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摘要:
为了提高电子图书馆借书过程中的到期邮件状态监测能力,提出一种基于模糊K均值预测的电子图书馆借书系统到期邮件预警模型.采用大数据关联规则挖掘方法进行电子图书馆借书的到期邮件特征信息采集,对采集的电子图书馆借书系统到期邮件状态特征量采用模糊K均值预测方法进行信息融合处理,结合粒子群寻优方法进行电子图书馆借书系统到期邮件状态趋势的特征分类学习.采用高阶统计特征量提取方法把电子图书馆借书中的到期邮件数据进行特征分解和状态参量提取,根据电子图书馆借书的到期邮件状态特征参量提取值进行信息融合,建立电子图书馆借书系统到期邮件预警的专家系统模型,实现电子图书馆借书系统到期邮件预警.仿真结果表明,采用该方法进行电子图书馆借书系统到期邮件预警的准确性较高,对到期邮件状态的特征提取聚类性较好,提高了电子图书馆借书系统到期邮件判别和预警能力.
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篇名 图书馆电子移动设备借阅信息自适应提取方法
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 电子图书馆 借书系统 到期邮件 自动预警
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 理论创新
研究方向 页码范围 87-90,94
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.12.087
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研究起点
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期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
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