基于数据挖掘的交通事故预警方法研究
这是一篇关于数据挖掘,贝叶斯网络,Apriori,FP-tree,交通事故预警的论文, 主要内容为本文通过对交通事故成因和预警方法的现状分析,对产生事故的原因和交通事故预警方法进行了初步探索,在此基础上总结了交通事故预警系统理论方法,进行了基于数据挖掘的交通事故预警方法分析与研究。首先通过查阅国内外当前交通事故相关文献资料以及说明介绍内容,对国内外研究状况和安全道路交通管理措施进行了系统综述,然后对本文中所用到的技术与方法进行了系统梳理与知识阐述,在此基础上针对研究过程中统计出来城市道路安全方面数据和里面透露出相关规律进行系统分析,通过基于映射存储目标事务数据库的方法对Apriori算法做出了改进,结合改进的Apriori算法与改进的FP-tree算法,提出了MIFP-Apriori算法,基于该算法对本文中提到的影响道路交通安全的细节性因素之间的关联性进行了系统分析,通过对关联规则产生的高频项目组进行具体的内容关联分析,对其潜在的联系进行了数据挖掘和配套分析构建。然后本文采用贝叶斯网络对交通事故原因以及风险预测等内容进行分析构建,结合K2算法对贝叶斯网络进行了模型结构方面系统学习,模型参数学习并且完成了交通事故预测模型的相关构建,采用该模型进行了数据集分析和事故原因分析,对区域事故进行了预警概率计算,从而达到对道路交通安全状况定量定性分析效果,根据预测结果结合交通事故预警模型的应用,对交通事故进行安全预警工作。最后基于SSM开发框架结合改进的关联规则算法与贝叶斯网络模型,开发了交通事故预警平台,针对交通事故预警功能做了开发与应用。本文研究从关联规则分析与贝叶斯网络建模入手,通过对数据样本进行学习从而进行了基于影响因素的事故预警,从一定程度上对于交通协管提供了辅助性指导和帮助,借由这种技术相关部门可以有针对性制定相应交通安全防范措施和条例,通过一定对策减少事故发生概率,从而降低事故造成损失。
某酒类电商精准营销系统的设计与实现
这是一篇关于精准营销,数据挖掘,数据仓库,K-means,Apriori的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展和广泛应用,电子商务、网上购物、在线交易等已经成为消费者现实生活中不可或缺的一部分。因此酒类电商也应运而生,猛烈地冲击着传统的酒类营销模式,精准营销作为电商营销的新趋势,伴随着数据仓库、数据挖掘算法等新技术的发展,以及清晰的客户定位和精准的商品推荐等广泛的商业应用,能为企业实现更好的效益。本文的精准营销系统针对该电商的营销现状,从电商的营销需求分析入手,分析其目前在营销过程中所遇到的主要问题,针对其导入流量利用效率低的问题,提出了精准营销系统的设计方案。系统采用B/S架构,SSM三层框架,开发平台为J2EE,页面使用JSP和jQuery技术,以及数据仓库等技术。系统通过对消费者的消费数据进行分析,通过使用K-means聚类分析进行精准的客户定位,对客户进行分类和使用Apriori算法对商品的关联规则找出强关联规则,进行精准营销,实现降低营销成本,提高消费者的购物体验的目标。经过验证,采用Apriori算法能够有效的挖掘出潜藏在商品中有价值的关联规则。采用k-means聚类分析有效地将用户群进行聚类分类,系统开发完成后,通过实际测试效果非常理想。本文的数据挖掘系统采用SSM三层框架,有利于后期对系统的维护和功能的扩展。同时,也可为其他电商的精准营销策略提供一定的借鉴,创造更大的商业价值和社会价值。
基于工业物联网技术的产品全生命周期管理系统
这是一篇关于工业物联网,产品全生命周期管理,Spring Boot,Spring Cloud,RBAC,Apriori,遗传算法的论文, 主要内容为近几年来,随着经济和技术的发展,生产制造业的规模逐年加大,对工业物联网(IIo T)技术和产品全生命周期管理(PLM)系统的需求也在不断增加。工业物联网为所有生产线设备或产品的联网提供了可能,PLM系统在管理这些设备或产品的同时也增加了各个生产环节的关联性。然而目前的工业物联网技术和PLM系统发展仍然不太成熟,缺少系统性的解决方案,为了解决该问题,本文设计并实现了一套基于工业物联网技术的PLM系统,实现了集监控生产、销售、售后为一体的管理系统。