KDD及其应用

综述了ＫＤＤ（数据库知识发现）的概念,应用,主要技术以及定位与意义等,并简要介绍了ＫＤＤ在宝钢的一些应用。     

一个基于SEMMA的数据挖掘应用实例

简略介绍了SAS数据挖掘方法论SEMMA。SEMMA将数据挖掘分为5个步骤，即数据取样、数据特征探索、数据调整和技术选择、模型的研发与知识发现、综合解释和评价。本文较为详细地论述了一个按该方法论实施的应用实例。     

基于数据挖掘的中厚钢板轧制负荷分配方法的研究

为了提高中厚钢板轧制负荷的预测精度，提出利用在线智能化信息处理技术进行建立轧制过程负荷分配模型的新方法。该方法采用知识发现(KDD)和数据挖掘(DM)对轧制运行数据库进行挖掘，建立知识模型和数学模型相结合的负荷分配模型。实现轧制过程负荷模型的在线维护和优化。离线模拟与在线应用证明了该方法的有效性。     

数据挖掘技术及其在钢铁领域应用概述

钢铁企业的各层次的信息化、网络化,每天都产生海量的数据。过去由于缺乏恰当的技术,使得包含在这些数据中许多有用的知识难以使用。论述了数据挖掘技术含义、发展历史,分析了钢铁企业生产过程中数据特征,介绍了我国一些钢铁企业应用数据挖掘技术的范例。     

多智能体技术在基于双库协同机制的知识发现KDD*模型设计中的应用

KDD^*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支.为了进一步提高KDD^*的智能性,设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统.利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能.     

网络数据挖掘及其在电子商务中的应用分析

企业进行电子商务交易的各种信息有结构化的信息，也有非结构化的信息，企业要从中获取客户的规律性、特征性信息并以此为依据采取不同的策略，消费者也要在不同的企业数据中进行分析以制定最佳的消费策略。这都需要通过对网上的数据进行挖掘和分析来获得。主要介绍网络数据挖掘的基本概念、分类、挖掘的过程及其在电子商务中的应用。     

基于CART决策树的冲压成形仿真数据挖掘

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径.     

数据挖掘技术在图书馆中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着重要的作用.本文在论述数据挖掘技术的基础上,提出了数据挖掘技术在图书馆应用的必要性和可行性,并分析了数据挖掘技术在图书馆资源建设、读者个性化服务、咨询服务、剔旧工作、Web中的应用.     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在分析CRM系统结构及其与数据挖掘技术相结合的优势的基础上,通过实例论证数据挖掘技术在CRM中的实际运用,通过对企业销售数据的关联分析把企业的大量客户分成不同的类型,并发现不同类客户的需求特征,从而提供不同的产品和服务,不断提高客户满意度.     

数据挖掘技术在冶金MES中的应用探讨

MES是一个能精确调度、发送、跟踪、监控车间生产信息和过程,且能够及时测量和报告其实时性能的制造执行系统.数据挖掘的主要任务是对大型数据库中的海量业务数据进行抽取、转换、分析和模型化处理,从中提取辅助决策的关键性数据和隐藏的预测性信息.本文将数据挖掘技术引入到MES中去,根据过程控制和动态跟踪的特点,结合粗糙集属性简约的方法,依照冶金工艺,提供了一个企业级的决策支持平台.     

数据发掘与数据库中知识发现

对数据发掘发展的研究现状及知识发现系统的研究趋势进行分析与探索,在此基础上从一般框架和特定问题的结合上提出新的构想.     

Research on Rolling Load Distribution Method based on Data Mining

A new method of establishing rolling load distribution model was developed by online intelligent information-processing technology for plate rolling. The model combines knowledge model and mathematical model with using knowledge discovery in database （KDD） and data mining （DM） as the start. The online maintenance and optimization of the load model are realized. The effectiveness of this new method was testified by offline simulation and online application.     

基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法

针对数据立方体的结构特点,结合联机分析处理技术,提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法.以合肥农河超市实际数据作为测试数据,给出了两种算法的实验结果.结果表明,两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异,分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘.     

综采工艺在铝土矿开采中的应用浅谈

伴随着国民经济的发展,人们对于铝土矿资源的需求缺口越来越大,传统开采方式难以满足现代人们的需求,主要在于传统铝土矿开采的生产能力较低,损失率较高,采出率较低,安全系数低。随着时代进步,需要注重对铝土矿资源的合理开采,提高铝土矿的资源生产效率以及回收率。分析煤矿综采工艺在铝土矿资源开采中的运用,促进铝土矿安全、高效、可持续发展。     

浅谈绿色开采技术在采矿工程中的应用

目前我国对矿产资源的重视程度越来越高,可以说金矿资源与我国的经济发展是具有非常重要的关系的,但是目前我国采矿的手段仍然比较落后状态。基于此,本文主要讨论了绿色开采技术在采矿工程当中的使用策略。     

原地溶浸采矿技术研究与全流程工艺试验

文中介绍了铜矿峪铜矿难采难选氧化铜矿地下溶浸采矿工业试验（“九五”重点攻关项目）。该项目进行了矿床地质及水文地质调查、矿石矿物学研究、矿石可浸性试验、原地破碎浸出萃取电积全流程试验以及试验经济分析等工作。试验达到了先进的技术经济指标,形成了适应地下金属矿山原地溶浸回收金属的完整生产技术。     

平果铝土矿智能化开采技术的推广与应用

针对矿产资源开采效率低的问题,为此提出平果铝土矿智能化开采技术的推广与应用研究。围绕推广项目立项、推广机构、推广效果反馈等推广环节,探讨了平果铝土矿智能化开采技术的推广方式方法,提高矿产行业的智能化水平;通过智能化开采技术配套设备的选型,并在开采过程中对其进行智能化控制,使平果铝土矿开采效率达到了684t/h,实现智能化开采技术在平果铝土矿的应用价值。