基于数据挖掘技术的保护设备故障信息管理与分析系统

随着数据库技术和人工智能技术的不断进步,数据挖掘技术逐步发展起来,作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术,综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术,主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识,从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识,本文主要讲了数据挖掘技术的概念、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法以及数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能等问题。     

基于人工智能的大数据分析方法

<正>信息智能化技术的发展速度和衍生的各种技术工具成为社会转型发展的技术支持，尤其在大数据领域，人工智能技术的应用为数据采集速率、数据识别准确率等方面带来极大提升。基于此，本文对当前时代下大数据分析的重要性进行探讨，并围绕人工智能技术分析以此为基础的大数据发展网络技术设计，在掌握数据挖掘人物之后对大数据人工智能分析方法进行研究，具体包括及其学习、深度学习、计算智能等方面。     

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。     

数据挖掘技术在有线电视领域的应用

数据挖掘是近年来在数据库技术、统计学、人工智能、神经网络等学科的基础上发展起来的一门交叉学科，数据挖掘技术已经成功地应用于商业领域，随之又迅速地扩展到社会保险、医学、电信等领域，探讨和分析数据挖掘技术在有线电视领域的应用，并给出了系统体系结构和挖掘算法。     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是一个跨学科的交叉领域,涉及数据库技术、信息检索、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识获取、人工智能、高性能计算和数据可视化等技术。本文简要介绍了数据挖掘系统的概念、体系结构、方法,并结合具体的例子阐述了数据挖掘和实际应用,最后提出其所面临的挑战。     

基于人工智能的学生互动式在线学习方法研究

针对传统在线学习方法受到海量相似数据干扰，导致学生学习效率较低的问题，提出了基于人工智能的学生互动式在线学习方法研究。设计人工智能总体框架，研究通用化基本交互前端模块和后台模块。确定学生服务对象，从数据库中选择适用于数据挖掘的数据；通过数据预处理、数据转换、数据聚类、互动数据，保证相似数据全部收敛，避免学习行为建模挖掘中存在相似数据，完成人工智能学习模块设计。实验结果表明，该学习方法在无干扰数据和大量干扰数据环境下，具有90%以上的学习效率，为培养高素质学生提供了技术支持。     

关于数据挖掘研究现状及发展趋势的探究

随着计算机信息技术的快速发展,网络信息数据呈现爆发式增长,尤其是商业、企业等积累的海量数据,这些信息包含了多种类型,传统的数据检索技术已经难以满足用户的使用需求。数据挖掘技术可以帮助人们迅速查找自己所需的资料,数据挖掘技术是人工智能、统计学、数据库技术、信息检索技术等多门学科的完美融合。目前,我国关于数据挖掘技术的研究较少,很多研究成果难以直接应用,文章将深入地研究我国数据挖掘技术的现状与趋势。     

数据挖掘知识简介

正引言随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文从数据挖掘的产生背景,国内外发展趋势,主要挖掘方法及挖掘过程等方面作一介绍。1.产生背景1989年8月,在美国底特律召开的第11届     

数据挖掘技术应用案例的分析

数据挖掘是数据库利用的先进技术,能够深入地发现数据库潜在的信息资源,提高了数据操作的应用效率.数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策.文章对此进行研究.     

数据挖掘

数据挖掘属于大数据范畴研究的热点问题，是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式。帮助决策者调整市场策略,减少风险，做出正确的决策。     

可视化数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别,统计学,数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识,提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景。本文通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

基于大数据的计算机数据挖掘在档案管理上的应用

数据挖掘又称数据探勘和数据采矿,属于计算机科学中的数据库知识发现KDD中的一个步骤.数据挖掘是在海量数据甚至有噪声数据模糊数据中发现有可利用价值的信息的过程.通常应用在统计、情报检测、模式识别等领域,当然,在相关人工智能、数据分析、数据库等领域也有应用.虽然,数据挖掘是计算机科学学科中数据库知识发现领域的一个步骤,但是,并非所有的信息发现任务都被称作数据挖掘.最易混淆的,就是数据挖掘与信息检索领域的任务.比如,使用DBMS查找记录,或者在搜索框里搜索信息,这些都是信息检索.显而易见,信息检索依赖的是信息的关键字和特征,将大数据的计算机数据挖掘应用在档案管理上将有不可小觑的作用.     

数据挖掘技术的综述

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,本文首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行概略介绍,包括数据挖掘技术产生背景、应用领域、分类;然后详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,并对数据挖掘的应用领域做了相关介绍。     

数据挖掘在智能答疑模型中的应用

数据挖掘技术是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的全新信息技术。在分析智能答疑系统设计中存在的主要的技术问题后，我们利用数据挖掘的相应知识，提出一种基于关联规则挖掘和知识树规则合并与删除机制的智能答疑模型。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

人工智能技术在互联网大数据挖掘算法中的应用

将人工智能技术应用到互联网大数据挖掘算法中,可以利用互联网大数据进行准确的定位和分析,为企业提供更精准的用户行为信息。文中阐述了基于人工智能技术的大数据挖掘算法,然后分析了在互联网大数据挖掘算法中应用人工智能技术的重要性,最后说明了人工智能技术在互联网大数据挖掘算法中的具体应用,以期为用户提供更精准的网络服务,从而使用户获得更加满意、便捷、安全的服务体验。     

数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用

数据挖掘技术是当今智能系统理论的重要研究内容,它综合运用人工智能、计算智能（人工神经网、遗传算法）、模式识别、数理统计等先进技术从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。文中介绍数据挖掘技术的原理以及在建模、优化和故障诊断中的应用和,包括：基于遗传算法的模糊规则生成,基于粗糙集的规则挖掘和基于混合模型的邦联建模。     

基于神经网络学习机制的应急决策支持中间件模型

在传统的决策支持系统模型库、知识库、数据库、解释器等组成部件的基础上，引入中间件技术，构建基于神经网络学习机制的应急决策支持中间件模型（MMEDSS）。该模型由解释中间件（EM）、数据库中间件（DBM）、数据挖掘中间件（DMM）、模型库中间件（MBM）、知识库中间件（KBM）组成，其中EM负责和用户交互，DBM负责数据库访问，MBM和KBM负责向EM提供模型和规则，DMM应用神经网络学习算法，通过案例学习动态更新模型库。     

数据挖掘技术在移动通信中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前商业应用刚刚起步。本阐述了数据挖掘的一般技术，重点探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用，包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。