[算法与数据结构] 基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法

说明： 针对肿瘤基因数据因维度高和冗余基因较多而导致分类精度低的问题,提出一种基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法.该方法首先使用PCA算法剔除冗余基因,获得预选特征基因子集;然后利用信息增益算法对预选特征基因子集进行优化选取,得到特征基因子集;最后采用不同分类模型对特征基因子集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法提高了基因表达谱的分类精度,从而表明致病基因被有效地选取出来.
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[算法与数据结构] 基于特征选择的终端手势控制算法研究

说明： 随着当前社会科学的不断发展与进步,我国对于人工智能控制技术也提出了更高的要求,其中逐渐发展与利用起来的就有手势控制系统。将该技术应用到Android终端里,可以实现手势对于智能手机或者一些新型电视机的控制,比如说用手势开关电视机、手势调节音量的大小以及最终实现手势控制多媒体播放等目的。对此,本文对Android终端手势控制算法进行了介绍并提出了其研究的策略。以其使手势控制在智能化控制中有更好的运用。
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[算法与数据结构] 基于自适应邻域空间粗糙集模型的直觉模糊熵特征选择

说明： 特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷.为了解决这个问题,采用方差来度量数据的分布情况,重新定义二元邻域空间,基于此提出自适应二元邻域空间的粗糙集模型,并将该模型与邻域直觉模糊熵结合作为特征评估的方式,进而构造相应的特征选择算法.UCI实验结果表明:所提出的算法能够选出更小且具有更高分类精度的特征子集,同时算法拥
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[算法与数据结构] 基于大数据技术的网络视频处理系统设计

说明： 随着互联网技术的发展、互联网带宽的急速增加以及视频处理技术的发展、视频采集设备的小型化和普遍使用,目前网络视频的数量和种类急剧增长。因此,采用当前常规技术对视频进行处理已显得落后,已成为制约我们对海量网络视频进行处理的瓶颈。介绍一种基于大数据技术实现的海量网络视频处理系统,该系统改变传统网络视频集中处理模式,采用当前流行的视频内容识别方法,有效提升网络视频处理的吞吐量和效率,减少人工识别的工作量,满足当前对不断增长的海量网络视频的处理需求。
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[算法与数据结构] 多模态神经网络在复杂大数据特征学习中的应用

说明： 随着信息时代的发展,产生了海量复杂数据,如何从大数据中准确提取行业所需要的有效数据,是一件非常艰巨的任务。大数据的分析与挖掘的关键步骤是对大数据进行特征学习,本文在多层神经网络对传统数据处理的基础上,用张量法对大数据进行抽象建模,捕捉数据在高阶张量空间的分布特征,建立面向复杂大数据特征学习的多模态神经网络计算模型。
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[spark] Spark大数据实例开发教程

说明： Spark入门教程，配合实例开发，内容还行，Spark的初学者适用
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[Hive] Tableau：数据可视化之极速BI

说明： 数据分析相关的可视化教程，使用Tableau分析数据并以图形化展示
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[Hadoop] hadoop高可用集群搭建及参数优化

说明： hadoop高可用集群搭建及参数优化hadoop高可用集群搭建及参数优化hadoop高可用集群搭建及参数优化
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[算法与数据结构] 基于大数据的图像检索关键技术

说明： 随着当前社会信息时代的发展,图像检索的相关技术也得到了逐步的完善。传统的图像检索方法在操作过程中不仅需要耗费大量的实践也无法充分适应用户的需求,因此,而通过大数据挖掘的方式来对图像数据实时分布式存储并进行后续的处理,不仅会进一步缩短图像检索的时间,也会进一步挖掘图像与语义上的关联,促进检索效率的提升。因此,本文将会对大数据挖掘做简要的阐述,并分析海量图像检索的处理技术,期望为大数据的应用提供新的方向与思路。
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[算法与数据结构] 数据挖掘在计算机网络病毒防御中的实践

说明： 计算机网络病毒种类繁多并且变化迅速,传播扩散速度非常快且传播范围非常广,病毒的针对性和破坏性都极强,严重影响计算机网络安全。为了达到安全上网目的,有必要积极构建计算机网络病毒防御体系,而数据挖掘技术应用在计算机网络病毒防御中是一种有效措施,为提高网络安全提供了创新思路。本文通过介绍数据挖掘技术的基础组成,研究计算机网络病毒防御中数据挖掘技术的实践应用。
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[算法与数据结构] 数据挖掘方法在生物实验数据上的应用

说明： 桑黄是一种具有很大的药用价值的真菌,其产物黄酮具有抗癌作用。现阶段对桑黄黄酮的研究主要集中在多糖的药用机理、组成等。鉴于桑黄很少存在于野生环境,桑黄黄酮类化合物大多是从实验室培养提取。桑黄的实验室培养成为一个非常有前景的研究方向。为了解决生物实验试验周期长,实验数据难以利用的问题。本文利用桑黄生物实验所得到的数据,包括接种量、PH值、初始液量、温度、种龄、发酵时间和转速等参数。利用数据挖掘的方法,建立高产、低产的分类模型对数据进行分类。随后建立了基于高产数据集的BP神经网络预测模型计算机模型。
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[算法与数据结构] 基于数据挖掘对影响学习成绩因素的研究

说明： 孩子作为家庭、社会的希望和未来,成长备受关注,针对于学习成绩的探讨,甚至经常成为了全社会热议的话题。得益于数据挖掘技术的快速发展,本文利用IBM SPSS Modeler,Excel等软件使用决策树、聚类经典算法,对影响学习成绩的一些因素进行了分析。面对复杂多重的相关因素,采取分类探究,加权合并的策略逐步将复杂的因素直观化,简单化。初步对学习成绩的相关属性的影响进行了分析。
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