一种基于数据立方体的数据挖掘技术的研究

基于数据立方体的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次加工和处理的过程.本文分析了数据挖掘的基本概念,并结合数据仓库和数据挖掘的发展,探讨了一种基于数据立方体的数据挖掘系统.文中给出了系统的框架,介绍了数据仓库和数据立方体的创建方法;针对传统ID3决策树算法的缺点,将信息增益的计算方式与属性值的概率相结合,给出了一种优化的算法,并图形化的显示了挖掘结果.     

基于粗糙集理论的质量屋顾客需求分析技术

为解决质量屋的顾客需求信息中所存在的模糊性、不完整、不一致和冗余等问题,提出了基于粗糙集理论的顾客需求分析技术解决方案.该方案以数据仓库和数据挖掘技术为基础,存储、分析并处理已获得的顾客需求初始信息.利用分明矩阵启发式粗糙集约简算法来约简顾客需求信息规则,减少不必要的工程特性改动,降低产品设计与改进的成本和风险.借助J2EE架构与Oracle数据仓库,实现了约简算法,并验证了预期的效果.     

数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究

由于传统的数据统计方法已无法完成对海量数据信息的挖掘提取,为此数据挖掘技术(DM)被逐渐应用于信息的分析应用研究中。以医疗领域中的Breast Cancer治疗数据的信息挖掘为对象,在WEKA数据挖掘平台下,通过应用贝叶斯网络(BayesNet)算法快速地实现了对治疗信息的挖掘。实验表明,数据挖掘技术的应用对相关信息挖掘领域的研究具有一定的参考价值。     

基于数据挖掘的产品概念设计建模研究

在产品概念设计过程中，引入数据挖掘技术和方法，提出了基于数据挖掘的全息虚拟产品概念设计模型，开发了数据挖掘工具，建立了面向产品概念设计方案生成的数据仓库；研究建立决策树算法的数据挖掘模型，以支持度为目标，实现从所建立的机械产品库、设计规则库、领域知识库中挖掘相关数据、信息和知识，从而极大地支持机械产品方案创新设计过程。以机床传动机构设计为例，说明了采用决策树方法的数据挖掘模型来实现机械产品概念设计的功能结构映射过程。     

ERP环境下销售决策支持的研究与实现

针对制造业ERP在决策支持方面的不足,采用数据仓库和数据挖掘技术进行改进.通过构建数据仓库,利用联机分析处理和数据挖掘技术,把原来的销售管理系统扩展为销售决策支持系统,从而将企业ERP的海量数据转换为决策信息.并通过实例介绍了基于神经网络的数据挖掘在销售预测方面的应用.     

基于关联规则的教务信息挖掘

在高校中,教务管理系统每年都产生大量和教学相关的数据,如教师基本信息、学生基本信息、成绩数据及各项测评信息等。这些数据真实的反映了高校的教学情况,但并没有充分利用这些数据来挖掘出有用的决策信息。通过对基于关联规则的教务信息挖掘的研究,把改进的Apriori算法应用在教务信息挖掘中,对影响学生成绩的因素进行分析,确定相互之间的关联规则,以改善教学。     

对企业用电量分析与预测的数据挖掘

讨论了数据仓库的构建模型和构建过程,以天津市某区统计局系统为例,对数据仓库技术和数据挖掘技术进行了实际应用的研究:即在构建完成数据仓库的基础上,提出了利用Microsoft聚集模型进行数据挖掘,利用逐月用电量数据,分析了电量与企业增加值、月平均气温、营业利润等的相关关系.     

基于数据挖掘的企业设备管理研究

针对现有的企业设备管理信息系统,提出了引入数据挖掘技术,挖掘有用的知识、模式和辅助设备管理、决策.同时,介绍了数据仓库的建立,设计了基于数据挖掘的系统体系结构,使之提高设备管理水平,促进企业信息化进程.     

基于HITS算法对Web数据挖掘技术改进研究

Web是一个巨大的信息资源库,在信息爆炸而知识缺乏下,如何从Web中挖掘有用的知识.已经成为目前数据挖掘的热点.HITS算法是进行权威面页挖掘的一种最权威、最广泛的算法.为了有效进行数据挖掘,文章在分析了传统的HITS算法基础之上,提出采用基本集缩减法对HITS算法进行改进过程,通过实验得到了更快,更准确的Web数据挖掘.     

规则评估方法与数据质量挖掘系统

为从数据挖掘结果中获得真正有用的规则,探讨了评估规则的度量,提出了度量关系的新概念,并应用于发现与评估有用规则集的算法中.经过度量函数之间的相关分析,确定适合的度量,并据此对规则进行兴趣度评估,指导用户对有用规则的选择.此外,为了解决数据集成系统中存在"垃圾"数据的问题,提出了数据质量挖掘与控制系统框架,将数据挖掘规则应用于数据质量管理中.使用经过评估筛选得到的规则,能够检测数据库中的异常和不完整数据,解决数据集成过程中部分数据质量问题.通过企业信息集成实例,说明了规则评估及应用方法的有效性.     

