数据挖掘在卫星关键部位故障诊断中的应用研究卫星发射前一般会通过地面试验,出现原理性问题的可能性极小。大多数故障还是因为部件材料的物理学发生变化引起的。卫星是一个复杂系统,在轨飞行时如果出现故障,在地面可以用于故障分析的只
是一些参数的遥测数据,它们按一定的顺序存储在数据库中。在这些
卫星遥测数据中蕴含大量可以用于卫星故障诊断的客观规律和知识,
从中挖掘出卫星各部件及器件的信息,有效地认识、掌握和利用其规
律无疑对卫星故障诊断决策与管理工作具有特别重要的意义。本文在研究数据挖掘算法的基础上,运用数据挖掘算法对卫星关键部位的故
障诊断进行研究。主要研究内容包括如下:(1)针对卫星故障数据易缺失的问题,提出了一种基于信息熵数据融合的缺失值填充算法。利用
信息理论中的信息熵,将SVM和RBF预测结果通过熵权融合的方法进
行数据融合,实验表明,该方法预测精度比单一的预测方法更加准确;
针对离群点难以检测的问题,提出了基于改进K-means的方法对离群
点进行诊断。(2)针对卫星参数较多,数据维数较高的问题,采用主成
分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)以及局部线性嵌入(LLE)对实验数据特征进行提取,对特征提取后的数据运用K近邻(KNN)算法进行测试;采用KPCA方法对故障进行检测,通过KPCA方法得到原数据的投影矩阵并建立原数据的主元模型,然后利用统计量检测指标(T2,SPE)来
对运行过程进行检测。(3)针对卫星关键部位故障类型较多的问题,
采用SVM的多分类算法进行故障诊断;对SVM参数惩罚因子以及径向
基函数核参数难以选取的问题,采用粒子群智能优化算法(PSO)进行
参数寻优。(4)采用MATLAB与C#混合编程搭建卫星综合电子系统故障诊断智能辅助决策系统。
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
习题参考答案 第1 章绪论 1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的 数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据 信息。 实际生活的例子： ①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。 ②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文 学家发现其他未知星体。 ③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。 ④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态(例如，本科生或研究生)、所修课程，以及他们的GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？答：任务目的是分析课程数据库，那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统，以便查找、提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析 的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。通过特定的例子说明，数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现； 第2 页共27 页 (2) 使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务； (3) 使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索。如大部分搜索了“广外”的人都会继续搜索“信息学院”，那么在搜索“广外”后会提示是否进进一步搜 索“信息学院”。
《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》（刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能？ 答： 商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些？ 答： 一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分：数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些？ 答： 商务智能系统成功的关键因素主要有5个：业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。 答： 在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能，用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。 在线分析处理（OLAP）是数据库系统的主要应用，提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有：面向的用户；功能的作用；数据库中存储的数据；数据库设计（包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性）。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段？ 答：
