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.     

基于数据挖掘技术的企业设备管理系统

针对现有的企业设备管理信息系统,提出引入数据挖掘技术,挖掘有用的知识、模式,辅助设备管理和决策。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,用以提高设备管理水平,促进企业信息化进程。     

数据挖掘技术在汽车保险业中的应用

数据挖掘技术是先进的信息处理技术．汽车保险是随着汽车工业的加速发展和人民生活水平的提高而发展起来的一种保险业务。随着汽车工业的加速发展和人们购买力的增加．保险公司如何有效地利用已有的数据来改革和推动自己的保险业务．已经成为各保险公司共同关注的问题。本文阐述了汽车保险业的现状．数据挖掘技术的分类．方法．应用流程图；并探讨了数据挖掘技术在汽车保险业务决策中的应用以及未来的发展。     

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。     

产品设计中多维工程约束的研究

在分析机械产品设计过程特点的基础上 ,介绍了多维工程约束在机械产品设计中的描述方法 ,即主要由约束、约束集和约束层三部分组成。给出了多维工程约束的建立过程及其求解方法等     

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.     

基于多维关联规则的产品族配置研究

针对产品配置中可选零部件的选择问题,提出了基于多维关联规则的产品族配置方法：根据产品族BOM结构,构建零部件约束规则数据仓库,设计人员根据客户的产品需求参数建立数据立方,并运用多维关联规则挖掘出物料库中潜在的、能满足配置需求的物料信息,实现产品的个性化配置。实例验证了该配置方法的可行性。该配置方法有效地提高了产品配置效率及零部件的重用性。     

焊接车间数据集市和数据挖掘的研究

随着焊接生产规模向自动化和流水线方式发展,分析影响焊接生产的宏观因素,实现管理者决策支持,有效的决策支持模型。对生产过程质量在线监控和管理提出了更高的要求。为了建立了焊接生产车间数据集市,并利用数据挖掘技术获得     

数据挖掘技术及应用综述

介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法,并阐述了数据挖掘技术的应用现状.     

基于变电站自动化信息的远程数据挖掘系统研究

利用已建成的远程维护通道,轮询获取各个变电站自动化系统的历史告警信息,结合设备台账、消缺记录单等,形成数据仓库。通过告警信息序列制定关联规则,提取包含故障诊断的告警信息关键词组合,再反过来利用关联规则对数据仓库进行数据挖掘,最终完善和形成知识库,为电力系统设备运维提供帮助。     

柔性制丝生产中数据挖掘技术的应用

柔性制丝是卷烟制造业中的一种先进生产方式。柔性制丝将会在生产过程中产生了大量的实时数据,如何对这些数据进行分析,并挖掘出其隐藏的信息,为过程诊断、决策提供支持成为了卷烟制造业的一个研究重点。详细分析了柔性制丝生产中关注的数据内容和特点,并结合了数据挖掘技术,给出了在柔性制丝中数据挖掘的方法和相关技术特点,通过对这些方法和技术的使用,可以建立相应的数据挖掘模型,使得数据挖掘技术更好的为柔性制丝生产服务。     

数据挖掘技术在乳化炸药生产中的应用

针对乳化炸药生产数据的特点,运用基于粗糙集理论的数据挖掘算法,通过改进的依赖度属性约简算法对决策系统进行了属性约简,根据决策表的属性依赖度提取比较决策规则,得到了乳化炸药生产优化方案。生产实践结果表明,优化方案有效地提高了乳化炸药轰爆性能,具有较高的经济价值。     

对数据挖掘中关联规则算法的优化处理

在挖掘关联规则的执行过程中,早期循环生成最大项目集的过程是很重要的.文中提出基于哈希表的算法,对生成侯选项目集的过程进行了优化,尤其是时生成二维侯选项目集更是有效.由于在早期循环中,生成侯选项目集的势较小,使得能更有效地修剪数据库,从而减小了后期循环的计算代价,同时也减小了1/0请求.     

异质信息网络中基于聚类及链接分析的多样性挖掘技术

提出基于聚类及链接分析的挖掘模型LinkNetClus,该模型将对象类型分为目标类型及属性类型,并假设目标对象属于每个簇的概率依赖于与之相关的其他对象,在目标对象上进行迭代的聚类操作,最终得到具有多样性的聚类结果。该模型充分利用了异质信息网络中的关联关系,得到多维的挖掘结果来解决数据冗余的问题,结果的可解释性也优于排序序列。通过实验证明了使用LinkNetClus得到的聚类结果比已有的基准方法提高大概30％～50％左右。     

遗传算法在数据挖掘中的应用分析

该文主要分析了数据挖掘的有关概念及其数据挖掘的过程。详细阐述了遗传算法的基本思想．步骤及其在数据挖掘中的应用，以遗传算法在旅行商问题中的应用为例，全面分析了遗传算法在数据挖掘应用过程及其实现的计算效果，同时对简单的遗传算法在数据挖掘中的应用存在的问题进行了讨论。     

Data mining of spectral data

This paper describes the Spektran software system intended for automated analysis of object-attribute data tables which implements data mining algorithms based on a function of rival similarity (FRiS). The Spektran system is used to analyze a set of objects (microparticles of a substance) described by spectral characteristics. The following basic problems of data mining are solved: particle clustering by similarity of their spectra, selection of the subset of the most informative spectrum channels, identifying the classes to which particles and their mixes belong and some others.     

客户关系管理中基于约束的关联规则挖掘方法研究

分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,交叉销售分析是客户关系管理中主要分析的内容之一。针对企业需求,分析和描述了交叉销售中的两类问题,根据其特点提出了一种前件固定、后件受约束的关联规则快速挖掘算法,以及一种后件固定、前件受约束的关联规则快速挖掘算法。     

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.     

数据挖掘在柴油机故障诊断中的应用

介绍了一个应用数据挖掘技术的柴油机故障诊断系统。通过对柴油机信号数据的获取和分析,建立了故障诊断模型。从关键技术、系统体系结构、功能模块等方面论述了诊断系统的设计,给出了建立模型的基本思想、具体算法和步骤,并结合具体的信号数据建立了诊断系统。通过该系统对待识别信号数据进行故障诊断实验,表明该系统能有效地对柴油机活塞组件和气门机构故障进行诊断。