XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据挖掘
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
2025年生物信息学与计算生物学国际学术会议
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
阿拉伯世界空间技术研究趋势的数据挖掘和可视化
摘要 — 近年来，太空探索已成为一个至关重要的领域，许多国家都投入大量资金进行研发以提高其能力。然而，对阿拉伯世界航空航天研究趋势和进步的研究仍然不足。本研究旨在通过使用 Scopus 数据库对科学出版物进行文献计量分析来解决这一空白。分析的数据涵盖了 1980 年至 2022 年期间，重点是通过引用、发生、协作和聚类来确定太空计划的历史基础、演变和出现。阿拉伯联合酋长国是出版物最活跃的国家，其次是沙特阿拉伯和埃及。结果表明，大多数出版物都集中在遥感和光学系统在太空探索中的应用上。这项研究为阿拉伯世界航空航天领域的技术创新提供了宝贵的见解，并强调了未来研究的潜在研究方向。
数据挖掘课程5 - 亚主题数据立方体技术
»闭合细胞C：如果没有单元格d，s.t。d是C的后代，D具有与C相同的度量值。 »封闭的立方体：仅由闭合细胞组成的立方体»上述基本立方体的封闭立方体是什么？提示：只有3个单元格
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
评论论文：心脏病预测系统的 WEKA 数据挖掘技术分析
数据挖掘的特点是通过非常大的数据集搜索有用的信息。数据挖掘的一些关键和最常见的技术是关联规则、分类、聚类、预测和顺序模型。数据挖掘技术被广泛用于各种应用。数据挖掘在医疗保健行业的疾病检测中起着重要作用。患者应该需要进行一系列疾病检测。然而，使用数据挖掘技术应该减少检测次数。在时间和性能方面，这种减少的检测起着重要作用。心脏病是一种导致死亡的心血管疾病。由于对不同情况下的健康问题进行预测和分类，在最近的情况下，健康问题非常严重。数据挖掘领域包括这些领域中异常及其风险率的预测和识别。如今，医疗行业掌握着决策所必需的隐藏信息。为了预测心脏病，本研究 (Weka 3.8.3) 软件使用了 K-star、J48、SMO、朴素贝叶斯、MLP、随机森林、贝叶斯网络和 REPTREE 等数据提取算法。使用标准数据集和收集的数据集组合预测准确度、ROC 曲线和 AUC 值的结果。通过应用不同的数据挖掘算法，患者数据可用作训练样本进行诊断。以前的研究的主要缺点是它们需要准确度和特征数量。本文概述了最近用于预测心脏病的数据挖掘技术。并确定心脏病的主要风险因素，按对心脏造成损害的顺序对风险因素进行分类，例如高胆固醇、糖尿病、吸烟、不良饮食、肥胖、高血压、压力等。数据挖掘功能和技术用于识别风险因素的级别，以帮助患者提前采取预防措施以挽救生命。
基于自动收集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。