摘要：为了优化运营商用户云数据挖掘效果、提升数据挖掘质量,开展基于改进CURE聚类的运营商用户云数据挖掘方法研究。首先,确定运营商用户云数据来源,采集与预处理运营商用户云数据。其次,设计数据挖掘关联规则,得出不同用户云数据之间的关联性。最后,利用改进CURE聚类算法,设计运营商用户云数据挖掘流程,输出聚类结果作为数据挖掘结果,并建立数据仓库,集中存储和管理用户云数据挖掘结果。实验结果表明,运用提出的方法,数据挖掘轮廓系数更接近1,聚类合理,挖掘效果优势显著,应用效果较好。

摘要：当前运营商业务平台资源池调控节点的设定一般为单元结构,对于业务的处理范围有限,信息识别速率较慢,资源存储总量较小,为此文章提出基于云计算的运营商业务平台资源池的设计研究。其根据资源池设计的实际需求及标准,预处理资源池关联定位,进行基础容量的规划,以此为基础构建多层级的节点设定单元,将处理范围外扩,提升业务信息的识别速率,实现云计算调控节点部署,同步资源池执行顺序,设计云计算下业务运维模块结构,采用模块层级修正控制实现设计。测试结果表明:云计算资源池设计测试组最终得出的存储总量相对较多,说明其可提升业务信息的识别速率、增加控制范围、增强存储能力、提升控制程度,具有实际的应用价值。

摘要：文章提出了对基于机器学习算法的运营商用户流失预测方法,该方法根据实际的预测需求及标准,对初始数据信息进行预处理,提取用户流失特征,并以此为基础,构建多目标预测层级,设定多层级的用户流失预测结构,提升整体的预测精准度,加快预测速度,完成对用户流失机器学习计算预测模型的构建,并将其用于用户流预测。测试结果表明:机器学习算法运营商用户流失预测测试组最终得出的预测召回率相对较高,表明预测中的误差可控,预测范围扩大,整体的预测针对性更强一些,具有实际的应用创新意义。

摘要：从某种意义上来说,秦始皇的行动积极引导了宗教思想的发展。而作为国家思想体系的基础,儒家学说成型于汉代。中国君主以及他的宫廷通过国家行为规则来控制宗教活动,创造了一个影响近两千年的先例。儒家思想可以被看作是一个基于神圣范本、政权认同、仪式祭祀的宗教传统,并通过偶像、寺庙等来形成其表达思想体系的图像系统。儒家学说也提供了中国传统美学的广泛架构,是后来宗教艺术表达、传教主题的基础。在此研究中,儒家学说包括孔子著述、官方教学和基于其思想体系的、与国家有关联的祭祀、仪式、考试选拔等,以及后来为了祭拜圣人而衍生的关于偶像、寺庙的宗教制度等。道教的艺术稍晚一些,开始于道家思想基本成型、道家造像基本产生的汉代末期。汉代以后,一些宗教学校开始出现,传播不同的、关于神圣仪轨和实现天地万物精神单元的方法,传道士当权派也开始出现。

摘要：设计了一种电控可变波长的多气体红外传感器,此传感器包括电源电路、红外光源、测量气室、电控可变波长探测器(此探测器的探测波长会随着控制电压的变化而变化)、DA转换电路、电压控制电路、信号放大和滤波电路、AD转换电路、微处理器和信号输出模块组成。红外光源发出宽带的红外光,通过调节电压来改变探测器前面的法布里-伯罗腔滤光器的腔长,使不同气体的吸收峰的光被探测器接收,如甲烷、二氧化碳等,从而达到测量不同气体的目的。该系统采用先进的红外吸收光谱技术,具有测量气体可变、灵敏度高、抗干扰能力强、响应时间短等特点,同时由于信号和参考使用的是同一探测器,因而可以消除温度对探测器的影响及探测器失配等问题。