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大数据挖掘技术评价致密气藏水平井产能被引量：13: 1; 作者孙敬刘德华董春艳《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期74-77,共4页; 为准确评价致密气藏压裂水平井的产能,通过分析致密气藏压裂水平井产能的影响因素,采用大数据技术进行数据过滤,给出了影响产能的2个大类9个子类40个因素,并优选出主要因素。运用主成分分析方法、线性回归方法进行影响因素的排序,并建... 展开更多; 关键词致密气藏大数据挖掘技术水平井压裂气井产能评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析被引量：6: 2; 作者孙慧《现代电子技术》北大核心 2020年第18期164-167,171,共5页; 传统行为分析方法存在预测能力不足、分析片面化,获取的行为特征数据规律性较差等问题,导致得到的分析结果与实际不符。基于此,提出大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析方法。该方法将获取的大数据预先清洗、筛选,并利用转换算法集... 展开更多; 关键词图书馆移动用户行为分析大数据挖掘技术数据获取预测建模交叉分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大数据挖掘技术的前馈控制研究被引量：2: 3; 作者兰奇阎耀军《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2016年第S2期40-41,44,共3页; 凡事预则立,不预则废。在当今国际形势复杂多变、全球性问题层出不穷、国内经济社会结构进一步发生深刻而复杂的整体性变迁的环境下,"预"显得尤其重要。前馈控制是面向未来的控制,可以有效的规避风险。大数据挖掘技术作为一... 展开更多; 关键词前馈控制大数据大数据挖掘技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价被引量：13: 4; 作者魏玉曦《现代电子技术》北大核心 2020年第7期103-106,共4页; 针对高校就业质量评价错误大,可靠性低等不足,为了获得理想的高校就业质量评价效果,设计了基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价模型。首先,研究当前高校就业质量评价相关文献,选择一些影响因素构建高校就业质量评价指标体系,并通过专... 展开更多; 关键词高校就业质量评价大数据挖掘技术仿真实验评价指标模型建立; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大数据挖掘技术的文本分类研究被引量：6: 5; 作者孟鑫淼《现代电子技术》北大核心 2020年第17期126-129,共4页; 文本数据具有规模大、特征维数高等特点,当前文本分类方法无法刻画文本变化特点,使得文本分类正确率低、误差大、分类时间长,为了获得理想的文本分类效果,设计基于大数据挖掘技术的文本分类方法。首先对当前文本分类的研究进展进行分析... 展开更多; 关键词大规模文本数据高维特征大数据挖掘技术文本分类器分类精度分类时间; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大数据深度挖掘的复杂光照图像质量评价: 6; 作者王葵吴玲红《激光杂志》北大核心 2025年第7期123-128,共6页; 受到光照强度、方向、阴影等多种因素的影响,在较为复杂环境中获取的光照图像,会呈现出色彩失真、细节模糊等特征。对于这类图像的准确质量评价,有助于图像的后续处理、分析和应用。但复杂光照图像中的关键信息难以全面捕捉,在评价过程... 展开更多; 关键词大数据深度挖掘技术复杂光照图像质量评价图像失真相似性特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘: 7; 作者李佳颖郝彬超 +4 位作者王卫东王智超曹禄来韩征朱崇政《防灾减灾工程学报》北大核心 2025年第3期532-541,共10页; 滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方... 展开更多; 关键词大数据挖掘技术优化关联规则算法 FP-GROWTH算法滑坡影响因素频繁组合挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大数据挖掘技术评价致密气藏水平井产能被引量：13: 1; 作者孙敬刘德华董春艳; 机构长江大学非常规油气湖北省协同创新中心油气钻采工程湖北省重点实验室; 出处《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期74-77,共4页; 基金国家自然科学基金"致密油水平井SRV与基质耦合变质量流动模型研究"(51504038) 湖北省自然科学基金"页岩气水平分段压裂井流动机理和产能预测研究"(2015CFC857) 中国石油天然气股份有限公司科技创新基金"致密油体积压裂缝网与基质耦合流动机制研究"(2015D-5006-0208); 文摘为准确评价致密气藏压裂水平井的产能,通过分析致密气藏压裂水平井产能的影响因素,采用大数据技术进行数据过滤,给出了影响产能的2个大类9个子类40个因素,并优选出主要因素。运用主成分分析方法、线性回归方法进行影响因素的排序,并建立多因素影响下的产能方程。研究表明,采用大数据挖掘技术建立的产能评价方程预测的气井产量与实际产量相比,精度达到90%。