基于偏微分分类数学模型的关联挖掘改进技术研究

• 作者: 曹西林
• 来源期刊: 西安铁路职业技术学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 偏微分分类 数学模型 关联挖掘改进 最小特征向量
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TN99

摘要

为了能够使大数据关联挖掘的精度得到进一步的提高,就提出了基于偏微分分类数学模型的关联挖掘技术,创建大数据分类数据模型,得到微分方程半正定最小特征向量,之后实现稳定解的分析。本文使用渐进有理积分得到偏分分类数学模型规则集约束条件,避免在实现大数据分析过程中出现错分及漏分。此种方式能够提高大数据分类及关联挖掘的收敛性,增强抗扰动能力,具有较强的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹西林	西安铁路职业技术学院基础部数学教研室	13	3	1.0	1.0