数据挖掘在化学化工中的研究进展

随着大数据时代的到来,大量数据之下所隐藏信息的价值也越来越凸显。数据挖掘技术作为一个交叉学科,它的应用也已经涉及到了许多领域。在化学化工领域,数据挖掘所提供的算法体系,极大程度的丰富了化学化工领域的研究思路和手段。通过整合近年来数据挖掘技术在化学化工领域所取得的突破性进展,评述了数据挖掘技术在化工建模、工艺条件的优化、数据库平台的创建和安全生产方面的应用。     

数据挖掘在化学化工中的研究进展

随着大数据时代的到来,大量数据之下所隐藏信息的价值也越来越凸显。数据挖掘技术作为一个交叉学科,它的应用也已经涉及到了许多领域。在化学化工领域,数据挖掘所提供的算法体系,极大程度的丰富了化学化工领域的研究思路和手段。通过整合近年来数据挖掘技术在化学化工领域所取得的突破性进展,评述了数据挖掘技术在化工建模、工艺条件的优化、数据库平台的创建和安全生产方面的应用。     

数据挖掘技术分析及weka软件运用

我们生活在一个充满信息的世界中,信息处理日益成为迫切的需要。如何从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息非常重要,本文旨在介绍当前使用的常见数据挖掘方法、数据技术及算法,并介绍weka工具数据挖掘模式。为数据分析及深入探索提供依据。     

基于三次遍历的快速关联规则数据挖掘算法

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一。在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,本文介绍了一种基于三次遍历的快速关联规则挖掘算法,该算法在运算速度上明显好于Apriori算法。最后,对该算法和Apriori算法在一些方面进行了比较。     

一种基于数据挖掘的普洱茶质量智能评价方法研究

通过分析普洱茶质量评价技术现状及其应用限制,本文提出了一种基于数据挖掘的普洱茶质量评价方法。该方法以网购普洱茶的中文评论为数据源,进行数据词典构建,采用爬虫技术抓取网络平台的销售评论信息,按特定规则进行数据清洗、词频分析、特征词表构建,提取普洱茶产品的相关属性特征,并采用细粒度词汇权重算法对数据进行处理,最后计算出评论数据的平均情感分值。经过与网站人工评分进行比较,验证了本文所提出的基于数据挖掘技术在普洱质量智能评价过程中的有效性。该方法可为消费者、电商平台和生产商提供相应的数据支撑和决策指导,具有较好的推广应用价值。     

关联规则的数据挖掘在高校图书馆系统中的应用

简要介绍了关联规则的数据挖掘以及Apriori算法,对Apriori算法优缺点和性能进行分析,并将Apriori算法应用于高校图书馆管理系统,给出了系统的完整实现过程。通过分析数据挖掘的结果,寻找各个学科领域中的一些相互关联的知识、辅助教师的教学工作,优化图书馆的馆藏布局。     

一种面向用户的属性约简算法

属性约简是基于粗集的数据挖掘的核心内容之一.本文介绍了一种面向对象的属性约简算法,该算法体现了粗集理论在数据缩简与规则提取方面的优势.     

浅析数据挖掘技术在高校体育数据分析中的应用

数据挖掘技术的出现与发展,为高校分析与处理体育数据提供了很大的助力,并加快了高校体育信息化发展的进程。本文对数据挖掘进行阐述,分析了数据挖掘的过程,并深入探索了数据挖掘技术在高校体育数据分析中的应用。     

基于人工神经网络的一卡通数据挖掘

随着计算机技术、通信技术的进步,国民经济得以快速发展,各行各业的信息化程度越来越高。每时每刻都产生庞大的数据,对这些数据进行深入挖掘分析,有助于促进相关行业的发展。本论文将数据挖掘技术应用于校园一卡通数据分析中,通过分析相关记录,从中寻找出品学兼优、家庭贫困的同学供相关部门参考,结合必要的证明材料,使得更多努力学习的贫困学生得到助学金帮助。本文首先介绍了数据挖掘分析的整个流程,接着对人工神经网络算法进行详细的讲述,最后利用Rapidminer studio平台进行实验仿真。     

基于云计算技术的数据挖掘平台建设研究

数据挖掘平台可以实现对海量数据的处理、提取与应用,基于云计算技术的数据挖掘平台可以提高数据资源共享量以及对数据资源筛选提取的效率。本文首先分析了云计算技术在数据挖掘平台建设中的应用价值,然后详细研究了云计算在数据挖掘平台建设中的系统架构,最后着重介绍了三项关键技术,以期提升数据挖掘平台的应用效能,满足各行业的实际需求。     