研究内容为大数据技术在致密气藏储集层地质认识、大规模压裂技术、气井动态特征等领域的应用拓宽了思路。; 关键词致密气藏大数据挖掘技术水平井压裂气井产能评价; Keywords tight gas reservoir big data mining horizontal-well fractured well productivity estimation; 分类号 TE349 [石油与天然气工程—油气田开发工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析被引量：6: 2; 作者孙慧; 机构长春师范大学; 出处《现代电子技术》北大核心 2020年第18期164-167,171,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61773009) 吉林省教育厅“十三五”社会科学项目(JJKH20170668sk)。; 文摘传统行为分析方法存在预测能力不足、分析片面化,获取的行为特征数据规律性较差等问题,导致得到的分析结果与实际不符。基于此,提出大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析方法。该方法将获取的大数据预先清洗、筛选,并利用转换算法集成特征数据;使用BP神经网络适应度函数构建评估预测模型,挖掘行为特征规律,根据预测结果将特征相互信息值排序;通过聚类算法捕捉具有关联的数据,利用交叉分析法分析用户行为内在性质,实现全面的图书馆移动用户行为的全面挖掘。实验结果表明,与传统方法相比,所提分析方法挖掘用户行为特征数据的能力更强,分析结果准确度更高,可应用于现阶段图书馆移动用户行为分析。; 关键词图书馆移动用户行为分析大数据挖掘技术数据获取预测建模交叉分析; Keywords library mobile users behavior analysis big data mining technology data acquisition prediction modeling cross analysis; 分类号 TN919-34 [电子电信—通信与信息系统] TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大数据挖掘技术的前馈控制研究被引量：2: 3; 作者兰奇阎耀军; 机构天津工业大学管理学院; 出处《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2016年第S2期40-41,44,共3页; 文摘凡事预则立,不预则废。在当今国际形势复杂多变、全球性问题层出不穷、国内经济社会结构进一步发生深刻而复杂的整体性变迁的环境下,"预"显得尤其重要。前馈控制是面向未来的控制,可以有效的规避风险。大数据挖掘技术作为一种前馈控制的方法越来越受到人们的关注,其运作流程一般包括数据的收集、计算机的自动学习、预测模型的建立、预测和预控五个环节。目前大数据挖掘技术已经广泛的应用到人日常生活中,是人们对社会生活进行前馈控制的有力武器之一。; 关键词前馈控制大数据大数据挖掘技术; 分类号 C93 [经济管理—管理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价被引量：13: 4; 作者魏玉曦; 机构河套学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2020年第7期103-106,共4页; 基金河套学院一般课题:基于应用型人才培养背景下就业指导课程建设研究。; 文摘针对高校就业质量评价错误大,可靠性低等不足,为了获得理想的高校就业质量评价效果,设计了基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价模型。首先,研究当前高校就业质量评价相关文献,选择一些影响因素构建高校就业质量评价指标体系,并通过专家确定高校就业质量等级;然后,引入大数据挖掘技术拟合高校就业质量变化特点,建立高校就业质量评价模型;最后,采用具体数据对高校就业质量评价模型性能进行分析。文中所提模型较好地解决了当前高校就业质量评价模型的弊端,评价结果更加科学,高校就业质量评价偏差小于当前典型模型,具有广泛的实际应用价值。; 关键词高校就业质量评价大数据挖掘技术仿真实验评价指标模型建立; Keywords university employment quality evaluation big data mining technology simulation experiment evaluation index model building; 分类号 TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大数据挖掘技术的文本分类研究被引量：6: 5; 作者孟鑫淼; 机构新华三大数据研究院; 出处《现代电子技术》北大核心 2020年第17期126-129,共4页; 文摘文本数据具有规模大、特征维数高等特点,当前文本分类方法无法刻画文本变化特点,使得文本分类正确率低、误差大、分类时间长,为了获得理想的文本分类效果,设计基于大数据挖掘技术的文本分类方法。首先对当前文本分类的研究进展进行分析,找出导致当前文本分类效果差的原因;然后,提取文本分类原始特征,并引入核主成分分析算法对原始特征进行处理,降低特征维数,简化文本分类器的结构;最后,采用大数据挖掘技术构建文本分类器,并与其他文本分类方法进行对比测试。测试结果表明,所提方法可以更好地描述文本变化特点,能够对各种类型文本进行准确识别和分类,文本分类精度超过95%,明显高于当前其他文本分类方法,并且所提方法的文本分类时间显著减少,具有更好的文本分类效果。