数据库项目的开发可以分为6个阶段：项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求，界定项目实施的范围，评估项目的必要行和可行性，撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段，可进一步详细了解需求，确定分析主题以及相关的维度和度量，了解已有信息系统的功能、结构和模型，确定数据仓库中应该包含的数据，以及相关的数据来源，撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段，可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段，包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段，用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段，包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。 答： （1)区别： 1.应用范围上，数据仓库一般为企业级；数据集市一般为部门级。 2.存储内容上，数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据；数据集市一般 只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上，数据仓库侧重于处理和探索海量数据，数据集市则侧重于快速的 访问和分析。 (2)联系：数据集市是数据仓库的一种特殊形式，一般情况下数据集市从属于某个数据仓库，但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点？
单选题 1.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（ 2.0分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K近邻算法 我的答案：B√答对 2.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案：B√答对 3.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，在45%的肿瘤治愈率中，比重最高的治疗方式是（）。（2.0分） A.手术 B.放疗 C.化疗 D.都一样 我的答案：A√答对
4.根据国际评判健康的标准，我国成年人心血管呈理想状态的比率为（）。（2.0分） A.0.1% B.0.2% C.0.3% D.0.4% 我的答案：B√答对 5.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案：A√答对 6.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案：A√答对 7.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）
A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案：D√答对 8.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 我的答案：A√答对 9.我国骨质疏松的诊断标准是T值小于等于（）。（2.0分） A.-1 B.-1.5 C.-2 D.-2.5 我的答案：D√答对 10.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（2.0分） A.被第三方偷窥或篡改
基于数据挖掘对设备故障的诊断方法 故障诊断在知识智能获取的方法发展一直比较缓慢。而随着数据挖掘技术的逐步发展起来，它便成为知识获取效率比较高的工具。文章对数据挖掘专家系统以及数据挖掘技术中常用的一些挖掘算法进行了介绍，并把实验系统数据和数据挖掘专家系统相结合来阐明其原理。 标签：数据挖掘；价值知识；专家系统 引言 伴随着制造业的迅猛发展以及和电子产业结合的不断深入，工业化大生产一步步朝着智能化的方向发展，自动化也更加成熟。但它的系统设备结构复杂性更大，功能也更强大，维修难度随之也提高，所以系统故障产生的故障信息数据越来越巨大。这些数据量超出人工分析处理能力，因此对故障诊断方法的创新是作者一直不断追求的。 1 数据挖掘技术 1.1 数据挖掘的目的与过程 数据挖掘主要有数据库建立、机器学习、统计学等。它的目的是从长期存放在数据仓库中海量的数据信息的集合中去发现那些未知的隐藏的知识。 1.2 数据挖掘关联规则Apriori算法 在数据挖掘关联规则的第一个算法便是Apriori算法，它使用基于支持度的剪枝技术以及系统控制候选项集指数增长是非常具有前瞻性的。它的频繁项集产生算法的程序代码过程为： 1.3 基于Apriori算法的故障诊断的改进 如果能把Apriori算法计算速度大幅提高，则整个算法的效率便会具有很大的上升空间。而运算效率以及提高产生候选项集有两个主要步骤：一个是连接，一个是剪枝操作。因此，算法的改进方法如下： 1.3.1 数据库优化扫描 在每次计算过程中，如果k-1项集为非频繁项集，则k项集为非频繁项集。因此，将此k-1项集从数据库中删去，随着k值的增加，删除的事务随之增多，这样通过减少扫描数据库的次数来提高算法的运行速度。 1.3.2 连接与剪枝优化
