大型数据库中需求知识资源有效检测仿真研究

摘要：

大型数据库中需求知识资源的有效检测,能够提高数据库资源的利用率.对需求知识资源的有效检测,需要对资源特征向量进行抗干扰滤波处理,实现融合聚类分析,完成对大型数据库资源的有效检测.传统方法依据层次聚类中的凝聚思想,对资源位置进行管理产生聚类,但忽略了对资源特征向量进行融合聚类分析,导致检测精度偏低.提出基于最大Lyapunove指数奇异分解的大型数据库中需求知识资源检测方法,实现需求资源数据高效挖掘.首先对资源数据信息流进行高维相空间重构和QR分解,组建需求知识资源的Lyapunove指数谱的网格分布矩阵,利用奇异值分解理论对需求知识资源特征向量矩阵行分解,对需求知识资源特征向量进行抗干扰滤波处理,对资源特征向量进行融合聚类分析,实现需求知识资源的优化检测.实验结果表明,所提方法进行需求知识资源检测的执行时间较短、挖掘精度较优.

关键词：大型数据库、需求知识资源、有效检测

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：386-389