数据挖掘及辅助决策在物联网中的应用分析

本文主要针对物联网的数据挖掘以及辅助决策模型进行计算,在全面构建物联网分布型空间分布的基础上重点推出数据挖掘以及辅助决策功能在物联网发展中的应用技术.     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段,通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统,诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析,以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

基于云服务的农业物联网平台的研究与设计

针对农业信息化，本文设计基于云服务的农业物联网平台，通过传感器、高清摄像头实时动态采集农业墒情、温湿度以及虫情等数据，建立农业大数据平台，通过数据挖掘算法，分析农业病虫害防治、墒情调节的决策数据，为农业生产提供辅助服务手段。     

数据挖掘技术在超市会员卡分析中的应用

介绍了应用数据挖掘技术开发的会员卡分析平台DMSMCA.分析了进行DMSMCA设计的体系结构、功能模块和关键技术等,并对数据挖掘技术在商业上的应用前景进行了的探讨.通过在某超市的实际使用结果表示该系统具有较好的辅助决策功能.     

知识发现和数据挖掘及其在油田生产辅助决策中的应用

知识发现（KDD)与数据挖掘(DataMining)是一个飞速发展的领域，随着方法和技术手段日趋丰富，应用也更加广泛深入。本文简论了数据挖掘与知识发现技术及其特点、结合采掘系统原型框架探讨了数据采掘技术在油田生产辅助决策中的应用。     

物联网与数据挖掘云服务

物联网与云计算是目前信息技术的研究热点,探讨数据挖掘在其中扮演的角色,以及与这2项技术相结合的方式.分析了数据挖掘在物联网中的地位和作用,指出了云计算是物联网的基石,剖析了分布式数据挖掘与并行数据挖掘的异同,说明了物联网中数据挖掘服务的提供方式.     

沿江港口码头管理系统中的空间知识挖掘

利用空间数据挖掘技术挖掘信息系统中隐藏的知识与信息，以提高决策的科学性是当前研究的热点之一。阐述了空间数据挖掘的概念和基本特点以及空间数据挖掘与GIS的关系，介绍了空间数据挖掘的基本方法和步骤。结合江苏省沿江开发的实例，在对江苏沿江港口码头数据分析和调查的基础上，以辅助决策为目的，利用空间数据挖掘语言GMQL实现了江苏省沿江港口码头管理系统中的空间数据挖掘，并简单介绍了空间数据挖掘在沿江港口管理中的应用。     

基于免疫遗传算法的抗菌药物数据挖掘

本文主要研究基于免疫遗传算法的抗菌药物数据挖掘.在数据挖掘的过程中,传统挖掘方法的精确度较低,因此,将免疫遗传算法技术应用到抗菌药物数据挖掘中,可以提高数据挖掘的准确性和及时性.数据挖掘技术为有效地分析疾病间的关系以及其出现的规律提供了新思路,以此来更好地治疗疾病,提升治疗效果.在HIS系统中对抗菌药物的数据进行分析和挖掘,获得潜在的规律和趋势,逐渐建立抗菌药物诊断知识库.依据HIS系统的医嘱数据,根据规则自主学习并更新知识库数据,从而为医生治疗患者提供合理的辅助决策.     

基于云计算平台的物联网数据挖掘研究

随着社会的不断发展,信息产业已经逐渐成为了国民经济发展的重要支柱,而物联网作为新一代信息技术的重要组成部分成为推动人类文明向智能化方向发展的关键技术。物联网中的数据挖掘是物联网技术中重要的一环,是未来物联网应用数量大规模增长后对物联网产业的强力补充,本文分析了物联网数据的特点以及物联网数据挖掘存在的困难,以及云计算的出现为物联网数据挖掘提供了重要思路,文中论断云计算为物联网提供了最具计算力和存储力的平台,并创新性的提出物联网云的概念。另外,在对平台可行性及性能进行分析的过程中,本文提出了数据转换器、开放平台接口等思路,使整个平台有更好的扩展性,方便第三方开发和测试。目前,物联网应用的整体生态系统面临很多挑战,产业链中的不同人群也面临着不同问题,本文也给物联网中这些问题的解决提供了很好的思路。     

基于物联网与云计算的数据挖掘技术

在大数据时代,数据成爆炸式增长状态,加大了数据分析和利用难度。应用数据挖掘技术有助于提高数据分析和利用水平。云计算、物联网技术的出现则有助于深化发展数据挖掘技术。现如今,对三种技术已进行了融合发展,有效提高了数据挖掘技术应用水平。本文主要介绍了物联网、云计算、数据挖掘的概念,分析了基于云计算的物联网数据挖掘技术原理,同...     

