫识别模型。还通过随机森林算法筛选爬虫的重要性特征,提升朴素贝叶斯分类模型识别爬虫的能力。随着系统访问量的不断增多而收集更多的特征数据可对分类模型进行训练优化。(4)由于对爬虫的识别精度并不能达到百分之百的原因,有些爬虫依然未被识别。因此研究和实现了针对汉字和数字的反爬虫处理,避免数据描述信息页面展示的关键信息被爬虫轻易的获得。(5)通过基于浏览器指纹等传统反爬虫机制与基于朴素贝叶斯分类的爬虫识别模型组建混合反爬虫机制应用在生态科考数据系统中,提高了系统应对爬虫和数据的安全性的能力。
基于背鳍特征数据驱动的伊河豚年龄段分类
这是一篇关于伊河豚,年龄结构,背鳍特征,支持向量机,随机森林,残差神经网络的论文, 主要内容为伊河豚是能够同时生活在淡水和沿海的几种鲸类动物之一。生活在湄公河流域的伊河豚已经被世界自然保护联盟列为濒危物种。因此,迫切需要对伊河豚采取有效的保护措施。近年来,基于信息技术的保护方法因其无损、高效在生物保护领域得到了广泛应用。但是,此方法多数聚焦于生物目标检测和个体识别,鲜有关于鲸类种群年龄结构的研究。年龄结构是生物种群的基本属性之一,研究种群的年龄结构能够帮助分析种群的生存率、繁殖率,可为制定生物保护措施提供科学的参考依据。考虑到伊河豚的背鳍与年龄之间存在一定的相关性,本文利用信息技术保护方法探索伊河豚的背鳍特征与年龄之间的相关关系,挖掘更多的背鳍特征对伊河豚年龄段进行分类。其一,为了验证伊河豚背鳍特征与伊河豚年龄之间的相关性。本文定义、提取了前内弧度、背弯曲度、背鳍高等16个伊河豚背鳍生物特征。最后,辅之以支持向量机(SVM)算法对伊河豚年龄段进行分类。实验结果表明,此方法能够对伊河豚年龄段进行分类。其二,为了深入挖掘更多与伊河豚年龄段相关的背鳍特征,本文引入非均匀B样条方法对伊河豚背鳍边缘曲线进行拟合,表征伊河豚背鳍形态所蕴含的潜在信息。通过拟合、解析背鳍边缘曲线,提取其导数、曲率等特征数据。最后,辅之以随机森林(Random Forests,RF)算法对伊河豚的年龄段进行分类。分析实验结果可知,此方法能够挖掘、提取更多的背鳍特征并且对老年豚达到了较好的识别效果。其三,在前期研究的基础上,本文引入深度学习方法自动提取伊河豚的背鳍特征并且对其年龄段进行分类。首先,利用Grab Cut算法对伊河豚背鳍图像进行分割。然后,利用残差神经网络(Residual Net,Res Net)模型对伊河豚背鳍图片进行训练、分类。此方法能够自动提取伊河豚背鳍特征并且取得了较好的分类效果。
基于图谱筛的智能恶意代码可视化分类系统的设计与实现
这是一篇关于恶意代码分类,知识图谱,随机森林,多特征提取的论文, 主要内容为随着人们的生活信息化智能化的程度越来越高,网络安全问题逐渐进入大众的视野。在常见的安全攻击中,利用恶意软件进行攻击的手段层出不穷。在这种情况下,安全研究人员不得不从恶意软件本身入手,对其进行分析研究,从而提高系统对抗恶意软件攻击的能力,保障系统的安全性。由于恶意软件具有明显的家族特征,通过将恶意软件进行智能化分类可以大大减轻软件分析的难度。基于上述现象,本文设计并实现了基于图谱筛的智能恶意代码可视化分类系统,其主要工作及贡献如下:1、本文调研了现有的恶意代码分类算法,发现当前在恶意软件智能分类领域普遍存在调参复杂,特征提取不全面,计算代价高等问题。针对这些问题,本文设计了基于图谱筛的恶意代码分类算法。创新性地由知识图谱衍生并定义行为图谱来描述恶意代码的行为特征,同时首次设计并定义图谱筛对行为图谱进行适度去噪,来降低特征维度。经大量数据集测试,获得去噪后的较优样本集,其平均有效指令集降为原始样本集的13.0%。将去噪后的样本集进行操作码特征提取并结合由样本字节码可视化的彩色图像构成恶意代码的样本指纹,实现了多个维度特征提取并结合。最后通过随机森林算法对样本指纹集进行模型训练,训练完成的模型可以达到99.4%的分类准确率,且相对同功能的算法,计算代价较低,调参复杂度低。经实验得出,基于图谱筛的恶意代码分类算法与同功能的分类算法相比,在恶意代码分类工作中具有较高的准确率和可行性。故该算法对之后针对恶意代码分类的研究工作有一定的参考基础。2、基于该算法,本文采用前后端分离的开发模式开发了对应的智能恶意代码可视化分类系统。该系统分为系统基础架构,用户管理,恶意代码样本数据收集,恶意代码分类四个模块。通过这4大模块,系统可以为用户提供权限管理,用户管理,恶意代码样本数据管理,恶意代码分类等功能。经测试表明,该系统运行良好,界面友善,功能完备。该系统提高了用户对未知恶意代码分类的便捷性。