; 关键词大规模文本数据高维特征大数据挖掘技术文本分类器分类精度分类时间; Keywords large-scale text data high-dimensional feature big data mining technology text classifier classification accuracy classification duration; 分类号 TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大数据深度挖掘的复杂光照图像质量评价: 6; 作者王葵吴玲红; 机构南昌理工学院计算机信息工程学院; 出处《激光杂志》北大核心 2025年第7期123-128,共6页; 基金江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ212125)。; 文摘受到光照强度、方向、阴影等多种因素的影响,在较为复杂环境中获取的光照图像,会呈现出色彩失真、细节模糊等特征。对于这类图像的准确质量评价,有助于图像的后续处理、分析和应用。但复杂光照图像中的关键信息难以全面捕捉,在评价过程中缺乏足够的准确性和稳定性。为实现对复杂光照图像质量的精准评价,提出基于大数据深度挖掘的复杂光照图像质量评价方法。采用小波变换法对复杂光照图像处理,在高通、低通以及降频处理方式下,分解图像中失真维度特征;基于视觉显著理论中的相似性特征,按照失真与非失真两个部分,衡量复杂光照图像质量评价梯度;通过大数据深度挖掘技术构建输入、提取、融合模块,在局部与全局处理下建立评价模型,实现复杂光照图像的质量评价。实验以不同类型的复杂光照图像作为测试样本,选择相关系数作为评价指标,所研究方法可以保证对不同图像样本评价的一致性,即评价结果与实际的图像质量分数相关性一致,具有应用价值。; 关键词大数据深度挖掘技术复杂光照图像质量评价图像失真相似性特征; Keywords big data deep mining technology complex lighting images quality evaluation image distortion sim-ilarity features; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘: 7; 作者李佳颖郝彬超王卫东王智超曹禄来韩征朱崇政; 机构湘潭大学土木工程学院中南大学土木工程学院创辉达设计股份有限公司; 出处《防灾减灾工程学报》北大核心 2025年第3期532-541,共10页; 基金国家自然科学基金项目(51478483,52078493) 湖南省教育厅科研项目一般项目(23C0033) 湘潭大学科研项目(23QDZ07)资助。; 文摘滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方检验剔除与滑坡灾害弱相关的影响因素,耦合分析滑坡区域与影响因素区划,针对大数据挖掘算法仅能以历史滑坡次数等离散型变量为挖掘依据的局限性,引入特征参数优化频繁模式树(FPGrowth)算法,使其能以历史滑坡面积和历史滑坡密度等连续型变量为挖掘依据,挖掘滑坡频繁二级因素组合,利用卡方检验与频率比检验挖掘结果准确性。结果表明:基于历史滑坡密度的优化关联规则算法能更好地挖掘滑坡频繁二级因素组合,其中,“高程<1769 m、地表起伏度62~140 m”的区域滑坡最频繁,需要对滑坡灾害重点关注与防治。针对原始关联规则算法仅能以滑坡次数为挖掘依据的局限,优化算法以考虑滑坡范围的影响,深入研究多种影响因素对滑坡的综合作用,为滑坡灾害的快速判识与防灾减灾提供参考。; 关键词大数据挖掘技术优化关联规则算法 FP-GROWTH算法滑坡影响因素频繁组合挖掘; Keywords big data mining technology optimized association rule algorithm FP-Growth algorithm landslide influencing factors frequent combination mining; 分类号 P642.22 [天文地球—工程地质学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	大数据挖掘技术评价致密气藏水平井产能	孙敬刘德华董春艳	《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心	2016	13	在线阅读下载PDF 职称材料
2	大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析	孙慧	《现代电子技术》北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于大数据挖掘技术的前馈控制研究	兰奇阎耀军	《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价	魏玉曦	《现代电子技术》北大核心	2020	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于大数据挖掘技术的文本分类研究	孟鑫淼	《现代电子技术》北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于大数据深度挖掘的复杂光照图像质量评价	王葵吴玲红	《激光杂志》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘	李佳颖郝彬超王卫东王智超曹禄来韩征朱崇政	《防灾减灾工程学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料