间数据挖掘模型和方法研究

本文提出一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型,讨论了空间关联规则发现、空间分类发现、空间聚类发现和空间数据总结等四类空间数据挖掘任务的目标、采用的挖掘方法和空间采样数据的处理方法.最后,从基于空间数据仓库的数据挖掘角度出发,提出有待深入研究和探索的问题.     

基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究

在讨论空间数据挖掘的相关技术对空间数据挖掘影响的基础上 ,提出一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型 ,从基于空间数据仓库的数据挖掘角度出发 ,提出有待深入研究和探索的问题 .     

不确定性空间数据挖掘算法模型

在分析空间数据和空间数据挖掘的不确定性基础上，针对传统空间数据挖掘的局限性，将空间数据的不确定性和空间数据挖掘的不确定性有机结合，以EM算法和Apriori算法为基础，建立了不确定性空间数据挖掘算法模型，包括不确定性空间数据聚类算法（UNEM）和不确定性空间数据关联规则挖掘模型（USAR）．并以中国37个有代表性的大中城市的地理空间经济数据为例，进行实验验证，结果表明：采用不确定性空间数据挖掘算法模型比传统的空间数据挖掘方法得到的知识更为真实客观．     

空间数据挖掘的方法进展及其问题分析

采用归纳和总结的方法,研究了每种空间数据挖掘方法的特点和使用范围,指出了目前空间数据挖掘方 法的局限性,就目前空间数据挖掘存在的问题进行了深入研究。认为空间数据挖掘是一个新兴的而富有前景的 研究领域,目前只是取得了一定的初步成果,仍有大量的理论与方法需要深入研究。最后就空间数据挖掘的发 展方向进行了研究和归纳。     

基于多媒体数据库的数据挖掘模型和方法

多媒体挖掘是数据挖掘的一个新兴且富有挑战性的子领域。多媒体挖掘的概念、内容和方法都没有一个统一的定论,多媒体挖掘的体系结构和框架有待于进一步研究。基于此,介绍了一种适合多媒体挖掘的系统模型;阐述了与模型相关的多媒体挖掘方法：多媒体数据立方体、聚类、分类和关联规则;最后给出了采用关联规则数据挖掘方法对多媒体数据库进行数据挖掘的实例。     

图像数据挖掘模型与方法

利用传统的相联规则思想 ,结合图像数据的特性 ,提出了三维相联规则模型。在模型中着重强调了形状、颜色、空间位置三者之间的依赖程度 ,并在此基础上提出了图像数据挖掘方法。     

基于多媒体数据库的数据挖掘模型和方法

多媒体挖掘是数据挖掘的一个新兴且富有挑战性的子领域.多媒体挖掘的概念、内容和方法都没有一个统一的定论,多媒体挖掘的体系结构和框架有待于进一步研究.基于此,介绍了一种适合多媒体挖掘的系统模型;阐述了与模型相关的多媒体挖掘方法:多媒体数据立方体、聚类、分类和关联规则;最后给出了采用关联规则数据挖掘方法对多媒体数据库进行数据挖掘的实例.     

空间数据库构建研究

伴随着IT技术的不断成熟,以及3S技术的不断进步,空间信息技术以及基于空间信息的服务、分析、辅助决策等在各领域得到广泛应用。本文结合传统数据库的构建方法,提出采用面向对象的空间数据模型组织空间数据和构建空间数据库,并在此基础上展望其未来的发展方向。     

自组织数据挖掘方法研究综述

从对自组织数据挖掘方法(SODM)本身的改进和SODM与其他建模方法结合两方面介绍了SODM的研究进展.对SODM本身改进的方面包括模型表示、选择准则和搜索方法.分析SODM与神经网络、遗传算法、模糊法则归纳法以及模拟方法的结合.在此基础上,指出SODM改进方向应该在改善算法本身的基础上,将其从单纯的数据挖掘技术扩展为知识发现的全过程.     

数据挖掘过程的标准模型展望

本文首先简要介绍了数据挖掘及其功能和一些典型算法，然后针对数据挖掘过程的CRISP-DM模型的六个阶段进行了探讨，最后对数据挖掘过程的标准模型进行了展望。     

数据挖掘方法综述

数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式,数据挖掘技术的常见方法,关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域,数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

基于SQL Server 2000的数据仓库和数据挖掘

Microsoft在SQLServer2000中第一次包含了数据挖掘功能.其数据挖掘解决方案基于OLEDB规范,为数据挖掘提出了一种新的类SQL语言,便于开发者更好地建立数据挖掘的应用.利用SQLServer2000去创建数据仓库,对关联规则数据挖掘经典算法Apriori进行改进和测试,在算法效率上得到明显提高.     

数据挖掘中的数据准备工作

提出数据准备的一些原则，讨论了数据准备工作的内容，包括数据选择、数据清洗、数据集成、数据约简、数据转换等几个方面，并根据不同的内容给出了相关的处理办法和一些分析工具。     

数据挖掘技术及其在高校教学系统应用的研究

高校教学系统作为大学数字化教学的一个重要组成部分,运行多年已经积累了大量的数据,但并没有得到很好的挖掘和研究。本文结合高校管理系统与数据挖掘技术对教学质量评估进行了研究,提出了教学质量评估分析主题。给出了基于SQL Server的数据挖掘解决方案,运用关联规则方法进行研究,介绍了相关算法,并进行了优化。最后对相关数据进行挖掘,对实验结果做出了初步分析,所得出的结论对高校教学工作具有一定的指导意义。     

层状岩体三维构模方法与空间数据模型

岩体的结构特征是决定工程稳定性的重要因素．对岩体结构特征的刻画，已成为工程稳定性分析中不可缺少的手段与依据．根据岩体的结构特征，从三维构模的角度上，将层状岩体划分成连续型非褶皱岩体、断裂型非褶皱岩体与褶皱型岩体3种基本类型的结构单元．在此基础上，形成分别适用于3种类型结构单元的柱体构模方法、表面构模方法与断面构模方法；对应3种基本结构单元，建立3种空间数据模型，即：柱体模型、TIN面模型与断面模型．并通过模型实例验证了构模方法与空间数据模型的可行性。     

教育考试数据挖掘系统研究与实现

进行教育考试信息挖掘与分析研究,有利于充分发掘教育考试数据的潜在价值,更好地为教育管理、决策提供科学的依据.针对教育考试数据,研究了教育考试数据挖掘系统的整体架构以及面向主题的数据挖掘实现.在分析教育考试数据资源现状与特点的基础上,提出了教育考试数据挖掘系统框架,采用Apriori算法生成频繁数据项集,并对考生高考科目成绩进行关联规则挖掘.结果表明,教育考试各门科目成绩之间存在紧密关联性,规则的置信度均达到75%以上.