面向属性归纳和判定树的结合及其在软构件查询中的应用

构件的复用是软件复用的主要形式,大批的构件必须用一个数据库进行管理,如何从构件库中查询满足条件的构件是构件库系统的研究重点之一.数据挖掘技术为解决上述问题提供了一条可行的途径.利用数据挖掘技术中的面向属性归纳(attribute-oriented induction,AOI)对数据挖掘集进行处理得到初始工作关系,再利用判定树(decision tree)对初始工作关系进行数据概化,从而将两种方法结合起来在构件库中快速、有效地查找到有用的构件信息.通过对数据挖掘技术的应用,为复用者理解和选取构件提供了一定程度的辅助判定支持.     

基于以太网和Internet的远程计量设备管理系统

计量设备管理信息系统,可在线提供计量设备的运行状态、档案、维护诊断和工艺流程等信息,确保计量设备的使用率、完好率和准确率,为企业成本核算提供准确的数据,提高企业的效益。现用大量计量设备来自不同厂商,各自采用专用接口和不同通信协议,为解决这些异构设备集成,采用嵌入式计量操作站,利用现有覆盖企业的局域网络,以TCP/IP协议为基础,Web技术为核心,实现信息的采集和处理,对计量设备进行远程维护和组态。     

基于距离和的数据挖掘技术在中考成绩处理中的应用

数据挖掘技术为海量数据处理提供了新的数据处理方法,并也为检测考生成绩信息的真实性提供了新的途径。根据基于距离和的数据挖掘技术的处理方法,提出了针对中考考生成绩信息进行异常成绩的检测方法,以提高成绩检测的真实性与准确性。     

提升企业能源计量管理水平的实践与思考

能源计量是企业能源管理和节能工作的基础,而能源计量更是获得准确可靠的能源数据的前提,是基础中的基础。提高能源计量管理水平,完善能源计量管理制度,对于保证能源计量数据的规范性和准确性,进而为科学制定节能减排政策具有十分重要的意义。     

基于数据挖掘的6σ管理方法研究

提出数据挖掘技术可以作为6σ管理方法的补充，通过分析大量质量数据，找出企业流程改进方面深层次的信息，从而有效指导流程改进。从6σ管理分析步骤中添加数据挖掘工具库入手，构造融合数据挖掘技术的6σ管理流程图。     

数据挖掘在员工考评管理信息系统中的应用

针对企业员工综合考评管理信息系统的设计需求,提出了一种基于RBF径向基神经网络的数据挖掘方法,着重讲述了该挖掘方法的构造方案及其在员工考评管理信息系统中的应用。方案首先对员工＂德能勤绩＂数据仓库进行提炼,抽取形成考评数据挖掘库,然后应用RBF神经网络从大量的员工数据中挖掘有用信息,实现对员工的考评细分,为企业的管理决策提供有力支持。实际应用情况表明了方案的科学性和有效性。     

有关能源计量利于节能的讨论

能源计量作为计量科学的一个重要分支,是指对煤炭、原油、天然气、电力、焦炭、煤气、热力、成品油、液化石油气、生物质能和其他直接或者通过加工、转换而取得有用能的各种资源量值准确测量的活动。它是能源管理的一项重要技术手段,涵盖了社会生活的各个方面,尤其在工业生产领域,从原材料采集、运输、物料交接、生产过程控制到成品出厂,都需要通过能源计量数据控制能源的使用。它具有潜在的节能特性,是所有节能活动的首要基础和前提。     

大数据技术在应用型高校人才培养制定中的应用

随着科技的进步以及互联网技术的普及,在网络上充斥着大量的数据信息,大数据技术也得以发展,大数据影响着各行各业。在高等教育中,专业人才培养方案的制定也离不开政策信息、行业发展信息、毕业生反馈信息的支撑,文中简要介绍了大数据技术和数据挖掘技术,分析了利用CRISP-DM模型进行数据挖掘为专业人才培养方案制定提供支撑的思路。     

数据挖掘在课程教学中的应用

随着教育信息数据不断增加,我们面对大量数据时无法获得最有价值的知识,从而降低了数字化教学资源的作用.以武汉纺织大学线性代数课程为例,用数据挖掘工具Weka,结合关联规则和决策树方法,从往年积累的真实数据中挖掘出有价值的信息,为该课程的教学改革提供有力的理论支持.实践表明:数据挖掘技术用于教育中能提高教学效果.     