第一章绪论 什么是数据挖掘，什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页 处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的
资阳市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一） 一、单项选择题 1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（ 2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 我的答案：A√答对 2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年 我的答案：A√答对 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 我的答案：C√答对 4.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。（2.0分） A.1000 B.1200 C.1400 D.1500 我的答案：D√答对 5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）
A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案：D√答对 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（2.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017 我的答案：C√答对 9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重
设备故障诊断的数据挖掘论文 1数据挖掘技术概念 1.1数据准备数据准备过程有三个主要步骤，分别是数据选择、数据预处理以及数据变换。不管是哪一个行业的检测系统，其所检测得到的数据都具有多样性与复杂性以及海量行的特点，正是这些造成人们分析数据的困难。所以想要解决问题，首先就要先确定挖掘目标，这样在检测数据库与历史数据库中才能够获得相对应的数据，并且实行预处理与变化和归化等。不过如果挖掘出来的数据质量不高会影响最终结果，所以提升挖掘质量，就要花费大量时间与精力去实行，绝绝大多数这个挖掘过程需要耗费整个过程的百分之八十以上。 1.2数据挖掘这个过程是持续反复与重复的过程，在这个过程中能够持续发现一些潜藏的知识与信息，能够利用决策树或者规则学习等多种方法来实行分析统计。 1.3结果分析和评估在持续检测数据的情况下，得到的数据也在持续发生变化，大量数据下需要持续的分析与建模，这样才能持续发现新设备的运行过程与故障，从而保证在较短时间内获得故障诊断结果。 2数据挖掘的常用技术 数据挖掘技术算法的好快直接影响到所发现信息质量的好坏，当前对该技术的研究方向也集中在算法与应用方面，常用的技术主要有以下几点： 2.1粗糙集理论这项研究数据的不确定性的数学工具由波兰科学家第一次提出，并且在经过二十年的持续进展中已经广泛应用到人工智能的各分支中，不管是在模式识别还是机械学习等方面都带来了成功。成功应用主要还在于存有的几点优点：其一该理论不用事先给出额外信息，能够减掉冗余信息的输入，减轻数据的复杂度与输入时间。其二算法简单，更方便人们操作。虽然优点明显，但是缺点也存有，在
对实际发生问题的处理过程中，抗干扰的水平十分差，有可能会直接 影响故障分类。 2.2决策树技术决策树算法是一种外形像树的预测模型结构，树的节 点表述所属类别，非终端节点表示问题属性。根据数据不同取值来实 行分类，建立树的分叉，从而形成决策树。决策树的规则是可直观容 易理解的，这个点是与神经元网络存有的最大不同点，因为算法直观 所以分类不需要很多时间，所以十分适用于记录故障分类和分析预测。 2.3人工神经元网络技术这是当前数据挖掘技术使用最多也是最广泛 的一项技术，该项技术主要是模仿人的神经系统来建立数据库的，从 而分析数据库中的数据并实行预测与分类。与上述技术不同的是，神 经元网络技术在机械故障十分复杂的情况下还能够得到较为准确的预 测技术，所以能够处理一些连续变量的问题，但对于高维变量数据则 不适合，主要原因在于其最大的特点是不透明性，不能够就是分析结 果是怎样产生的，以及产生结果的推算过程，所以神经元网络技术比 较适合于较为复杂数据的分析，比如聚类模式。典型三层前馈神经网 络结构如图1所示。 2.4遗传算法这种算法来自于生物进化理论，其使用的适者生存观点，也救赎常把一些任务看成一项能够搜索的问题，实行遗传算法搜索， 从而得到最优解。遗传算法能够解决很多数据类型的问题，还能够同 时处理不同类型的数据，但计算的时候因为使用的参数过多，很多编 码问题十分困难，计算量也十分大。 3数据挖掘技术在工业优化中的应用 工业优化也分类型，根据不同的优化类型的不同要求，要采取不同的 挖掘技术来实现找出问题解决的办法。一些需要解决的优化目标比较 容易获得评价或者说需要优化的问题是比较容易表达的这些情况下， 通常使用遗传算法实行全局搜索，这样比较方便。比如工业配方、工 艺工序组成等。粗糙集方法能够用于需要学习目标值与其相关变量间 的定量关系，利用技术来挖掘数据库中的目标数据间的关联规律，当
