摘要：采用数值模拟对正交实验设计的4个影响因素16种组合进行模拟,并且构建相应BP神经网络预测方法,同时对覆岩移动进行预测并对数值模拟结果进行对比分析,研究结果表明:正交实验可大大降低实验次数,提高工作效率,第12组实验对煤层开采上覆岩层移动的影响最大,在正交实验设计的数值模拟结果的基础上,运用神经网络对煤层开采引起的覆岩移动预测结果误差小,具有较高的可信度。

摘要：针对传统方法对海量网络数据传输能耗进行优化时存在传输能耗估计不准确、不适合大范围使用的缺陷,提出一种新的海量网络数据传输能耗控制优化方法.通过建立网络数据传输模型,对网络数据节点能耗进行计算.选取合适节点对网络数据进行参数设计,利用分段曲线压缩算法对采集的数据进行压缩传输,结合剩余能量实现海量网络数据传输能耗的优化.结果表明,在不同数据传输距离和数据量条件下,与传统方法相比采用改进算法可以很大程度降低海量数据的传输能耗,改进算法具有的能耗优化效果具有一定的实用性.

摘要：现在全球经济发展正在进入信息经济时代，各种形式的信息大量地产生和收集导致了信息爆炸，如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点。