基于商品名称的电商平台商品自动分类的研究与实现
这是一篇关于商品自动分类,机器学习,随机森林,特征选择,超参数优化的论文, 主要内容为随着大数据、云计算等新兴技术的不断涌现和我国电商平台的迅速发展,互联网中产生了大量的商品数据。伴随着时间的推移,商品的数量越来越多,如何在庞杂无章的海量商品中获取需要的商品,并且精细而准确地挖掘出自己所需商品的信息和对这些多种多样的商品进行分门别类的组织和管理就显得尤为重要。本文使用机器学习的流程将这些商品数据进行统计分析以获得规律,然后再运用这些规律对未知商品数据进行预测和分类。主要研究内容和结果如下:1.对原始数据集进行简单建模发现商品数据特征和数据类别存在数据不平衡的问题,研究爬虫方法、搜索策略和反爬策略,使用Python网络爬虫技术在电商平台采集数据生成新的数据集。对数据集进行数据清洗,包括简单数据清洗、重复值、缺失值、异常值处理,目的是为了保证数据的一致性、完整性、唯一性等,使其具有较高的“质量”。2.对数据进行预处理,包括中英文分词、特征向量化、特征降维、特征选择等处理,将数据转化成在建模阶段能够使用的数据。分词可以将句子或段落分解成词语,这样,计算机就可以将词语作为最小基本单位进行处理,理解其中的含义,而通过删除停用词、添加语料库等优化方法可以使分词更为准确。由于分类器只能处理数值型的数据,所以需要对数据进行特征向量化,但分词后的词语数量太多,生成的向量维度会很大。通过使用特征降维方法可以极大地降低向量值的维度,同时,使用特征选择中的前向选择特征和反向删除特征方法可以删除无关特征和冗余特征。3.研究了在Bagging算法的基础上扩展,将决策树作为基本单元的随机森林算法,对随机森林算法的生成流程和结合策略进行了分析和介绍。将传统的决策树算法与随机森林算法进行了对比,并结合了利用基尼系数选取特征和指定生成特征子集的大小对随机森林算法的特征选择方法进行了改进,提升了模型的分类性能。4.本文使用Python编程语言、Html语言、My SQL数据库实现了基于商品名称的电商平台商品自动分类系统。对系统各个模块进行了详细的设计和实现,最后对系统进行了功能测试,展示了系统的分类功能界面。系统完成了商品数据的分类任务,根据商品名称就可以比较准确的预测出该商品所属的类别,具有比较重要的现实意义。5.在实验阶段,通过实验数据验证了解决数据不平衡问题的实验效果,进行了决策树算法和随机森林算法对比实验和随机森林算法特征选择改进对比实验。首先使用留出法将数据集中的数据随机抽取20%的数据作为验证集,剩下80%的数据作为训练集,然后使用将交叉验证方法和模型评估方法结合的网格搜索算法调整决策树算法和随机森林算法中的超参数,最后利用性能评价指标评估模型的性能,对实验结果进行分析和对比,得出结论。
基于卷积神经网络的皮肤癌辅助诊断方法研究与实现
这是一篇关于皮肤癌检测,EfficientNetV2模型,分层双线性池化,迁移学习,随机森林的论文, 主要内容为皮肤癌是一种常见的癌症,它不仅发生在皮肤表面,也可能发生在皮肤附属器官上,具有较高的死亡率。皮肤癌主要分为黑色素瘤和非黑色素瘤,其中黑色素瘤是最具侵袭性和致命性的皮肤癌,确诊晚期黑色素瘤的患者5年存活率仅为17%,若能尽早发现并及时治疗,5年最终治愈率高达98%以上。因此,及时发现和治疗皮肤癌变得极为关键。随着现代医学和计算机技术的高速发展,计算机辅助诊断技术已经成为医学影像学领域不可或缺的工具,它能够辅助医生进行影像分析和诊断,对提高疾病的早期诊断准确率具有重要的意义。基于深度学习的计算机辅助诊断技术在皮肤癌图像分类中得到了广泛的应用,但该技术还存在以下不足:模型在数据样本不平衡或数据稀缺的情况下会存在过拟合问题;不同卷积层的层间部分特征交互关系容易被忽略;模型提取的特征存在冗余信息。