淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

宛剛

【摘要】 伴隨著頻譜監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)越加完善，頻譜監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間增加，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)所數(shù)據(jù)數(shù)量顯著增加，已經(jīng)形成了海量數(shù)據(jù)。現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，能夠有效對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)記錄及統(tǒng)計(jì)等流程進(jìn)行完善，提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，與此同時(shí)還可以借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，獲取統(tǒng)計(jì)方面知識(shí)。本文在對(duì)頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析研究中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用情況進(jìn)行研究，希望能夠?qū)︻l譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)深入性分析研究。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 頻譜數(shù)據(jù)分析

前言：在對(duì)頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析中，簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析已經(jīng)無(wú)法滿足頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)際需求，需要對(duì)數(shù)據(jù)深入研究，探索配頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)潛在關(guān)聯(lián)，尋找到異常信號(hào)，有效提升頻譜監(jiān)測(cè)精確性，起到輔助性作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用過(guò)程中，能夠挖掘海量數(shù)據(jù)內(nèi)價(jià)值，有關(guān)監(jiān)督設(shè)備可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，深入分析有關(guān)數(shù)據(jù)。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

1.1數(shù)據(jù)挖掘的概念

在上世紀(jì)90年代內(nèi)，研究人員提出了數(shù)據(jù)挖掘，主要目的就是希望能夠?qū)⑺杉降膽?yīng)用數(shù)據(jù)內(nèi)所具有的潛在價(jià)值信息挖掘，獲取價(jià)值信息。數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)包含較多學(xué)科內(nèi)容，例如人工智能、統(tǒng)計(jì)、可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)等。數(shù)據(jù)挖掘在對(duì)數(shù)據(jù)分析研究過(guò)程中，主要采取分類及聚類進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)有關(guān)知識(shí)進(jìn)行演變。數(shù)據(jù)挖掘常見模式主要分為四種，分別為頻繁模式、分類模式、聚類模式與異常模式[1]。

1.2數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程

1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段主要包含兩方面工作，分別為數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用點(diǎn)在確定之后，能夠有效對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)背景進(jìn)行掌握，對(duì)挖掘模式進(jìn)行確定。有關(guān)數(shù)據(jù)在收集之后，需要對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)所包含的冗余數(shù)據(jù)及空缺數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為計(jì)算機(jī)分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2、數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)娃聚主要是在數(shù)量及挖掘目標(biāo)確定之后，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘方法及技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，構(gòu)建針對(duì)性數(shù)據(jù)。

3、挖掘結(jié)果展示。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所得到的數(shù)據(jù)結(jié)果，十分抽象，除了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)行業(yè)工作人員無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行了解，所以需要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)化，通過(guò)圖形及圖像的方式，將挖掘結(jié)果在屏幕內(nèi)顯示出來(lái)，直觀將挖掘結(jié)果展示出來(lái)，用戶能夠?qū)ν诰蚪Y(jié)果深入理解。

4、挖掘結(jié)果應(yīng)用分析。按照挖掘背景及目的，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)性分析研究，進(jìn)而找到海量數(shù)據(jù)內(nèi)具有價(jià)值的信息，同時(shí)這些信息技有關(guān)生產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果正確性進(jìn)行判斷，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)知識(shí)進(jìn)行修正、完善[2]。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

2.1認(rèn)知無(wú)線電中頻譜資源預(yù)測(cè)應(yīng)用

認(rèn)知無(wú)線在頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)應(yīng)用，能夠有效提高頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)非授權(quán)用戶也可以對(duì)頻譜資源進(jìn)行利用。授權(quán)用戶在對(duì)頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)應(yīng)用過(guò)程中，非授權(quán)用戶能夠直接將頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)資源讓出來(lái)，非授權(quán)用戶就需要充分構(gòu)建頻譜途徑，構(gòu)建通信連接。非授權(quán)用戶要是沒有直接將頻譜資源讓出來(lái)，授權(quán)用戶與非授權(quán)用戶之間就會(huì)產(chǎn)生矛盾，進(jìn)而造成通信中斷，這樣情況所將的損失將是無(wú)法預(yù)計(jì)的。所以，非授權(quán)用戶及授權(quán)用戶要是都能夠?qū)︻l譜資源精確劃分，能夠有效對(duì)資源矛盾事件防止，在這種情況下頻譜監(jiān)測(cè)資源利用效率也就顯著提升。

正式由于認(rèn)識(shí)無(wú)線電技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用內(nèi)所具有的優(yōu)勢(shì)，在對(duì)認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)分析研究過(guò)程中，需要將重點(diǎn)放在授權(quán)用戶應(yīng)用規(guī)律上面，對(duì)授權(quán)用戶占據(jù)頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)空余時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助非授權(quán)用戶能夠在授權(quán)用戶空余時(shí)間內(nèi)尋找利用有關(guān)資源，這種預(yù)測(cè)性分析研究主要是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)的頻發(fā)模式實(shí)現(xiàn)。

2.2異常無(wú)線電信號(hào)監(jiān)測(cè)應(yīng)用

無(wú)線電監(jiān)測(cè)站在常規(guī)監(jiān)測(cè)過(guò)程中，最為主要的一項(xiàng)工作就是對(duì)異常無(wú)線電信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，嚴(yán)禁非法占用情況出現(xiàn)，有效提高無(wú)線電通信安全性能。

按照無(wú)線電監(jiān)測(cè)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可知，頻譜設(shè)備屬于常規(guī)性運(yùn)行，一旦出現(xiàn)異常運(yùn)行情況，所輸出的信號(hào)就與常規(guī)狀態(tài)下信號(hào)存在一定差異。所以，想要了解頻譜設(shè)備出現(xiàn)異常情況，只需要將將信號(hào)進(jìn)行分析比較，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效對(duì)海量信號(hào)內(nèi)特點(diǎn)進(jìn)行提取，在海量信號(hào)內(nèi)尋找到異常信號(hào)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在無(wú)線電監(jiān)測(cè)內(nèi)應(yīng)用，首先是通過(guò)無(wú)線電監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，模型在具有自我學(xué)習(xí)能力之后，能夠應(yīng)對(duì)無(wú)線電瞬息變化環(huán)境，對(duì)數(shù)據(jù)模型與歷史數(shù)據(jù)模型相似點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，在發(fā)現(xiàn)無(wú)線電設(shè)備出現(xiàn)異常運(yùn)行情況之后，數(shù)據(jù)模型就會(huì)發(fā)出警告。

結(jié)論：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析內(nèi)應(yīng)用，能夠有效對(duì)頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析流程進(jìn)行簡(jiǎn)化，在大量數(shù)據(jù)信息內(nèi)高效率的找到針對(duì)性數(shù)據(jù)信息，提高信息挖掘質(zhì)量，進(jìn)而為管理人員提供針對(duì)性意見。正式由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析內(nèi)所具有的作用，所以對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析研究，能夠有效推動(dòng)頻譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)展。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]謝湘寧.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在專利信息分析中的應(yīng)用[J].中國(guó)發(fā)明與專利，2015，01：59-62.

[2]馮漪平.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高速公路流量監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2012，04：86.