1、“.....使得其信号传输面临着极大的阻碍。因此,云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘具有实施的必要性,数据挖掘算法的改进可以实现对故障数据的分析与处理,提升了其应用效通信故障数据的处理也采用手动逐层挖掘与算法的数据挖掘技术,在实际的应用中,主要是利用决策叉树的方式进行数据挖掘,很多应用实践证明,这种数据挖掘算法的应用效果虽然也较好,误码率较低,平稳定较好,特征来讲,其主要包含了两个方面的特征为带宽受限信道,在传播过程中对于频率较高的信号存在较大的吸收系数传播受到距离的约束,因此,具有多径传输的特性,在传播过程中极易受到电磁场干扰等的影响,加大了通信故云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘算法研究原稿,在具体的应用中,由于光纤通信故障数据的耦合性较强......”。

2、“.....影响了光纤通信中故障问题的识别与处理。因此,为了有效解决此类问题,就需计算环境下海量数据挖掘的优化方法研究玉林师范学院学报,。信道模型及故障数据时间序列分析信道模型为了实现对云计算环境下海量光纤通信故障数据的有效挖掘,需要光纤数据传输的基础上构建科学的通信信道模型,使就加剧了数据通信故障的出现概率,故障数据的挖掘算法可以有效实现故障的定位与识别,进而保证了数据传输的准确性,提高了光纤通信的整体水平。就目前来看,在故障数据的提取上,般采用的是正态相关状态特征的提取方的数据挖掘算法对于云计算环境下的海量数据挖掘情况更为适用。结束语随着经济社会的发展,光纤通信的普及率较高,由于光纤通信过程中极易受到外部因素的影响,使得其信号传输面临着极大的阻碍。因此......”。

3、“.....对于故障数据的处理具有重要的参考与借鉴价值。另外,在有些时候,在云计算环境下的海量光纤通信故障数据的处理也采用手动逐层挖掘与算法的数据挖掘技术,在实际的应用中,主要是利用决量光纤通信故障数据挖掘具有实施的必要性,数据挖掘算法的改进可以实现对故障数据的分析与处理,提升了其应用效果。参考文献耿德志云计算环境下海量信息故障数据挖掘算法计算机产品与流通,张捷,封俊红,朱晓姝云故障数据的经验模态分解和故障特征聚类随着对云计算环境下的海量光纤通信故障时频的分析,以功率谱密度为特征进行故障数据的提取,可以得到有关的功率谱密度特征的提取结果与传递函数,进而在此情况下可以进行相关海信的整体水平。就目前来看,在故障数据的提取上,般采用的是正态相关状态特征的提取方式,在具体的应用中,由于光纤通信故障数据的耦合性较强......”。

4、“.....进行相关的数据研究,得到故障数据的非线性时间序列分析模型,进而在此基础上进行故障数据的时域与频域分析,以功率谱密度作为特征提取,得到图的结果。云计算环境下的海光纤通信过程中能够实现故障数据的采集,结合故障的实际情况,进行相关故障问题的处理,实现光纤通信的通畅性与高效性。光纤通信信道为扩展信道,其在信道的传播模式上,采用的是多输入多输出的方式,就光纤通信信道量光纤通信故障数据挖掘具有实施的必要性,数据挖掘算法的改进可以实现对故障数据的分析与处理,提升了其应用效果。参考文献耿德志云计算环境下海量信息故障数据挖掘算法计算机产品与流通,张捷,封俊红,朱晓姝云,在具体的应用中,由于光纤通信故障数据的耦合性较强......”。

5、“.....影响了光纤通信中故障问题的识别与处理。因此,为了有效解决此类问题,就需故障数据时频分析在构建了云计算环境下的海量光纤通信的信道模型与故障数据时间序列的基础上,有必要进行相关故障数据挖掘算法的改进设计。由于在云计算环境背景下,光纤通信具有数据规模庞大扰动性极强等特点,这也云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘算法研究原稿挖掘操作,影响了光纤通信中故障问题的识别与处理。因此,为了有效解决此类问题,就需要进行数据挖掘算法的改进,本研究中采用的是非线性时间序列模型的分析方式,主要通过对故障数据的时域与频域分析来实现故障的处,在具体的应用中,由于光纤通信故障数据的耦合性较强,这就使得正态相关状态特征不能完全满足于云计算环境下光纤通信故障数据的挖掘操作,影响了光纤通信中故障问题的识别与处理......”。

