基于偏微积分分类数学模型的关联挖掘改进技术

• 作者: 温荣坤
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 偏微积分分类 数学模型 关联挖掘 分数阶 收敛控制 挖掘效率
• 年，卷（期）: 2018,（13）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 分类号: TN911-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.13.022

摘要

为了提高大数据环境下关联数据挖掘的效率和精度,提出基于分数偏微积分分类数学模型的关联挖掘方法.基于偏微积分原理塑造基于偏微积分方程的融合算法模型,实现大数据分类过程中的差异性数据融合;再通过偏微分分类数学模型的双边界收敛控制,在数据集合融入偏微积分分类数据模型,通过增减量支持向量完成数据的模糊控制,采用约束捆绑聚类算法对数据模型实施挖掘,获取子序列,在最小迭代次数和收敛下,通过测度信息调控,采用高斯核函数挖掘关联数据序列.实验结果说明,所提关联数据挖掘方法具有较高的挖掘效率和精度,稳定性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温荣坤	云南经济管理学院工程学院	4	3	1.0	1.0