基于物联网的河道水质实时监测系统的设计与实现
这是一篇关于水质监测,物联网,MQTT,SSH框架,BP神经网络,SVM算法的论文, 主要内容为现今河流污染日益严重,对河流环境的保护和对水质情况的监测已迫在眉睫。浙江省率先实行的“河长制”,就是我国生态文明建设的一个新实践。在水质监测方面,传统监测方法存在监测周期长、人力成本高、监测范围有限、时效性低等问题。针对当前水质监测系统的不足,本文主要进行了以下研究:(1)设计和实现了一种轻量级自动监测节点,通过采用物联网技术,很大程度上解决当前监测方法的不足。监测节点获取水质数据后通过MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)网络协议将数据传输至后台系统。(2)开发了基于B/S架构的网站系统和C/S架构的移动端APP,实现水质数据的查询、渲染和可视化,包括节点的地理分布、实时数据、水质状态等。(3)基于GB3838-2002水质标准,对于本文监测节点监测的水质数据,结合BP神经网络和SVM算法,验证本文监测系统水质分类的可行性和准确性,实现对水质的评测和预警,帮助河长分析水质状况。
语音通话行为异常客户分析与挖掘的研究与实现
这是一篇关于语音通话记录,异常客户挖掘,AD-Kmeans算法,SVM算法的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的飞速发展,微博、微信等各种即时通信手段迅速普及应用,但传统的语音通话(固定、移动电话),由于其实时性,私密性和真实性等突出优点,仍被广泛使用。然而,语音通话在给人们带来极大便利的同时,也给电信诈骗、恶意欠费及广告骚扰等异常行为提供了便利。为此,人们迫切需要一种手段,能够从大量的客户群中快速、准确地发现这些具有异常行为的客户,然后采取适当的措施予以应对。由于上述发现工作必须处理大量的客户数据,需要消耗大量的人力物力,因此,如何运用有效的算法,主动发现具有异常行为特征的客户,成为近些年来研究的热点。本文首先通过对电信运营商客户数据的分析,选择客户的语音通话记录作为源数据,实现异常客户的挖掘。其次,对目前常见的数据挖掘算法进行了研究、分析和比对,选择并详细研究了其中性能较好的聚类和分类算法。最后,将相关研究成果应用于实际系统中,设计并实现了一个语音通话行为异常客户分析与挖掘系统。本文主要研究工作如下:(1)对目前常见的数据聚类算法进行了研究、分析和比对,选择了一种改进后的K-means算法(AD-Kmeans算法),并予以详细研究和实现。(2)对目前常见的数据分类算法进行了研究、分析和比对,选择了SVM(Support Vector Machine)算法,并予以详细研究和实现。此外,为了提高分类的效率和准确度,提出了在分类过程中融合SVM和AD-Kmeans算法的实现方案。(3)基于电信运营商的需求和算法要求,构建了若干种典型异常客户的行为特征模型。(4)将上述算法应用于实际系统,设计并实现了语音通话行为异常客户分析与挖掘系统,该系统基于J2EE分层架构并使用SSM框架搭建开发。(5)基于电信运营商的真实客户语音通话记录,对上述系统进行了测试。
基于物联网的河道水质实时监测系统的设计与实现
这是一篇关于水质监测,物联网,MQTT,SSH框架,BP神经网络,SVM算法的论文, 主要内容为现今河流污染日益严重,对河流环境的保护和对水质情况的监测已迫在眉睫。浙江省率先实行的“河长制”,就是我国生态文明建设的一个新实践。在水质监测方面,传统监测方法存在监测周期长、人力成本高、监测范围有限、时效性低等问题。针对当前水质监测系统的不足,本文主要进行了以下研究:(1)设计和实现了一种轻量级自动监测节点,通过采用物联网技术,很大程度上解决当前监测方法的不足。监测节点获取水质数据后通过MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)网络协议将数据传输至后台系统。(2)开发了基于B/S架构的网站系统和C/S架构的移动端APP,实现水质数据的查询、渲染和可视化,包括节点的地理分布、实时数据、水质状态等。(3)基于GB3838-2002水质标准,对于本文监测节点监测的水质数据,结合BP神经网络和SVM算法,验证本文监测系统水质分类的可行性和准确性,实现对水质的评测和预警,帮助河长分析水质状况。
语音通话行为异常客户分析与挖掘的研究与实现
这是一篇关于语音通话记录,异常客户挖掘,AD-Kmeans算法,SVM算法的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的飞速发展,微博、微信等各种即时通信手段迅速普及应用,但传统的语音通话(固定、移动电话),由于其实时性,私密性和真实性等突出优点,仍被广泛使用。然而,语音通话在给人们带来极大便利的同时,也给电信诈骗、恶意欠费及广告骚扰等异常行为提供了便利。为此,人们迫切需要一种手段,能够从大量的客户群中快速、准确地发现这些具有异常行为的客户,然后采取适当的措施予以应对。由于上述发现工作必须处理大量的客户数据,需要消耗大量的人力物力,因此,如何运用有效的算法,主动发现具有异常行为特征的客户,成为近些年来研究的热点。本文首先通过对电信运营商客户数据的分析,选择客户的语音通话记录作为源数据,实现异常客户的挖掘。