简介：对Web日志中用户访问数据的挖掘可以很好的获得系统优化的信息,方便Web站点走向个性化、智能化道路。本文深入了解了Web日志格式的内容,研究了进行Web日志挖掘的一般流程。采取预处理的方式来获得用户有用信息,经过数据清理、用户识别、用户会话识别、界面过滤、路径补充来完成信息的有效汲取,最终通过模式发现和模式分析来完成对使用者感兴趣信息的传送工作,将Web日志挖掘技术真正应用在站点优化进程中。

简介：有源雷达与电子支援措施（ESM）数据关联是雷达与ESM数据融合的前提。通过测量数据的坐标变换,对ESM数据基于灰色代数曲线模型（GAM）进行平滑,同时对雷达数据采用卡尔曼滤波和预测,实现了雷达与ESM数据的时空对准。最后给出了基于方位差和方位变化率之差的判决函数以及数据关联判定逻辑。

简介：基于数据挖掘技术,针对电信故障海量数据特点,合理选择属性值和标签值,运用交叉验证、网格划分、遗传算法和粒子群算法进行参数寻优,运用支持向量机SVM理论,建立电信故障分类模型和预测模型。通过仿真分析,并且与电信故障实际数据对比,表明该分类模型和预测模型的精度高,误差小,为今后控制电信故障,改善网络运行质量提供理论依据和数据支持。

简介：网络质量优化是一项庞大的系统工程,单纯的靠人工统计和网优工程师个人经验优化的模式无疑存在效率过低和人为经验差异而导致优化效果不理想的问题。大量关于网络优化的新技术研究正在不断地深入进行中,网络优化技术结合日益发展的人工智能、数据挖掘技术将是未来的发展趋势。本文结合人工智能和数据挖掘理论的发展,重点探讨在海量、多维的数据中构造无线网络场景模型的新方法,从而指导参数的精细化调整,帮助网络部门更加准确的定位网络问题并制定网络优化方案。

简介：指挥决策风险存在于军事活动的全过程,决策条件的不确定性决定了风险的存在。首先,使用三元组矩阵完备集的模型描述指挥决策风险;然后,建立了指挥决策风险数据挖掘的模型,并描述了三元组在模型中的位置和作用;最后,讨论使用Apriori算法对三元组模型进行数据挖掘并发现潜在风险。算例表明,该算法为识别评估指挥决策风险提供了一种新的途径。

简介：目前，第三方测试服务由于其特有的独立性、公平性在软件行业的质量保证环节，占据了越来越重要的地位。第三方测试服务机构通过大量的测试服务积累了海量数据的测试缺陷库．但是如何利用第三方测试缺陷库庞大的测试缺陷数据更好地服务于被测厂商．提高我国软件行业的质量还处于空白。本文通过分析第三方测试缺陷库特征，结合数据挖掘中的关联分析和聚类分析算法对测试缺陷库中的缺陷进行了分析．通过分析结果能够更有效地提高测试效率，保证测试的可靠性、提高被测软件质量。