本文工作内容和创新点如下:(1)设计并实现了一套软硬件解决方案。硬件系统分为两部分,分别是生产线设备物联网和产品物联网。软件系统分为物联网平台、后端服务器和前端服务器三部分。后端服务器基于Spring Boot框架和Spring Cloud Alibaba框架实现了分层设计和微服务架构设计,提高了后端服务器的可用性、扩展性和鲁棒性。前端服务器基于Vue.js框架实现,实现了动态侧边栏功能,提升了用户体验。(2)设计并实现了关联产品推荐功能。针对I＿Apriori算法的缺点,提出了一种改进的Apriori算法。该算法采用改进的键值对结构,将事务中的项目信息保存在数据的每一位上,从而实现了算法效率的提升,经测试本文改进的Apriori算法比Apriori和I＿Apriori算法有更好的表现。(3)设计并实现了基于遗传算法的生产车间任务智能调度功能。针对现有任务调度算法中存在的问题,使用了一种改进的遗传算法。该算法在使用“多条染色体编码”的同时,使用了自适应函数来动态改变交叉概率和变异概率,从而提高了收敛速度,也避免了陷入局部最优的问题。经测试本文改进的遗传算法具有较好的表现。
基于数据挖掘技术的寒地温室番茄环境参数优化系统
这是一篇关于数据挖掘,数据仓库,温室番茄,Apriori的论文, 主要内容为在我国的设施农业中,温室产业占着相当大的比重。温室以其能够消减气象因素的影响等特点,为作物营造适应生长的环境,解决了我国北方冬季蔬菜供应量低等问题[1]。我国的温室生产技术在二十世纪七十年代以来,取得了飞速的发展。但是和发达国家相比差距还很大。温室的发展大多是建立在品种的选育以及高产栽培等技术上,这样想要达到在经济效益上有大的提高是非常困难的。而与此同时,在我国一些比较大型的温室都会建立相应的温室信息监测系统,定期定时的对温室的相关信息取样监测,可以让温室管理者对温室的环境及作物的生长状况等信息做一个较为全面的了解,为温室环境的调控及生产管理提供验证数据。这些监测及管理数据都存储在相应的存储设备中,它们曾经为管理者提供参考,但是长时间累积的大量的历史数据并没有被有效的利用。那么,如何充分的利用这些数据,在这些大量的数据的基础上,发现对温室决策者有价值、潜在的规则,即是本文主要讨论的问题。基于此问题,本文采用较为契合的数据仓库技术以及数据挖掘技术,将温室历史数据经过分析、处理,建立相应的模型,并对来各异质数据源的数据进行抽取、转换等一系列过程,最终加载到数据仓库中。数据仓库能够为数据分析及数据挖掘提供优质、可靠的数据源,保证结果的真实、准确性。温室数据的数据挖掘能够发现隐含在数据中的不易为人所知的知识。温室决策者通过此技术,可以了解包温室重要的环境参数的模型,作物生长预测,病虫害发病条件等内容。从而更好的指导温室作物生产,使温室决策控制达到智能化、最优化,最大限度的提高温室的经济效益及管理水平。本文以东北农业大学温室番茄实验室多年来积累的80000余条温室番茄生长环境、生长状况及病虫害信息等数据为研究对象,根据温室番茄数据分类的关联性与离散性等特点,选择关联分析Apriori算法、K-Means算法,为温室番茄生长环境的调控提供参考值、建立病害与特定环境因子的关联模型、进行生长预测等内容,为温室番茄栽培管理提供生产策略知识,从而保证温室番茄生产的高效、可持续发展,并为其他作物的相关研究提供参考。同时,本系统的架构基于B/S结构,用户不需要安装庞大的客户端,只需要连接相应的服务器,通过浏览器即可方便、快捷的通过可视化的界面,了解到相关知识,为用户提供优质的决策支持信息。
基于工业物联网技术的产品全生命周期管理系统