其次,对目前常见的数据挖掘算法进行了研究、分析和比对,选择并详细研究了其中性能较好的聚类和分类算法。最后,将相关研究成果应用于实际系统中,设计并实现了一个语音通话行为异常客户分析与挖掘系统。本文主要研究工作如下:(1)对目前常见的数据聚类算法进行了研究、分析和比对,选择了一种改进后的K-means算法(AD-Kmeans算法),并予以详细研究和实现。(2)对目前常见的数据分类算法进行了研究、分析和比对,选择了SVM(Support Vector Machine)算法,并予以详细研究和实现。此外,为了提高分类的效率和准确度,提出了在分类过程中融合SVM和AD-Kmeans算法的实现方案。(3)基于电信运营商的需求和算法要求,构建了若干种典型异常客户的行为特征模型。(4)将上述算法应用于实际系统,设计并实现了语音通话行为异常客户分析与挖掘系统,该系统基于J2EE分层架构并使用SSM框架搭建开发。(5)基于电信运营商的真实客户语音通话记录,对上述系统进行了测试。
网络舆情监控管理系统设计与实现
这是一篇关于网络舆情,B/S架构,UML,SVM算法的论文, 主要内容为针对网络舆情监控存在系统升级维护复杂、舆情信息采集较慢、舆情关键词划分不准确,不能够实时地获取网络舆情发展态势,监控管理的效率低,无法正确引导网络舆情,提高互联网舆论传播的规范性、合法性等问题。论文采用先进的B/S体系架构、基于回归预测的SVM算法开发先进舆情监控管理系统,获取互联网舆情关键词进行情感分类,准确获取网络舆情。论文主要工作包括以下两个方面:(1)采用B/S架构改进系统。针对传统的网络舆情监控管理模式进行认真的比对分析,归纳网络舆情监控管理系统的不足之处,其中体系架构是影响系统使用的一个非常大的弊端,由于网络舆情数据的积累,数据量急剧上升,导致C/S体系架构在安装、维护等方面造成许多的事宜,具有不变之处,尤其对于非计算机专业来讲,更是不胜其烦,为提升网络舆情监控管理系统使用的性能,论文认真分析网络舆情监控管理系统开发使用先进架构,在网络舆情监控管理系统中引入B/S体系架构,改进系统的安装、运行和实施,具有很强的优势。(2)提出基于回归预测的SVM算法。由于传统的SVM算法应用于网络舆情情感分类过程中,网络舆情文本中的情感词汇在不同的语境中拥有不同的感情色彩,因此网络舆情情感划分过程比较复杂。网络舆情情感分类是一个非线性的问题,为能够提高网络舆情情感划分的准确度,引入回归预测的基本思想,回归预测思想有效利用算法采集的网络舆情文本情感词汇的语境数据,充分地考虑网络舆情文本存在的上下文词语信息。实验结果表明基于回归预测的SVM算法比SVM算法提高了15%,能够更加准确的划分舆情信息类别。网络舆情监控管理系统部署运行之后,实验结果显示论文算法大幅度提升网络舆情情感划分的精确度,更好地获取网络舆情监控能力。
基于物联网的河道水质实时监测系统的设计与实现
这是一篇关于水质监测,物联网,MQTT,SSH框架,BP神经网络,SVM算法的论文, 主要内容为现今河流污染日益严重,对河流环境的保护和对水质情况的监测已迫在眉睫。浙江省率先实行的“河长制”,就是我国生态文明建设的一个新实践。在水质监测方面,传统监测方法存在监测周期长、人力成本高、监测范围有限、时效性低等问题。针对当前水质监测系统的不足,本文主要进行了以下研究:(1)设计和实现了一种轻量级自动监测节点,通过采用物联网技术,很大程度上解决当前监测方法的不足。监测节点获取水质数据后通过MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)网络协议将数据传输至后台系统。(2)开发了基于B/S架构的网站系统和C/S架构的移动端APP,实现水质数据的查询、渲染和可视化,包括节点的地理分布、实时数据、水质状态等。(3)基于GB3838-2002水质标准,对于本文监测节点监测的水质数据,结合BP神经网络和SVM算法,验证本文监测系统水质分类的可行性和准确性,实现对水质的评测和预警,帮助河长分析水质状况。
基于物联网的河道水质实时监测系统的设计与实现
这是一篇关于水质监测,物联网,MQTT,SSH框架,BP神经网络,SVM算法的论文, 主要内容为现今河流污染日益严重,对河流环境的保护和对水质情况的监测已迫在眉睫。浙江省率先实行的“河长制”,就是我国生态文明建设的一个新实践。在水质监测方面,传统监测方法存在监测周期长、人力成本高、监测范围有限、时效性低等问题。针对当前水质监测系统的不足,本文主要进行了以下研究:(1)设计和实现了一种轻量级自动监测节点,通过采用物联网技术,很大程度上解决当前监测方法的不足。监测节点获取水质数据后通过MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)网络协议将数据传输至后台系统。(2)开发了基于B/S架构的网站系统和C/S架构的移动端APP,实现水质数据的查询、渲染和可视化,包括节点的地理分布、实时数据、水质状态等。(3)基于GB3838-2002水质标准,对于本文监测节点监测的水质数据,结合BP神经网络和SVM算法,验证本文监测系统水质分类的可行性和准确性,实现对水质的评测和预警,帮助河长分析水质状况。
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