数据挖掘技术在电力系统故障诊断中的应用 发表时间：2018-07-18T14:09:07.213Z 来源：《电力设备》2018年第7期作者：刘德 [导读] 摘要：随着居民用电量的增高，各种设备故障也越来越多。 （华电宁夏灵武发电有限公司宁夏灵武 750400） 摘要：随着居民用电量的增高，各种设备故障也越来越多。电力系统各种数据现已呈现爆炸性增长态势，数据挖掘技术将会扮演越来越重要的角色。本文简单介绍数据挖掘技术，并对数据挖掘技术在电力设备故障诊断中的应用研究进行分析，从而提升电力设备的运行质量。 关键词：数据挖掘技术；电力设备；故障诊断；应用 引言 由于科技水平的提高和发展，数据库技术越来越多地应用在各行各业中。现有的绝大多数数据库的功能是对数据进行录入、查询及统计等，并且处理后的信息只是当作数据库信息的一部分。如果只是经这样简单的处理，根本就无法正确地对数据的整体性质进行描述，更不用说预测数据的发展方向了。随着数据挖掘技术在数据库中的应用，可以挖掘出许多有用的数据和数据模型，根据挖掘出来的有效信息，可以做出高效的决策。电力系统作为国家重要能源部门，在社会日常生产中有着不可替代的作用，它能否安全运行将直接影响到社会的各行各业能否正常运作，因此必须要确保电力系统安全运行。对电力系统的运行状态进行实时的监控，对运作性能进行查看分析和综合评估，对电力设备的故障进行分析、诊断以及维修，已经变得越来越不可缺少。 1数据挖掘 数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，即从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的，但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程。近年来，数据挖掘技术的研究和应用发展迅猛，在商业和银行领域已有广泛的应用。 数据挖掘的一般过程包括以下6个方面：（1）商业理解。这是数据挖掘的初始阶段。在这个阶段清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的关键前提。（2）数据理解。数据理解开始于数据的收集工作，接下来就是熟悉数据的工作。在此基础上进行数据质量问题的鉴定，并从中发现包含隐含信息的感兴趣的数据子集。（3）数据准备。数据准备阶段覆盖了所有从初始数据构成最终用于挖掘的数据子集所进行的活动。数据准备的工作可能需要进行多次，而且没有任何预定的顺序。数据准备工作包含选择数据表、记录、属性以及转换和清理数据等。（4）建立模型。在这个阶段可能需要选择和应用不同的建模技术，并将其参数校准到最佳值。一般一个类型的数据挖掘问题都需要用到几种技术。一些技术对数据的结构具有特定的要求，因此经常需要返回到数据准备阶段对数据进行相应的处理。该阶段主要建立的模型包括关联规则、分类与预测、聚类、异常检测等。（5）模型评估。到了这个阶段已经建立了一个或多个从数据。分析角度看似高性能的模型，在该模型最后付诸实践以前，还必须彻底地评估该模型，再回顾构造该模型的步骤，以确定该模型真正能够达到预定的商业目标。一个关键的问题就是确定是否存在一些重要的商业问题没有被充分地考虑到。评估阶段最后应作出数据挖掘结果的使用决定。（6）模型部署。模型的创建通常并非数据挖掘过程的终结，即使建模的目的是增长数据的知识，获得的知识仍需要以客户可用的方式进行组织和呈现。根据需要实施阶段可能非常简单（如生成一份报告）或非常复杂（一个可重复的数据挖掘过程）。在大多数的情况下，进行实施的人是客户而并非数据分析人员。然而，即使数据分析人员不是实施的执行者，也必须预先使客户理解为了充分利用所创建的模型而需进行的活动。 从数据挖掘中发掘有关知识的规则需要具备以下4个条件：（1）有效性。意味着规则或知识的重要性，得到的规则或知识应适用于未知的数据；（2）新颖性。即与先验的知识没有关系，在实践中，重要的是要发现新规则；（3）有用性。目的在于发现对用户有用和感兴趣的规则；（4）简单性。即发现的规则应力求简单，应能够创建和容易解释复杂的数据。数据挖掘技术与其他的研究领域如统计分析、机器学习、数据库，以及可视化技术等密切相关。数据挖掘的方法和数学工具包括关联规则、统计学、决策树、神经网络、线性规划、模糊逻辑等。 2数据挖掘在电力系统中的应用分析 2.1电力系统需求分析 对电力系统进行需求分析有利于充分的理解客户以及制定商业战略规划，通过数据库，发觉数据中隐含而有用的信息，如分析顾客或用电单位的相关信息，通过访问自选客户了解顾客的需求，为优质客户制定服务菜单（如折扣菜单和增值服务等），电力公司本身的收支情况分析和顾客满意度分析等。 2.2动态安全评估 电力系统自身内部复杂多样，客户群也极为复杂，安全问题极为重要。建立合理的安全评估机制是电力系统的必修课，传统安全评估依据固定问题、固定内容开闸，而许多细节则在发生安全问题后才能注意到。数据挖掘技术则可以有效对安全进行评估，哪些问题属于高发内容，哪些问题需要特别注意，哪些问题在不同时间是高发时期均可以通过数据挖掘技术获得，极大的提升企业安全效率。同时，数据挖掘技术也为企业建立动态安全评估机制提供技术支持。 2.3电力系统故障诊断 电力系统故障诊断是通过利用有关电力系统及其保护装置的广泛知识和继电保护等信息来识别故障的元件位置（区域）、类型和误动作的装置，其中故障元件的识别是关键问题。电力系统故障诊断的各种方法包括专家系统、人工神经网络、优化技术、粗糙集理论、模糊集理论和多代理技术等。（1）粗糙集理论。比较适合中小型电力系统和变电站的故障诊断。但该模型在考虑发生多重故障时，粗糙集方法将出现决策表十分庞大、甚至出现“组合爆炸”的问题。将决策树用到变电站故障诊断领域，不仅可以实现故障诊断知识的自动获取与表示，而且所获得的以决策树形式表示的知识具有很高的推理速度。（2）优化技术。将基于事件序列的数据挖掘原理故障诊断模型用于高压输电线系统故障诊断领域，依据输电系统故障事件序列在时空特性上的关联性，用动态规划算法的优化相似性原理挖掘事件序列之间的关联性和蕴涵的知识，将诊断问题的求解转化为寻求与实时故障事件序列模式最相似的、运算操作代价最小的标准故障序列模式，以实现对异常事件序列模式中畸变事件的“复原”和纠错，从而保证故障诊断系统的高容错性。（3）多代理技术。还有一种粗糙集理论的决策表约简新算法，通过粗糙集理论与二元逻辑相结合的属性约简算法对诊断决策表进行约简，可快速得到最佳约简组合；同时提出了形成混合策略规则