这是一篇关于工业物联网,产品全生命周期管理,Spring Boot,Spring Cloud,RBAC,Apriori,遗传算法的论文, 主要内容为近几年来,随着经济和技术的发展,生产制造业的规模逐年加大,对工业物联网(IIo T)技术和产品全生命周期管理(PLM)系统的需求也在不断增加。工业物联网为所有生产线设备或产品的联网提供了可能,PLM系统在管理这些设备或产品的同时也增加了各个生产环节的关联性。然而目前的工业物联网技术和PLM系统发展仍然不太成熟,缺少系统性的解决方案,为了解决该问题,本文设计并实现了一套基于工业物联网技术的PLM系统,实现了集监控生产、销售、售后为一体的管理系统。本文工作内容和创新点如下:(1)设计并实现了一套软硬件解决方案。硬件系统分为两部分,分别是生产线设备物联网和产品物联网。软件系统分为物联网平台、后端服务器和前端服务器三部分。后端服务器基于Spring Boot框架和Spring Cloud Alibaba框架实现了分层设计和微服务架构设计,提高了后端服务器的可用性、扩展性和鲁棒性。前端服务器基于Vue.js框架实现,实现了动态侧边栏功能,提升了用户体验。(2)设计并实现了关联产品推荐功能。针对I＿Apriori算法的缺点,提出了一种改进的Apriori算法。该算法采用改进的键值对结构,将事务中的项目信息保存在数据的每一位上,从而实现了算法效率的提升,经测试本文改进的Apriori算法比Apriori和I＿Apriori算法有更好的表现。(3)设计并实现了基于遗传算法的生产车间任务智能调度功能。针对现有任务调度算法中存在的问题,使用了一种改进的遗传算法。该算法在使用“多条染色体编码”的同时,使用了自适应函数来动态改变交叉概率和变异概率,从而提高了收敛速度,也避免了陷入局部最优的问题。经测试本文改进的遗传算法具有较好的表现。
基于Apriori算法的图书馆管理系统的设计与实现
这是一篇关于图书馆管理,数据挖掘,Apriori,关联规则的论文, 主要内容为传统图书馆系统存在功能简单、服务单一和网络化利用不足,已不能满足用户多样化需求的现象,而科学高效利用图书资源才是现代图书馆管理系统发展的趋势。随着计算机和网络技术的发展,数字化管理已经逐步取代传统的手工管理,成为图书馆新的管理方式。因此,在这数据时代如何为读者提供更及时、更个性化的服务,成为图书馆需要迫切的解决的问题。本文在分析现有系统存在问题的基础上,深入研究图书馆管理系统和数据挖掘在图书馆管理系统中应用的国内现状,进而提出本文的研究主题和问题的解决思路,最后完成了基于数据挖掘的图书馆管理系统,主要是有效的利用图书在借阅过程中产生的海量信息,挖掘出借阅信息背后隐含的规律,实现为读者提供个性化的服务,为管理人员提供决策支持的服务。本文主要完成了两个方面的工作:(1)深入分析图书馆管理系统的体系结构和功能结构,对系统功能进行了需求分析和设计,对系统数据库进行概念结构和逻辑结构上的设计,结合J2EE技术实现了图书馆管理系统的基本功能,并详细介绍了各模块的实现流程。(2)根据图书信息特点,优化关联规则Apriori算法,算法的优化主要在产生K-项频繁项集后,去除部分非频繁项集,可避免多次组合成候选项,从而减少对数据库的扫描次数,以达到提高数据挖掘效率的目的。将优化后的Apriori算法应用到系统中,对数据库中的读者和图书信息进行挖掘,最后将挖掘结果应用于读者,提供图书推荐功能。
基于Hadoop的线缆生产的大数据服务平台的设计与实现
这是一篇关于工业物联网,Hadoop,SpringMVC,Apriori的论文, 主要内容为随着物联网技术的快速发展,自动化的水平不断的提高,使得工业制造中所产生的数据量成几何级数增长,而且产生的数量类型呈现结构化、半结构化、非结构化特点。传统的数据存储系统和数据处理方法面对当今的工业物联网下的大数据异构多源海量性特点,往往不适用。本文以线缆制造为研究背景,针对线缆制造中所产生的数据同样具有多样化、复杂度高、数据量大等特点,进行了线缆生产大数据平台的方案设计,并采用物联网数据采集和传输技术、主流的Hadoop大数据处理技术以及改进的关联规则Apriori算法,实现了基于Hadoop的线缆生产的大数据服务平台。本论文的主要工作有如下几方面:(1)大数据处理技术的研究与Hadoop环境搭建。研究了现有的主流的Hadoop的大数据处理技术,主要是Hadoop的MapReduce和HBase数据库,并完成了在阿里云上Hadoop的集群和HBase集群的搭建。(2)Apriori关联规则算法的研究、改进和实现。根据本大数据服务平台的需求,选择Apriori关联算法对海量生产数据进行关联性分析。首先对Apriori的算法原理进行分析,结合本平台的Mapreduce计算模型的特点,对Apriori算法进行改进,通过仿真和测试后,对实验结果数据进行分析,得出了改进算法的性能优于传统算法,更适用于大数据处理的结论。