基于MATLAB的具有相似事件匹配功能的数据库

资 源 简 介

基于MATLAB的具有相似事件匹配功能的数据库

详 情 说 明

该MATLAB程序实现了一个具备相似事件匹配功能的智能数据库系统，其核心架构采用了两阶段处理流程。第一阶段运用Kmeans聚类算法对历史事件数据进行特征分析，通过无监督学习将具有相似特征的事件自动归类到不同簇中，这种聚类处理为后续的相似事件检索建立了高效的索引结构。第二阶段构建神经网络模型，利用聚类后的标注数据进行监督训练，使其能够学习不同事件特征与结果之间的复杂非线性关系。

当用户输入新案例时，系统首先通过预训练的Kmeans模型快速定位到最相似的簇类别，这个粗筛过程大幅缩小了匹配范围。随后神经网络会对该案例进行精细化预测，输出可能的结果概率分布。这种"聚类+神经网络"的混合架构既保证了匹配效率，又提高了预测精度，特别适合处理具有复杂特征维度的事件数据。

值得注意的是，程序采用模块化设计，虽然示例数据因隐私要求未包含在内，但数据接口规范清晰，用户可以方便地接入自己的事件数据集。该框架可扩展性强，既可用于传统的客户行为分析场景，经过适当调整后也能适用于工业设备故障预测等垂直领域。