技术与市场 技术应用 ２０１９年第２６卷第５期 数据挖掘与人工智能技术探讨 聂 华 （陕西职业技术学院，陕西西安７１００３８） 摘 要：人工智能技术在现代生活中发挥着越来越重要的作用，互联网时代带来了海量的数据信息，如何加速对数据的挖掘也是未来研究的重要方向。主要介绍了大数据挖掘技术是如何推动人工智能的发展，并对数据挖掘的含义进行了阐述，结合工作经验对大数据挖掘技术与人工智能的关系进行了分析。关键词：大数据；人工智能；技术 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０５．０５３ 引言 今天的社会已进入人工智能时代，计算机技术已经开始应用于社会生产和日常生活的各个方面，并且开始融入人工智能，人工智能的应用极大地改善了我们的生活，提高了工作效率，并开始取代人类完成危险和复杂的工作，大数据时代的到来，有效提高了数据的使用效率。互联网时代产生了大量的数据信息，人工智能的发展离不开对数据信息的处理，所以对于人工智能的未来发展而言，在信息数据的挖掘方面也十分重要。 大数据挖掘技术推动了人工智能的发展１．１ 人工智能的发展 人工智能的想法来源于实际的劳动，是在生产技术中不断地被发现和发展的。早期人们都是直接控制生产劳动工具，到了工业革命后，人们开始用蒸汽来驱动机车及其运转，到进一步发明发电机，开始形成初步的控制技术，到现在成熟地利用电力来进行拓展勘查，如地质勘探和深海探测，这其中已经开始形成一套成熟的控制理论，控制策略也在不断完善，人类在生产中不断地改进技术，为了提高控制精度，加快控制的响应速度，人工智能控制技术应运而生。１．２ 大数据技术与人工智能发展的关系 大数据是指大量信息项之间的数据处理，对特定范围或扇区内的特征物理量，比如数量、属性、趋势等。最终对这些数据 进行处理，从多个方面系统地理解某一具体事物。而人工智能是指研究和开发用于模拟、扩展人类智能的形式，并且在不断地革新控制方法，进行应用系统的新技术科学。 根据人工智能的定义我们不难看出，人工智能本身就是一门技术科学。在技术的发展上又与以往的直接生产经验分离，只有借助大数据才能更好的发展。通过收集和分析技术参数，大数据使用计算机系统智能地重新设计算法，从技术操作中完成人类难以完成的工作，而人工智能又能迅速的对数据进行处理，挖掘所需信息。 数据挖掘的定义和研究现状 ２．１ 数据挖掘的定义 数据挖掘是现在关注的一个研究方面，是揭示数据中存在的模式和数据关系的一门学科，它的研究重点偏向对大型可观察数据库的处理。数据挖掘技术的出现，进一步拓展了人工智能应用领域。数据挖掘包括对数据的提取，以及进行分析的过程，前者主要是需要从信息众多而且复杂的数据库中提取有用的信息，后者则是进行比较，对需要的功能进行数据的分析，形成智能系统。 ２．２ 数据挖掘的研究现状 数据挖掘反复的过程，需要不断循环挖掘的过程，也正是通过这种不断挖掘，从而来实现到用户的要求。数据挖掘的发展阶段如图１ 所示。 图１ 数据挖掘过程 今天的数据挖掘应用主要集中在电信、农业、银行、电力、化学品和药品等领域，应用广泛，但是实际上深入的应用还远未普及。根据Ｇａｒｔｎｅｒ的报告，数据挖掘在未来的１０年仍将会是重点的研究对象，并且数据挖掘也开始成为一个独立的专业学科。 人工智能和数据挖掘技术的发展前景３．１ 在日常生产中的应用 现在的生活生产离不开互联网，将人工智能技术应用于互联网也是一个必然趋势，人工智能的应用能为人们的生活提供 （下转第１３１页） ９ ２１
1、联机分析处理（on line analytical processing ，OLAP）从数据仓库中的综合数据出发，提供面向分析的多维模型，并使用多维分析的方法从多个角度、多个层次对多维数据进行分析，使决策者能够以更加自然的方式来分析数据。 2、数据仓库是一种为信息分析提供了良好的基础并支持管理决策活动的分析环境，是面向主题的、集成的、稳定的、不可更新的、随时间变化的、分层次的多维的集成数据集合。 3、数据仓库的特点：（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库的整合性（3）数据仓库数据的集成性（4）数据仓库的稳定性（5）数据仓库的长期性（6）数据仓库是随时间变化的（7）数据仓库的数据量很大（8）数据仓库软、硬件要求较高 4、数据库与数据仓库的关系： 5、数据集市（data marts）通常是指较为小型化、针对特定目标且建设成本较低的一种数据仓库。为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subject data）。 数据集市的两种架构： （1）、从属数据集市：它的数据直接来自于中央数据仓库。一般为那些访问数据仓库十分频繁的关键业务部门建立从属的数据集市，这样可以很好地提高查询的反应速度。
（2）独立数据集市：它的数据直接来源于各生产系统。许多企业在计划实施数据仓库时，往往出于投资方面的考虑，最后建成独立数据集市，用来解决个别部门比较迫切的决策问题。