针对上述不足,本文基于卷积神经网络,设计了一种能够高效检测皮肤癌的分类方法。该方法以Efficient Net V2模型为基础,提出了基于特征融合和随机森林的改进Efficient Net V2分类模型并搭建了皮肤癌检测系统,测试证明该系统能够为医生诊断皮肤癌提供便利。本文的主要的研究内容有:1.针对分类模型忽略层间部分特征交互关系而导致特征利用不充分的问题,提出了基于Efficient Net V2模型的改进网络架构。该架构通过对模型结构的修改,去除了模型的最后几层,保留原模型的特征提取部分。然后在改进的模型后加入分层双线性池化进行特征融合,通过融合不同层次的特征可以捕捉层间部分特征的交互关系,增强特征的表达能力,从而提高模型分类的准确率。2.针对因样本数量不足和数据集类别不平衡而导致的卷积神经网络过度拟合问题,采用迁移学习的方法对所提模型的主干进行训练,并在分类时使用随机森林算法。该算法主干网络采用预训练的方法获得初始权重,然后使用模型微调将初始权重应用于HAM10000数据集上。这种方法可以有效地利用预训练模型的知识,减少训练时间和数据量。而随机森林可以通过集成多个决策树的结果来提高模型的分类准确率,在构建决策树时,随机森林采用随机特征选择和随机样本选择的方法,来增加每个决策树的多样性,从而避免过拟合,同时它也可以平衡数据集,提高模型的泛化能力。3.针对EfficientNetV2模型提取的特征存在冗余信息的问题,本文在分层双线性池化前加入高效通道注意力机制来进行特征选择或加权,以保留对分类任务更加重要的特征,减少冗余和噪声信息的干扰。同时,高效通道注意力模块可以在不增加模型的参数数量的情况下通过增加权重的非线性变换来达到增强模型感受野的目的,从而在不影响模型训练速度的情况下提高模型性能。4.根据本文所提出的分类模型,设计并实现了皮肤癌检测系统。该系统包括用户登录模块和病变检测模块。测试结果表明该系统具有良好的可用性和可靠性,能有效地帮助医生进行皮肤癌的诊断工作,为患者提供更好的医疗服务。
重症医疗信息系统的设计与实现
这是一篇关于重症医疗,WebGIS,随机森林,PostgreSQL的论文, 主要内容为由于近些年信息技术的蓬勃发展,使得机器学习在重症医疗领域的研究日趋重视。但是传统的重症数据库仅限于病例管理,并不具有空间地理数据信息和疾病的预诊评估,无法应对重症的紧急性和突发性。新型冠状病毒的到来,更是突出了这一缺陷。近年来随着WebGIS技术的快速发展,本文通过查阅相关文献以及相关开发技术,对目前的主流技术方案进行了介绍,根据现有的数据,通过收集研究区的医疗资源信息以及相关基础地理和医疗资源数据,将WebGIS技术同重症医疗大数据结合起来。论文完成了以下工作:(1)首先针对目前医学重症数据库缺乏关联空间地理信息数据问题,研究WebGIS在医疗系统中的应用,结合重症医疗信息系统对关联地理信息的功能需求进行分析,设计了重症医疗信息系统实现方案。结合系统方案中的关键技术,采用例图和用例描述方式对系统各个功能模块进行了分析。(2)其次,按照数据库设计原则与服务规范,在PostgreSQL数据库基础上,结合PostGIS空间数据库设计了整个重症医学数据库存储架构,对系统所需要的数据进行了逻辑结构设计,实现了重症医疗信息系统的数据库模块。同时使用随机森林构建了一个能够提供重症诊断的决策支持,以小细胞肺癌为例,从SEER数据库下载小细胞肺癌的数据集并对数据进行了预处理,从中筛选出与病情密切相关的特征,获得更可靠的重症数据,以此数据搭建了基于随机森林的预后分析模型,并设计了小细胞肺癌的预后分析模块。(3)最后采用前后端分离模式完成了系统的实现。Web后端基于Spring等一系列框架,前端采用HTML+CSS+Java Script技术。结合了Leaflet开源WebGIS框架、AJAX技术等,将预后分析模型运用到系统之中,实现了重症医疗信息系统的设计和开发。
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