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第99章 共铸辉煌（第3页）

负责时间序列预测的小组收集基础建设项目的历史数据，运用时间序列预测算法预测未来各阶段的能量需求。

“基础建设项目的历史数据收集好了，时间序列预测算法运行完成，预测出了未来各阶段的能量需求。

现在将这些预测数据作为输入，运用动态规划和整数规划为项目规划能量供应策略。”

负责时间序列预测的数学家说道。

在对多技术融合进行优化以及为偏远星系基础建设项目规划能量供应策略的过程中，星际科考队也传来了新的消息。

“林翀，星际科考队在执行任务过程中，发现了一些关于暗物质分布的新线索，这些线索可能对我们进一步完善基于暗物质交互的宇宙导航系统有重要意义。

但这些线索比较零散，需要从数学角度进行整理和分析，挖掘其中潜在的规律。”

负责科考数据收集的成员说道。

林翀眼中闪过一丝惊喜：“数学家们，这是个重要发现。

大家从数学角度想想办法，如何运用数据分析方法，从这些零散线索中提取有价值的信息，完善宇宙导航系统。”

一位擅长数据挖掘与模式识别的数学家说道：“我们可以运用聚类分析和关联规则挖掘的方法。

首先，将这些关于暗物质分布的零散线索按照不同的特征进行聚类，比如暗物质密度、分布区域的几何形状等。

通过聚类，将相似的线索归为一类，便于发现其中的共同模式。

然后，运用关联规则挖掘，寻找不同聚类之间以及聚类与宇宙导航系统现有参数之间的关联关系。

例如，发现某种暗物质分布模式与导航信号特征之间的潜在关联，从而为调整导航模型提供依据。

同时，运用机器学习中的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对暗物质分布数据进行特征提取和模式识别，进一步挖掘潜在规律，提高导航系统对暗物质分布变化的适应性。”

“聚类分析、关联规则挖掘和深度学习算法具体怎么应用呢？而且怎么验证挖掘出的规律的可靠性？”

有成员问道。

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“在应用聚类分析时，我们选择合适的聚类算法，如K-means算法，根据暗物质线索的特征距离，将线索分为不同的类别。

对于关联规则挖掘，设定合适的支持度和置信度阈值，挖掘不同聚类之间以及与导航参数的关联规则。

在深度学习算法方面，将暗物质分布数据进行预处理后输入CNN，通过卷积层、池化层等操作提取数据特征，训练模型识别暗物质分布模式。

为了验证规律的可靠性，我们运用交叉验证的方法，将数据分为训练集、验证集和测试集。

在训练集上训练模型，在验证集上调整参数，最后在测试集上验证挖掘出的规律和模型的准确性。

同时，与实际观测数据和理论模型进行对比，确保规律和模型的合理性。”

擅长数据挖掘与模式识别的数学家详细解释道。

于是，数学家们运用聚类分析、关联规则挖掘和深度学习算法，对星际科考队发现的暗物质分布线索进行分析。

负责数据预处理的小组对暗物质分布线索数据进行整理和标注，为后续分析做准备。

“暗物质分布线索数据预处理完成了，现在运用聚类分析将数据分类，然后进行关联规则挖掘和深度学习分析，从这些线索中提取有价值的信息。”

负责数据预处理的数学家说道。

随着各项工作的深入推进，超远距离能量传输和探索通讯信号与暗物质交互成果在小规模实践应用中不断取得新的进展和突破。

然而，宇宙的奥秘无穷无尽，实践应用中也必然会遇到更多未知的挑战。

探索团队能否凭借数学智慧，持续攻克这些难关，将这些成果进一步推广应用，为联盟与“星澜”

文明创造更加辉煌的未来呢？未来充满希望与挑战，但他们凭借着对科研的热爱和对数学的精湛运用，在实践创新的道路上坚定前行，努力用数学谱写联盟与“星澜”

文明发展的新篇章。

在运用聚类分析、关联规则挖掘和深度学习算法对暗物质分布线索进行分析的过程中，取得了令人振奋的成果，但同时也出现了新的难题。

“林翀，通过分析，我们确实从暗物质分布线索中挖掘出了一些有价值的规律和关联关系，这对完善宇宙导航系统非常有帮助。