【摘 要】
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当前方法在实行数据挖掘过程中存在由于产生较大的异常波动导致数据质量受到损害影响数据使用率的问题,现提出基于关联挖掘算法的网络数据可追踪共享仿真方法。利用关联挖掘算法和蚁群算法对网络数据特征实施聚类,从而形成异构网络数据集;然后提取数据集中数据的关联关系,并构建关联矩阵,再采用对称非负矩阵分解处理关联矩阵,形成数据划分指示矩阵;将划分指示矩阵作为关联矩阵三分解的输入信息,以此来实现网络数据可追踪的最
【基金项目】
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2019年度江西省教育厅科技研究项目(GJJ191588);
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当前方法在实行数据挖掘过程中存在由于产生较大的异常波动导致数据质量受到损害影响数据使用率的问题,现提出基于关联挖掘算法的网络数据可追踪共享仿真方法。利用关联挖掘算法和蚁群算法对网络数据特征实施聚类,从而形成异构网络数据集;然后提取数据集中数据的关联关系,并构建关联矩阵,再采用对称非负矩阵分解处理关联矩阵,形成数据划分指示矩阵;将划分指示矩阵作为关联矩阵三分解的输入信息,以此来实现网络数据可追踪的最佳共享。测试结果表明:当控制波动系数、最小支持度和可信度分别为6、0.3和0.5时,可最大程度降低数据挖掘产生的异常波动,此时数据挖掘的质量较好。实验发现,上述方法的共享数据质量较高、数据之间关联强度较大、数据共享可利用率高。
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用新型的二烯丙基双酚A改性BMI制得了一种新的有溶剂浸渍漆。本文重点研究了漆的贮存期、反应机理、常规性能、耐热性以及玻璃布层压板的性能。结果表明,该漆的贮存稳定性、耐热性、电性能和力学性能较佳,其韧性优于现有的聚双马来酰亚胺绝缘材料。