6、“.....为了有效解决此类问题,就需改进设计。由于在云计算环境背景下,光纤通信具有数据规模庞大扰动性极强等特点,这也就加剧了数据通信故障的出现概率,故障数据的挖掘算法可以有效实现故障的定位与识别,进而保证了数据传输的准确性,提高了光纤通道模型,分析了数据挖掘算法的改进设计,对于故障数据的处理具有重要的参考与借鉴价值。故障数据的经验模态分解和故障特征聚类随着对云计算环境下的海量光纤通信故障时频的分析,以功率谱密度为特征进行故障数据的提光纤通信故障数据挖掘算法研究原稿。光纤通信故障数据挖掘算法改进设计问题的提出及故障数据时频分析在构建了云计算环境下的海量光纤通信的信道模型与故障数据时间序列的基础上,有必要进行相关故障数据挖掘算法量光纤通信故障数据挖掘具有实施的必要性,数据挖掘算法的改进可以实现对故障数据的分析与处理......”。

7、“.....参考文献耿德志云计算环境下海量信息故障数据挖掘算法计算机产品与流通,张捷,封俊红,朱晓姝云进行数据挖掘算法的改进,本研究中采用的是非线性时间序列模型的分析方式,主要通过对故障数据的时域与频域分析来实现故障的处理。故障数据时间序列采样以后,得到了如下结果图光纤通信数据的时域采样波形将云计算环就加剧了数据通信故障的出现概率,故障数据的挖掘算法可以有效实现故障的定位与识别,进而保证了数据传输的准确性,提高了光纤通信的整体水平。就目前来看,在故障数据的提取上,般采用的是正态相关状态特征的提取方海量光纤通信故障数据的特征聚类,为后期故障的识别分析与处理提供了重要的数据参考。云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘算法研究原稿。摘要本文基于云计算环境下的海量光纤通信故障数据信道模型,分析了数......”。

8、“.....进而在此情况下可以进行相关海量光纤通信故障数据的特征聚类,为后期故障的识别分析与处理提供了重要的数据参考。光纤通信故障数据挖掘算法改进设计问题的提出云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘算法研究原稿,在具体的应用中,由于光纤通信故障数据的耦合性较强,这就使得正态相关状态特征不能完全满足于云计算环境下光纤通信故障数据的挖掘操作,影响了光纤通信中故障问题的识别与处理。因此,为了有效解决此类问题,就需。参考文献耿德志云计算环境下海量信息故障数据挖掘算法计算机产品与流通,张捷,封俊红,朱晓姝云计算环境下海量数据挖掘的优化方法研究玉林师范学院学报,。摘要本文基于云计算环境下的海量光纤通信故障数据信就加剧了数据通信故障的出现概率,故障数据的挖掘算法可以有效实现故障的定位与识别,进而保证了数据传输的准确性......”。

9、“.....就目前来看,在故障数据的提取上,般采用的是正态相关状态特征的提取方是其在挖掘过程中与本研究的挖掘算法相比,具有耗时长的劣势,其主要适用于数据量较小的情况,而本文的数据挖掘算法对于云计算环境下的海量数据挖掘情况更为适用。结束语随着经济社会的发展,光纤通信的普及率较高,障的发生概率。光纤通信过程中,由于信道为多径结构,该结构的形成主要是由于网络节点的信道传播衰减所造成的。云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘算法研究原稿。另外,在有些时候,在云计算环境下的海量光光纤通信过程中能够实现故障数据的采集,结合故障的实际情况,进行相关故障问题的处理,实现光纤通信的通畅性与高效性。光纤通信信道为扩展信道,其在信道的传播模式上,采用的是多输入多输出的方式,就光纤通信信道量光纤通信故障数据挖掘具有实施的必要性......”。