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摘要:文章從數據挖掘技術的應用特點入手重點探討在數據顯示處理器開發研究中需要特別注意的技術方法,并對整體的數據處理器開發過程做出了深入研究,對數據挖掘技術應用的詳細步驟進行整理,總結其中需要注意的技術要點。確保數據顯示處理器在開發研究中能夠提升穩定性,幫助進一步提升最終處理器的運行使用效率。

關鍵詞:數據挖掘技術；數據顯示；處理器開發

1數據挖掘技術的應用特點

數據是軟件開發以及功能實現的重要部分,經過開發人員對系統的整合研究,使用者可以輕松的在數據中發現有用信息,并對有用信息進行挖掘,通過這種方法可以更好的解決功能隱患沖突問題,無論是系統控制還是功能實現,都能夠達到更理想的使用效果。在對信息進行整合時。數據挖掘系統也能夠發現深層次的安全隱患,對數據做出進一步處理,在此方法下數據顯示處理器可以得到安全防護,以免在后續的使用中出現功能上的沖突矛盾,這也是提升處理器運行效率的有效技術方法。應用該挖掘系統在技術方面創新性得到了很大的提升,如果不能合理的對數據顯示處理器功能進行整合,可能會造成數據挖掘系統中的部分功能閑置,最終影響到工作計劃的穩定落實。下面文章將針對數據挖掘系統應用在顯示處理器開發中的具體形式進行介紹,結合使用功能完善方面來進行。

2數據挖掘流程

從數據本身來考慮,數據挖掘通常需要有信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示8個步驟。步驟(1)信息收集:根據確定的數據分析對象,抽象出在數據分析中所需要的特征信息,然后選擇合適的信息收集方法,將收集到的信息存入數據庫。對于海量數據,選擇一個合適的數據存儲和管理的數據倉庫是至關重要的。步驟(2)數據集成:把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中,從而提供全面的數據共享。步驟(3)數據規約:如果執行多數的數據挖掘算法,即使是在少量數據上也需要很長的時間,而做商業運營數據挖掘時數據量往往非常大。數據規約技術可以用來得到數據集的規約表示,它小得多,但仍然接近于保持原數據的完整性,并且規約后執行數據挖掘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。步驟(4)數據清理:在數據庫中的數據有一些是不完整的(有些感興趣的屬性缺少屬性值)、含噪聲的(包含錯誤的屬性值),并且是不一致的(同樣的信息不同的表示方式),因此需要進行數據清理,將完整、正確、一致的數據信息存入數據倉庫中。不然,挖掘的結果會差強人意。步驟(5)數據變換:通過平滑聚集、數據概化、規范化等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式。對于有些實數型數據,通過概念分層和數據的離散化來轉換數據也是重要的一步。步驟(6)數據挖掘過程:根據數據倉庫中的數據信息,選擇合適的分析工具,應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集,甚至神經網絡、遺傳算法的方法處理信息,得出有用的分析信息。步驟(7)模式評估:從商業角度,由行業專家來驗證數據挖掘結果的正確性。步驟(8)知識表示:將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶,或作為新的知識存放在知識庫中,供其他應用程序使用。如圖1所示。

3數據顯示處理器概述

數據顯示處理器可以歸結為網絡社區類軟件,運行環境支持Android操作系統。可以建立自定義的數據收集格式傳輸到網絡上,可打印報告、圖表和進行即時數據分析。應用范圍廣泛,形式多樣。

4數據顯示處理器開發過程中挖掘技術的應用

4.1數據挖掘技術應用過程

運用數據挖掘技術首先會針對數據信息的采集范圍進行定義,在此基礎上探討更有效的管理方法,并幫助進一步提升工作任務的完成效果,針對一些比較常見的數據資源限制現象,在確定功能基礎上進行全面定義分析。數據挖掘技術是對傳統處理器開發技術的一次創新,其特點是在運算速度上有明顯的提升,可以在短時間內確定數據庫中的有用信息并通過挖掘篩選來將其應用在程序匯編中,應用需要配合程序匯編語言來進行,這種方法下才更具有使用效率。將整體顯示系統的設計分為若干個部分,對每一部分的功能做出設計,在考慮獨立部分的運行情況時還要從整體層面來入手,確保最終的顯示處理器能夠更好地配合,在使用效率上得到明顯提升,以免存在功能上的沖突導致部分現場使用功能不能實現。數據前期挖掘整合全部完成后,可以進入到后期的功能框架組合階段,根據顯示處理器使用方向來對現場工作做出進一步完善。

