大数据挖掘与应用技术研究方向_第1页
大数据挖掘与应用技术研究方向_第2页
大数据挖掘与应用技术研究方向_第3页
大数据挖掘与应用技术研究方向_第4页
大数据挖掘与应用技术研究方向_第5页
已阅读5页，还剩1页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1、大数据挖掘与应用技术研究方向（一）研究方向要产业，大数据挖掘将成为信息产业技术核心。大数据通常具有以下特征：海量、多源性、异构性、不确定性、动态性、多模态和复杂内联，这些特性对大数据处理与服务提出了巨大挑战，传统的数据挖掘技术已不能满足海量、多源、异构、不确定等大数据处理的高性能需求。为展开大数据存储、预处理、表示与建模型、学习与挖掘等理论与技术问题展开研究，利用依托单位在智能交通、无人机以及工程机械装备远程监测等学科的优势，以实际数据分析为现实应用支撑，开展一定的示范运用研究。实验室准备进1）大数据存储与云计算， 2）大数据机器学习与挖掘，5）大数据示范应用研究。（二）主要研究内容方向 1

2、大数据存储与云计算大数据往往具有海量、复杂、多样、异构、动态变化等特性，而如何存储、管理和处理海量的数据资源，使这些数为此，该方向主要从大数据存储体系结构、数据访问机制及云计算弹性扩展技术等方面开展大数据存储与云技术弹性扩展关键技术研究，其中具体研究工作有：（大数据异构融合存储体系结构研究（3）（）（）机制研究；(6)大数据挖掘的并行计算研究。将为其它方向提供一定计算支持和其它服务。方向 2 大数据可用性预处理的可用性。主要从事以下几个方面的研究：研究大数据可用性的处理技术与应用研究大数据错误检测与纠正的理论和方法研究与研究研究图像、视频数据检测与纠正的理论和方法研究究通过上述技术研究应用，实

3、现从理论到实验，建立信息杂物理信息系统和管理信息系统的具有代表性的信息可用用性和有效性。方向 3 大数据表示与建模模糊集合技术以及信息处理技术等现代科技各方面的最新成个方面的研究：异构性数据匹配研究与应用；数据重构研究与应用；异质数据共构模型建构与应用；智能化异质数据处理、模型建构与应用；基于核变换函数的大数据表示方法技术研究；究；研究适合大规模本体的概念层匹配的单目标与多目标/能算法为基底构建出异质数据间的共构模型。通过上述技术研究，实现从理论到实验，从实验模拟到实际应用范例的研究条件，以改善、提升数据重构结果为目标。通过应用自创的数据分析筛选与补偿方法，实现对缺失数据补偿的模型建构，有系统

4、的提供现代化设计方法和手段。方向 4 大数据机器学习与挖掘理论与技术，开展以下几个方面的研究：并行计算与分布式计算理论研究与算法设计；凸优化与非凸优化理论研究及其应用；概率图模型与贝叶斯推断；大数据信息安全与隐私保护；大规模时空数据学习与时序数据模式挖掘；在线学习理论与计算博弈论研究及其应用；深度学习理论研究及学习范式设计与应用。并行的其他几个研究方向提供理论基础与算法支持。方向 5 大数据示范应用研究该方向基于现有无人机的航测数据和交通数据，主要结合图像处理技术和数据挖掘技术，开展以下几点的应用研究：无人机飞行控制及数据采集技术研究；无机航测真三维数据处理关键技术研究；真三维数据在建筑规划、智能区的应用研究；的产品缺陷检测；智能交通大数据分析云平台建设；掘；面向

人人文库> 全部分类> 应用文书 > 工作计划

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论