曲面数据采集及预处理方法

介绍通过分析和运用曲面数字化技术实现曲面数据的采集,并提出了一种进行数据预处理的方法。     

ecm in-process data collection and control

Electrochemical machining (ecm) is a fast and efficient method to fabricate intricately designed metal parts. However, tooling is often expensive and electrical power consumption is relatively high. The precision of an ecm process is dependent on several variables which often cannot be predicted in the initial tool design. This leads to iterative tool adjustments until the desired level of precision is achieved. A system was devised to use a computer for collecting data from the ecm process and for monitoring and controlling ecm operations. It is hoped that these data collections and analyses will lead to the formulation of alogrihtms to produce parts with better tolerances and to allow more efficient use of the ecm machines. One algorithm has been developed to allow efficient electrochemical machining of large-surface-area parts. Such programs and equipment will enhance the competitive position of the ecm process in machining applications previously performed by conventional methods, while minimising electrical power consumption     

浅谈垃圾回收机制

本文简要说明了垃圾回收机制的产生原因和发展过程和垃圾回收的主要对象，阐述了C＋＋．Java编程语言对垃圾内存的处理原理。对垃圾回收机制中常采用的一些垃圾回收算法进行了比较。最后对何时进行垃圾回收的方法进行了简要的概括。     

Recent advances in electrical current collection

During the last few years several advanced rotating and linear electrical machine concepts have been developed which depend for their success on the efficient transfer of electrical current across sliding interfaces. The steady state operation of brushes at very high current densities (up to 7.75 MA m^?2) is the goal for advanced land or sea propulsion units. Even higher current densities (above 18 MA m^?2) and high sliding speeds (300 m s^?1) are required for the subsecond operation of inertial storage pulsed power sources. Speeds and current densities up to an order of magnitude higher, but for millisecond pulses, may be necessary for the linear electromagnetic acceleration of projectiles. Fundamental investigations and laboratory demonstrations of several forms of advanced current collectors for these applications are described in this paper. Monolithic brushes, metal fiber brushes and carbon fiber brushes are mentioned.     

扩散管采集技术的若干进展

介绍了近年来扩散管技术的进展，重点介绍了蜂窝状扩散管和湿式扩散管及其在大气采样中的应用，并对各种类型扩散管的特点进行了比较。     

An auto-perfusing umbilical cord blood collection instrument

In this paper, the development of an automated umbilical cord blood (UCB) collection instrument, comprising of mechanical, electronics and control components, is provided in detail. UCB from the placenta provides a rich source of highly proliferative cells for many clinical uses as it contains rich Hematopoietic Stem Cells (HSCs) which yield many benefits over traditional sources such as the bone marrow and periphery blood. Current collection of UCB uses a syringe to extract blood from placenta, which is highly limited in volume and cell numbers. This paper will present the development of an automated UCB collection instrument to yield improved performance which comprised four subsystems. First, a placenta handling system is designed to produce air pressure which can realize the emulation of the uterus compression on the placenta. Second, an auto-medium injector system is presented to enable perfusion automatically. Third, a time window widening system is developed which generates vibrations during the perfusion phase and helps the exposed end of the cord cool down to a low temperature. Finally, a control platform is used to integrate all systems working together, hosting the control algorithms which operate the instrument automatically.     

基础交通信息采集技术的研究

最近二十几年,传感器技术随着自动控制系统的发展而迅速发展。ATMS的重要组成部分之一的基础交通信息采集系统通过信息采集系统,ATMS得到反映交通状况的各种实时信息,对这些信息进行合理组织与处理,得到ATMS各类用户所需的各种对决策有用的信息。因此,信息采集系统能力与性能对ATMS的输出结果有直接的影响。一方面,要保证采集到的信息是及时的、准确的,另一方面,采集成本要尽可能低。本文主要研究了交通信息采集技术的相关问题。     

基于滤波的压缩感知信号采集方案

压缩感知中常选择随机矩阵作为测量矩阵来进行随机线性投影采样,但过多自由元素使得随机矩阵硬件实现、存储和计算困难,因此设计易于硬件实现的测量矩阵是将压缩感知推向实用化的关键.根据信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程,提出一种新的基于滤波的压缩感知信号采集方案,实现了信号在托普利兹测量矩阵下有用信息的高效获取.仿真实验说明托普利兹测量矩阵比随机矩阵更易实现信号采样和重构,并具有硬件实现简单、存储量小、计算复杂度低的优点.