4.2目標定義與數據準備

接下來需確定數據挖掘所針對的主體,確定目標范圍后,數據挖掘可以節省大量時間。數據顯示處理器在開發中會根據未來的使用需求來對其數據庫進行完善,達到理想的運行使用效果,因此定義與數據準備成為了開展顯示器開發的首步驟,將有用信息篩選整合后,設置一個用于開發的臨時數據庫,其內部存儲信息全部為系統功能設計所需要的。對于數據的比較分析,可以將數學算法與計算機系統相結合來進行,通過運算來確定數據信息是否是有用的,數據準備就緒后在接下來的開發應用中能夠快速的從數據庫中對其進行提取,幫助節省更多時間,這也是提升工作效率的有效方法。將其作為設計進行的首要步驟,那么接下來的設計任務也都是在此基礎上進行,所準備的數據會應用在后續程序開發中,目前數據挖掘技術在一些大型系統開發研究中得到了廣泛的應用,可以在短時間內完成基礎框架的建設,這也是提升設計效果的有效措施方法。

4.3開發的結果解釋與評估

數據挖掘結果需與數據庫內的信息做出比較,即使是自動完成評估任務的,最終所得到的結果中仍然容易出現誤差,這也是影響結果的主要原因,在此環境下所開展的各項評估任務要在額定數據范圍內依次進行,通過這種評估解釋能夠幫助再次確定數據庫中的有用信息,并為后續建設管理計劃開展創造有利條件。數據庫管理可以基于網絡環境下進行,雖然管理效率得到了提升,但同時所面對的風險問題也因此而增多,這也決定了結果解釋與評估在現場開展更加重要。評估時間確定也是十分重要的,可能會影響到最終的工作任務完成效果,對于一些比較常見的功能隱患問題,通過這種方法解釋與評估的進行,可以幫助篩選出信息中不合理或者誤差比較大的部分,方便對接下來的開發研究方向進行調整,確保顯示處理器功能正常實現的前提下,在數據信息的穩定性上也得到了保障,這也是傳統方法中所不具備的,是未來設計研發的主流方向。

5結語

如何才能從數據中提取有價值的知識,進一步提高信息量利用率,這需要新的技術來自動、智能和快速地分析海量的原始數據,以使數據得以充分利用,由此引發了一個新的研究方向:數據挖掘與知識發現的理論與技術研究。數據挖掘技術在分析大量數據中具有明顯優勢,基于數據挖掘的分析技術在金融、保險、電信等有大量數據的行業已有著廣泛的應用。數據挖掘技術的運用還需要進一步加強研究。參考文獻[1]楊振艦.可視化數據挖掘技術在城市地下空間GIS中的應用研究[D].河北工業大學,2012(10).[2]馮變玲.基于數據挖掘技術的心腦血管用藥ADR關聯模型構建研究[D].天津大學,2012(05).奏具有一定的唯一性。通過對文本中存在的語言節奏進行分析,得知語言節奏是在時間序列上展開的,一篇文章中某一時刻語言節奏標記或者語言節奏單元的出現,是與之前所有出現過的語言節奏標記和語言節奏單元概率相關的。因而,可以將語言節奏視為一個Markov過程,并進一步提取語言節奏的特征。由于每一類語言節奏中的節奏標記是有限的,所以在語言節奏Markov的過程中存在的狀態也是有限的,因此,狀態轉移矩陣的規模就不會很大,對于文本分析的工作是非常有利的,至此完成了語言節奏特征的提取過程。

作者:郭崇 單位:遼寧工業大學管理學院

參考文獻

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