高校科研管理系统智能分析模块的分析与实现

对数据挖掘相关原理和技术进行了详细介绍.并针对高校科研系统自身信息的特点,应用了Java封装的Weka软件包中的Apriori关联分析方法、J48分类分析方法,SimpleKMeans聚类分析方法对高校科研项目信息、科研成果信息、科研论文信息以及用户信息进行深入分析.构建相应的数据仓库,实现了对科研信息的采集及数据转换,并结合数据挖掘技术建立了智能分析模型,为高校科研管理者提供良好的辅助决策支持.     

基于人工智能模糊逻辑算法的物联网系统搭建与实现

人工智能是管理物联网中大量数据流和存储的解决方案之一。随着高速互联网和许多可以集成到微控制器中的传感器的应用，物联网开始逐渐普及和应用。由于数据流量的激增和传感器的增多，一些数据可能会面临网络中的存储困难、延迟、通道限制等问题。针对这些问题，人工智能在数据挖掘、管理和控制中发挥重要作用。介绍了人工智能系统在物联网中的应用，阐述了数据挖掘和管理的重要性。同时，结合物联网探讨了模糊逻辑和神经网络等人工智能中常用算法的应用。     

利用数据挖掘进行辅助决策

为了实现数据挖掘的辅助决策功能，利用关系型数据库中的信息，采用决策树算法，构建数据挖掘模型，进行数据挖掘得到决策树。文章中确立的数据挖掘模型具有分析预测、辅助决策的功能。     

联机分析挖掘技术在部队后勤辅助决策系统中的应用

本文介绍了联机分析挖掘技术在后勤保障辅助决策系统中的应用。这项研究将联机分析处理和数据挖掘有机地结合起来,使得我们在进行数据分析的准确性、灵活性和系统分析任务的响应性上有了很大的提高。     

智能数据挖掘引擎的设计与实现

1.引言数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”有用信息,进而提供决策支持。在互联网时代,商业竞争日趋激烈,就企业而言,对于企业所积累的大量数据进行高效挖掘、智能分析以辅助企业决策就变得越来越重要。因此,基于人工智能和统计技术的数据挖掘系统日益成为数据挖掘研究的焦点。高性能数据挖掘系统应支持高速数据处理并且提供足够的灵活性和可扩展性。基于此,在构建数据挖掘系统时,所要考虑的一个     

我所知道的一点Data Mining

市场竞争的激烈迫使企业高层寻找更为科学、系统、有效的辅助决策技术和整体解决方案来处理日益复杂的公司事务。毫无疑问,数据挖掘就是很好的选择之一。数据挖掘到底是什么?数据挖掘作为一个过程、是否有章可循、有规可依?企业应该在哪些领域应用数据挖掘技术?目前,数据挖掘的技术咨询、系统集成、工具软件的状况究竟怎样?新年伊始,我们和中国人民大学数据挖掘中心一起精心组织推出这个专题,希望通过这个专题向读者传递实用的信息。     

浅谈数据挖掘在财务分析中的应用

随着企业会计信息化的日益发展,企业数据的处理也从简单的查询统计功能向辅助决策功能进展.该文结合数据挖掘的概念,分析了数据挖掘在财务分析中的意义,列举了数据挖掘在企业财务领域中的具体应用,并进一步给出数 据挖掘在财务分析中应用的方法和步骤.     

基于Web Service的数据挖掘系统的研究与应用

数据挖掘是从海量数据中发现有意义的模式和规则的一项关键技术.国内很少有商家使用数据挖掘来辅助商业决策.给出了基于Web Service的数据挖掘系统结构及实现方案;描述了一个基于Web Service的数据挖掘系统原型,进一步说明了所提出的系统结构具有较高的效率、可信度、可实施性和安全性.     

面向海量数据应用的物联网信息服务系统研究综述*

物联网信息服务系统整合了基础设施层获取的海量数据,是面向各类物联网应用提供跟踪、监测和控制等信息服务的关键平台。阐述了物联网海量数据处理技术,包括存储、预处理和数据挖掘;总结了物联网信息服务系统在系统安全、隐私保护和可信性方面的安全保障机制;从系统架构、实现技术和系统实践三个方面,探讨了物联网信息服务系统的设计。最后,展望了这一领域面临的挑战和有待进一步研究的方向。     

基于数据挖掘的校园一卡通决策支持系统设计与开发

针对当前高校一卡通数字化校园,提出以数据仓库技术为核心、以联机分析处理技术和数据挖掘技术为手段,整合一卡通应用系统的核心业务数据,分析并挖掘数据隐藏关系,提取有用信息,供管理员辅助决策,并供其他应用系统共享,产生联动。