6、数据挖掘是在不同的数据源中包括结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据，即既可以是数据库，也可以是文件系统，或其他任何组织在一起的数据集合，通过一定的工具与方法寻找出有价值的知识的一类深层次的数据分析方法。 7、数据挖掘与OLAP的差异： （1）、OLAP是决策支持领域的一部分。OLAP分析师是建立一系列的假设，然后通过OLAP来证实或推翻这些假设来最终得到自己的结论。（2）、数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型）的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。他在本质上是一个归纳的过程。 （3）、数据挖掘和OLAP具有一定的互补性。 8、实施数据挖掘建模的六个阶段及四个层次 阶段：（1）、定义商业问题：针对企业问题和企业需求进行了解和确认，针对不同的需求做深入的了解，将其转化为数据挖掘的问题，并拟定逐步构想。 （2）、数据理解：建立数据库和分析数据库 （3）、数据预处理：同第二步为数据处理的核心
一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口
Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应
数据挖掘在卫星关键部位故障诊断中的应用研究卫星发射前一般会通过地面试验,出现原理性问题的可能性极小。大多数故障还是因为部件材料的物理学发生变化引起的。卫星是一个复杂系统,在轨飞行时如果出现故障,在地面可以用于故障分析的只 是一些参数的遥测数据,它们按一定的顺序存储在数据库中。在这些 卫星遥测数据中蕴含大量可以用于卫星故障诊断的客观规律和知识, 从中挖掘出卫星各部件及器件的信息,有效地认识、掌握和利用其规 律无疑对卫星故障诊断决策与管理工作具有特别重要的意义。本文在研究数据挖掘算法的基础上,运用数据挖掘算法对卫星关键部位的故 障诊断进行研究。主要研究内容包括如下:(1)针对卫星故障数据易缺失的问题,提出了一种基于信息熵数据融合的缺失值填充算法。利用 信息理论中的信息熵,将SVM和RBF预测结果通过熵权融合的方法进 行数据融合,实验表明,该方法预测精度比单一的预测方法更加准确; 针对离群点难以检测的问题,提出了基于改进K-means的方法对离群 点进行诊断。(2)针对卫星参数较多,数据维数较高的问题,采用主成 分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)以及局部线性嵌入(LLE)对实验数据特征进行提取,对特征提取后的数据运用K近邻(KNN)算法进行测试;采用KPCA方法对故障进行检测,通过KPCA方法得到原数据的投影矩阵并建立原数据的主元模型,然后利用统计量检测指标(T2,SPE)来 对运行过程进行检测。(3)针对卫星关键部位故障类型较多的问题, 采用SVM的多分类算法进行故障诊断;对SVM参数惩罚因子以及径向 基函数核参数难以选取的问题,采用粒子群智能优化算法(PSO)进行
机器学习与数据挖掘姓名：xxx班级：计xxx学号：xxxxx
机器学习与数据挖掘 随着互联网突飞猛进的发展，数据总量呈爆炸式增长，数据量从TB级别升到ZB级别别IDC报告称，未来10年数据总量将会增加50倍，应对如此的数据总量，相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”，标志着大数据已上升到国家意志，大数据时代到来。 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示： 数据挖掘 数据分析技术数据管理技术 机器学习数据库 图一数据挖掘与机器学习的关系 实际上，机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至
2019年度人工智能与健康考试答案 一、单选题 1.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处 理 D.计算机视觉 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 3.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系，概率是（）比较，从小到老的数据才是每个人的。（分） A.横向 B.纵向 C.交叉 D.立体
4.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 5.下列判定标准中，不属于金标准的是（）。（分） A.化验检出埃博拉病毒→感染 B.病理检测发现突变细胞→肿瘤 C.心电图显示T波改变→供血不足 D.超声显示室间隔缺损→先心病 6.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/80mmHg以下更受益。（分） 年 年 年 年 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的
8.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（分） A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州 9.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。（分） A.超人工智 能 B.强人工智 能 C.弱人工智 能 D.人工智能 10.现在医学上使用的水银柱血压计是在（）开始应用于临床的。（分） 年 年 年 年 11.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（分） A.长度 B.容积