RFID电子物料车实现印染MES生产数据采集的研究

印染制造企业现有的制造执行系统(MES)大多采用条码技术作为生产任务的标识来间接地获取加工过程数据,难以保证生产信息的实时性和准确性。针对该问题,提出一种在印染制造执行系统中采用RFID技术的电子物料车实时采集被加工布料生产信息的方法,并对RFID电子物料车的设计、多读卡器和多RFID标签的射频识别系统的防碰撞识别、定位以及射频卡读写等技术进行了研究。该方法可在印染企业两库三层信息化体系结构中,通过MES采集物料生产过程中的实时信息,实现物料加工信息和生产管理信息的同步。     

数据挖掘在高速公路收费系统中的应用探讨

我国高速公路联网收费系统中包含丰富的数据资源,对于这些离散的原始数据,目前大部分采用数据仓库（DW）和联机分析处理（0LAP）技术,而数据挖掘（DH）却应用不广。然而对于高速公路联网收费系统中的海量数据内部,蕴藏着丰富的内在关系和隐含信息。本文探讨了数据挖掘技术在高速公路联网系统中的部分应用问题。     

Development of a multi-layer perceptron artificial neural network model to determine haul trucks energy consumption

The mining industry annually consumes trillions of British thermal units of energy,a large part of which is saveable.Diesel fuel is a significant source of energy in surface mining operations and haul trucks are the major users of this energy source.Cross vehicle weight,truck velocity and total resistance have been recognised as the key parameters affecting the fuel consumption.In this paper,an artificial neural network model was developed to predict the fuel consumption of haul trucks in surface mines based on the gross vehicle weight,truck velocity and total resistance.The network was trained and tested using real data collected from a surface mining operation.The results indicate that the artificial neural network modelling can accurately predict haul truck fuel consumption based on the values of the haulage parameters considered in this study.     

数据挖掘算法的分析与研究

本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究,总结了数据挖掘的基本步骤,归纳了数据挖掘的基本方法,并在此基础上,提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。     

遗传算法编码设计及其在数据挖掘中的应用

数据挖掘就是从大量的数据中提取或者“挖掘”知识,从而实现对数据资源的有效利用．关联分析是数据挖掘诸多功能中应用最广泛的一种．关联分析用于发现关联规则,关联规则描述了给定数据集的项之间的有趣联系．提出了一种基于遗传算法的关联规则的挖掘算法．在关联规则的编码方面,提出了对个体进行变长编码的方法,从而在一定程度上减少了无效规则的数目;在适应度函数的构造方面也进行了一些改进;针对规则库的覆盖问题,采用标志位的方法,对挖掘过的规则设置标志,避免规则重复挖掘．     

数据挖掘在电信领域中的应用研究

面对通信业中愈演愈烈的竞争,发展潜在客户以及保持现有客户显得至关重要。本文阐述了数据挖掘技术在电信业中的具体应用。     

关联规则挖掘在临床诊断中的应用研究

将关联规则挖掘应用于临床疾病诊断工作,力求找出数据中各层次因素间的关联关系,挖掘疾病数据库中的关联规则。通过实例试图发现吸烟、环境污染、职业性致肺癌因素、肺部慢性疾病等因素与肺癌的发生与诊断间的关联关系,从而发现肺癌疾病与它产生的可能因素间的规则,利用规则模式指导肺癌的诊断与预防。并期望以此为例研究关联规则挖掘在疾病诊断各方面的应用。     

深地科学领域的若干颠覆性技术构想和研究方向

习近平主席指出“向地球深部进军是我们必须解决的战略科技问题”,开发深地资源已经成为未来中国科技发展的重要方向。然而,目前人类对于地球深部的认知相当匮乏,国际上ICDP与GFZ等研究组织已经开展深地科学基本规律研究。因此,超前布局、抢占深地研究高地、积极推动深地基础前沿大科学问题探索已迫在眉睫。本文从深地能源和人类生存的角度出发,深度剖析了深地资源开发和深地空间利用的必然趋势,提出向地球深部进军研究的3个层次内容,即深地地质结构探测、深地行为规律研究及深地环境利用与资源开发。同时,围绕关系国家全局的地下空间资源开发、能源储备、核废料处置等国家长远战略,提出深地科学研究领域的3个颠覆性技术构想,即深地矿产资源的流态化开采、深地空间与地下城市、深地实验室与深地空间舱。最后,针对深地岩石力学、深地渗流力学、深地地震学与地球物理学、深地微生物能量溯源等国际最前沿的深地基础科学问题,明确深地科学研究的若干重要研究方向,即原位保真取芯技术,深地非常规岩石力学行为,深地结构与开采的透明推演理论,深地地震学与地球物理学,深地微生物学,深部资源开采与能源储存,深地地下水赋存、运移及水质变化,基于深井抽水蓄能的风、光、水、热一体化开发,地下空间生态、能量循环系统等。基于若干颠覆性技术构想的攻关和若干重要研究方向的探索,构建中国独有、世界领先的深地基础性科学前沿研究阵地。     

基于数据挖掘技术的教学质量分析评价系统的实现

提出基于多维立方体的数据挖掘思想和方法以及一种定量分析和定性评价相结合的教学质量综合测评方法,并运用数据仓库和联机分析处理技术构建一种“平面”和“立体”相结合的教学质量综合测评体系,建立多维综合测评联机分析挖掘模型,实现在高校教学质量分析评价中的应用。     

数据挖掘及其在电信客户关系管理中的应用

讨论了数据挖掘技术的方法以及电信客户关系管理系统的原理。电信运营商使用客户关系管理系统来降低运营成本,提供优质的客户服务。数据挖掘技术的应用可以帮助电信运营商发现客户消费行为、识别客户特征,辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务。     

基于模式分解树的增量挖掘

数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分。频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点。本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘算法。通过合理地组织候选项索引,可以取得较高的效率。