最后在平台中数据挖掘模块实现改进Apriori算法,并针对线缆的生产数据进行关联性数据挖掘,并将数据结果进行展示和分析。(3)线缆生产的大数据服务平台的设计与实现。针对线缆生产的大数据服务平台进行了需求分析,并分别对生产数据的获取模块、分布式数据存储架构模块、现场生产数据的实时监控、订单预警数据分析等功能模块进行设计。对于平台的数据库设计,基于具体的线缆生产的数据关系,对生产数据分别进行关系数据库和HBase数据存储模型的设计。对于平台的软件框架设计,主要采用与Hadoop相结合的Spring MVC框架。其中在生产数据存储部分,针对生产数据的请求上传次数频繁制约数据的实时性问题,采用ActiveMQ消息队列技术处理上传数据。分布式数据存储框架部分,通过设计MapRedcue计算模型进行对上传数据的分布式存储。在实现部分,借助于搭建的Hadoop平台,结合Spring MVC框架完成平台实现。论文设计的线缆生产的大数据服务平台满足线缆生产的相关需求,所挖掘的生产参数的相关规则,具有指导生产的意义。
网上作业批阅系统的设计与实现
这是一篇关于Flex,MVC,Apriori,向量空间模型,SSH的论文, 主要内容为作业是衡量学校日常教学情况的重要标准之一，然而目前传统作业的流转方式已经跟不上现代化教学模式的发展，存在周期长、各节点脱节严重、数据资源浪费等缺点。教育信息化是教学过程的信息化，而作业布置、批阅、讲评、订正、分析这一系列过程则是教学过程中的核心环节。在未来几年中，网上作业批阅系统必将成为当前教育部热推的电子书包项目的必备配套产品，并将随之在各级学校中得到广泛运用。随着时间的推移，必将带来教育信息数据的快速增长，那么数据的质量提高和深层次挖掘显得尤为必要。 本文对国内外现有的网上作业系统进行了详细分析，发现国内外系统在实施过程中仍然存在着许多问题。因此，本文在现有系统的基础上，设计并实现了新一代的网上作业批阅系统。 本文利用Flex、Ajax等开发技术，结合MVC设计模式，以Maven为项目构建工具，分析并搭建了基于SSH框架的基础架构。根据教育学、系统科学方法论和软件工程的基本理论，结合传统的作业批阅特点，分析了系统功能性和非功能性需求。功能性需求包括教师、学生、后台维护、教学资源配置管理、统计分析、站内信、图像扫描等模块功能；非功能性需求包括系统安全性、完整性、并发性、数据定时清理以及友好的人机界面等。同时，本文还提出了设计过程中需要遵守的架构设计原则，对系统进行架构设计和详细的业务流程设计，并对业务功能中关键问题的实现进行了阐述。 为了进一步提高作业批阅所产生数据的利用率和质量，本文运用了Apriori和文本相似度算法。为了降低磁盘的I/O压力，提高检索效率，在Apriori经典算法的基础上，提出一种改进的Apriori算法，并运用改进后的算法分析与学生成绩相关的关联因素。在文本相似度方面，本文运用中文分词、构向量空间模型、特征项和权重等理论，构建出相应算法来实现相似任务题的查询。 本文取得的主要成果： 1）设计并搭建了基于SSH框架的跨平台、跨浏览器的系统平台，同时成功运用Flex、Ajax等开发技术实现作业批阅和各用户间的交互，增强了用户体验。 2）运用面向对象的思想，利用UML建模工具，实现了系统的需求分析和设计，增强了系统可复用性和可扩展性。 3）针对当前中小学作业批阅特点和需求，对作业批阅业务系统进行全面分析与设计，弥补了现有系统业务功能的不足，功能上更加全面，同时对系统的实施、管理进行了优化设计，提高了访问效率。 4）通过经典的Apriori算法，提出一种改进后的Apriori算法，并对数据进行深层次的挖掘，发现数据内部的关联关系，提高了数据利用率。 5）利用中文分词、特征项、TF—IDF权重、空间向量模型理论，构建文本相似度算法，查找出相似任务，从而提高了数据质量。 6）在系统实现的整个过程中，利用Maven实现了自动化的项目构建、测试和持续集成机制，使得系统具有的高可重用性、易维护性。
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