摘要：针对数据流中概念漂移和噪声问题,提出一种新型的增量式学习的数据流集成分类算法。首先,引入噪声过滤机制过滤噪声;然后,引入假设检验方法对概念漂移进行检测,以增量式C4.5决策树为基分类器构建加权集成模型;最后,实现增量式学习实例并随之动态更新分类模型。实验结果表明,该集成分类器对概念漂移的检测精度达到95%~97%,对数据流抗噪性保持在90%以上。该算法分类精度较高,且在检测概念漂移的准确性和抗噪性方面有较好的表现。

摘要：一、引言“法治”,标志着人类文明的重要进步,“司法行政事业”,关乎着民生的福祉以及法治社会的建设,《法治中国建设规划(2020-2025年)》对新时代法治提出了要求,要“充分运用大数据、云计算、人工智能等现代科技手段,全面建设智慧法治”。因此,随着大数据技术的高速发展,坚持用数据去驱动、管理、决策、创新破解司法的治理难题,提高司法工作智能化水平,是新时代司法工作的方向,也是国家治理现代化和全面依法治国的必然要求。

摘要：目前数据流分类算法大多是基于类分布这一理想状态,然而在真实数据流环境中数据分布往往是不均衡的,并且数据流中往往伴随着概念漂移。针对数据流中的不均衡问题和概念漂移问题,提出了一种新的基于集成学习的不均衡数据流分类算法。首先为了解决数据流的不均衡问题,在训练模型前加入混合采样方法平衡数据集,然后采用基分类器加权和淘汰策略处理概念漂移问题,从而提高分类器的分类性能。最后与经典数据流分类算法在人工数据集和真实数据集上进行对比实验,实验结果表明,本文提出的算法在含有概念漂移和不均衡的数据流环境中,其整体分类性能优于其他算法的。

摘要：为了提高企业生产园区能源计量的管理效率,通过能源管理与计算机技术、自控技术、通信技术等多种技术相结合,设计一套能源计量管理系统,对园区内的能源、能耗的数据进行实时监测,通过数据分析处理,为企业生产园区提供直观的可视化数据图表,实现能源实时动态调度以及动力设备的远程可视化和智能化管理,达到真正意义上的智能生产。

摘要：本文阐述了从传统农业、现代农业到智慧农业的发展历程,分析了农业信息化存在的数据标准不统一、数据整合难度高、数据应用不精准等问题,提出一种基于大数据技术的智慧农业建设思路,通过对智慧农业大数据架构的解析,探究大数据技术在智慧农业中的应用。