孙亚非
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理更多>>
- 基于感知学习算法的地铁通信故障研究被引量：3
- 2019年
- 针对上海地铁11号线出现的车地无线通信失效的问题,提出一种基于感知学习算法的故障预测方法以改善通信状况。该方法主要采用感知学习算法(PLA)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志大数据进行分析研究,并使用AP时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表三种方式对轨旁通信设备AP运行状态信息进行统计及可视化展示。利用地铁公司提供的真实日志数据,验证了这种故障预测方式的有效性。这种方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患,预测其故障并及时维护,从而改善通信质量、提高通信效率;同时对其他地铁沿线预测通信故障具有重要的借鉴意义。
- 孙亚非郭盛李可
- 关键词：地铁通信无线通信故障预测AP
- 基于约束的交互式频繁模式挖掘算法被引量：1
- 2007年
- 频繁模式挖掘是数据挖掘领域中很重要的一部分.目前,出现了许多基于约束的频繁模式挖掘算法和交互式算法,但把两者结合起来的算法却很少.提出了一种基于约束的交互式频繁模式挖掘算法IMCFP(interactive mining of constraint-based frequent patterns).首先该算法按照约束的性质来建立频繁模式树,并且只需扫描一遍数据库;然后建立每个项的条件树,挖掘以该项为前缀的最大频繁模式,并用最大频繁模式树来存储;最后根据最大模式来找出所有的支持度明确的频繁模式.另外,该算法允许用户在挖掘过程中动态地改变约束.实验表明,该算法与iCFP算法相比是很有效的.
- 任家东孙亚非郭盛
- 关键词：频繁模式挖掘最大频繁模式
- 港口企业精细化管理分析模型的研究
- 任家东侯贵宾王妍妍董俊刘佳新吴迪蔡斌雷孙亚非岳丽文李可
- 基于秦皇岛港成本管理现状的研究，综合利用数据挖掘技术和时间序列、关联规则、聚类分析等方法，提出了一套较为完整的港口企业成本精细化管理分析模型，有效降低了企业成本。课题利用时间序列方法找出每个成本科目在不同的时间序列上的孤...
- 关键词：
- 关键词：企业成本管理