大数据在互联网学习中的应用与研究

本文分析了大数据应用于互联网学习的方式,并对其应用流程进行了探讨。在互联网学习中,有效应用大数据,能够从海量的资源中获得有价值的学习内容,而且还能有针对性地为学习者提供服务。互联网学习平台通过互联网整合不同的资源,对不同类型的知识加以分类梳理,借助数据挖掘、机器学习等算法进行挖掘,从中获取有价值的内容并推送给学习者。     

Web挖掘技术及其在网络教学评价中的应用

结合W eb日志挖掘技术和数据立方体技术应用于网络教学评价体系,以网络教学体系的W eb服务端和客户端的日志作为数据源,使用数据挖掘技术采集有用的数据进行分析抽取,建立数据库,再应用数据立方体技术、OLAP进行分析处理,得到所需的评价结果。结果表明,此算法可以客观的评价网络教学结果。     

数据挖掘在国际贸易电子商务中的应用

讨论了数据挖掘在国际贸易电子商务中的重要作用和基本过程,探讨了对挖掘前的数据预处理工作和决策树挖掘过程。针对国际贸易电子商务数据的特点,利用决策树方法对国际贸易电子商务数据进行挖掘,对挖掘的规则进行了分析。     

基于数据挖掘的大数据管理模型研究

近年来,随着科学信息技术的不断进步和发展,推动了大数据时代的快速到来。数据量也以惊人的速度在不断增长,且这些庞大的数据还呈现出复杂性。为了能够有效的管理数据,我们就要以数据挖掘技术为基础,在其基础之上建立大数据管理模型,以此来对复杂的数据进行有效的管理。本文主要对基于数据挖掘的大数据管理模型进行研究,旨在运用数据管理模型来对庞大且复杂的数据进行实时的分析,从而不断提升数据动态分析的质量和效率,进而使得数据的采集、分析、存储和运用效果更加一体化和智能化。     

环境监测数据挖掘与环境预警模型构建技术探讨

本文探讨了环境监测数据挖掘与环境预警模型构建技术,旨在应对日益严重的环境问题。首先,研究了环境监测数据的采集、处理和存储方法,以确保数据的可靠性和完整性。接着,讨论了数据挖掘技术在环境监测中的应用,包括特征提取、模式识别和异常检测等方面。随后,介绍了环境预警模型的构建方法,利用历史数据和机器学习算法进行环境风险预测和预警。最后,强调了该技术在环境保护和可持续发展中的重要性,并提出了未来研究方向。     

基于INTRANET的入侵防御系统模型的研究

提出一种"检测防御-数据融合分析和数据挖掘-响应"多检测器数据融合和数据挖掘入侵防御模型.基于多检测器数据融合和数据挖掘的IPS,比现有单一的防护系统更为合理和有效,并在设计中对传统防火墙和入侵检测联动系统进行了技术上的改进,以解决INTRANET安全问题和传统IPS的漏报以及因误报而造成的新的DoS攻击等问题.而且这种设计的意义在于它具有普遍性,在同类企业网中可以根据自己的实际情况进行移植和应用.     

浅析数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着网络技术的发展和进步,互联网为人们提供了丰富的数据服务,尤其是电子商务这个商业模式已经展现了非凡的活力。透明而清晰的网络数据为从事电子商务的公司和个人提供了精准需求信息,特别是数据挖掘通过收集和分析与电子商务有关的数据,可以为生产和销售起到极为精准的指导作用。本文从数据挖掘在电子商务中的具体应用方法进行分析,解读数据挖掘对于电子商务的作用和意义,为数据挖掘在电子商务中应用的推广做出指导。     

数据挖掘技术：企业网络营销的助推器

本文介绍了数据挖掘的基本概念和分类方法,数据挖掘能从数据中进行筛选分析。提供决策支持。网络营销是适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论,数据挖掘技术能在网络营销中得到广泛的应用,成为网络营销的助推器,为企业带来巨大经济效益。     

一种改进的CURE聚类算法

聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自动分离子类的方法,因而不用预先给定聚类个数;在CURE对原始数据进行随机采样和分区聚类的基础上,增加了划分网格一步,能降低噪声影响并缩短聚类时间。对二维数据的测试表明：改进的CURE能正确识别大多数类,速度上优于原算法。     

一种改进的CURE聚类算法

聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自动分离子类的方法,因而不用预先给定聚类个数;在CURE对原始数据进行随机采样和分区聚类的基础上,增加了划分网格一步,能降低噪声影响并缩短聚类时间。对二维数据的测试表明：改进的CURE能正确识别大多数类,速度上优于原算法。