基于偏微分分类数学模型的关联挖掘改进技术,这是一篇与数学模型论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
数学模型论文参考文献：
摘 要： 为了提高大数据的关联挖掘精度,提出基于偏微分分类数学模型的关联挖掘技术,构建大数据分类的数学模型,求得微分方程的半正定最小特征解向量并进行稳定解分析,采用渐进有理积分逼近得到偏微分分类数学模型的规则集约束条件,避免在进行大数据分类过程中的错分和漏分.采用增减量式支持向量机进行数据分类的模糊控制,结合约束捆绑聚类方法实现关联挖掘改进.实证数据测试得出,该方法进行大数据分类和关联挖掘的收敛性较好,迭代次数受到数据规模的约束较小,抗扰动性较强,具有优越性.
关键词： 偏微分方程； 时滞； 分类模型； 关联挖掘
中图分类号： TN911?34； O211.62 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）08?0036?03
Improved technique of association mining based on partial differential
mathematical model
ZHOU Xiaofeng1, CHE Yingtao2
（1. Yellow River Conservancy Technical Institute, Kaifeng 475004, China； 2. College of Mathematics and Statistics, Henan University, Kaifeng 475004, China）
Abstract： In order to improve the relevance mining accuracy of big data, an association mining technology based on partial differential classification mathematical model is proposed to structure a mathematical model for big data classification, and acquire the positive semidefinite minimum feature vector solution of differential equations and conduct its stable solution analysis. The incremental rational integral approximation is used to obtain the rule set constraint conditions of partial differential classification mathematical model, so as to oid wrong classification or omission classification in the process of big data classification. The fuzzy control of data classification is carried out by using the increment/decrement type support vector machine. The improvement of the association mining is realized by combining the constraint binding clustering method. Empirical data test results show that the method has better convergence for large data classification and association mining, strong anti disturbance, and the number of iterations is less constrained by the data size.
Keywords： partial differential equation； time delay； classification model； association mining
大数据分类数学模型分析对于许多实际的数学应用具有很好的指导意义,随着计算数学的研究深入,研究偏微分方程的稳定解和收敛性问题受到人们的关注,基于偏微分分类数学模型的关联挖掘在非线性控制和大数据数理统计等领域中具有重要意义[1].具有二阶时滞的偏微分的凸优化连续稳定解在进行大数据随机聚类中具有较好的泛函性,结合模糊C均值聚类算法[2]、梯度下降法[3]、束捆计算法等解决大数据分类[4?5],实现数据的关联挖掘,并进行收敛性和稳定性证明,本文最后采用实证数据分析方法进行数据关联挖掘的性能验证,得出有效性结论.
1 偏微分分类数学模型
1.1 具有二阶时滞微分方程的稳定解分析
在Bochner?Riesz空间中构建具有二阶时滞的偏微分方程为：
（1）
式中,是二阶时滞的偏微分方程特征解在稳定状态下的时滞项,二阶时滞的偏微分方程在边界稳定平衡点的特征向量表示为：
（2）
在点对具有二阶时滞微分方程的稳定解进行Lyapunove泛函[6],由凸优化理论条件得到新的几何邻域,通过构造合适的李雅普诺夫泛函引入了辅助积分矩阵,得到二阶时滞的偏微分方程的稳定解为：
（3）
在双边界条件的平稳约束下,以原點邻域的解向量为初始条件,得到具有二阶时滞微分方程的稳定解的各参量为：
（4）
其中中的平均扰动特征泛函相同,考虑二阶时滞微分项的双周期性孤立波解,利用稳定解向量作为大数据分类的聚类中心矢量,进行数据分类数学模型构建.
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