智慧课堂数据采集框架设计研究

数据采集是数据挖掘、教学分析、教学干预等方面研究的前提.现有研究中数据采集主要集中在学习者线上数据采集,较少涉及学习者线下学习数据.本研究基于智慧课堂学习环境采集学习者线上/线下学习全过程学习数据,并构建了智慧课堂数据采集、分析框架,为后续数据挖掘与教学实践应用提供有效的数据支撑.     

数据挖掘关键技术在人事管理中的应用研究

主要探讨了数据挖掘关键技术在人事管理系统中的应用.传统的人事管理系统主要面向事务处理,运用数据挖掘技术的关联规则和聚类分析并结合Clementine 10.1对事业单位人事管理系统中的海量数据进行分析,挖掘出该系统中人员信息的潜在关系和有效规则,分析可能存在的问题,为事业单位的人事管理提供有价值的决策依据.     

基于模式与规则寻找的数据挖掘研究

企业在商业运营中积聚了大量的数据,如何从大量的数据中找出有价值的信息,帮助企业分析产品市场走向并提供更好的商务决策是目前数据挖掘领域研究的热点.以Apriori算法为主,介绍了基于模式与规则寻找的数据挖掘技术中的模式与规则寻找方法、关联模式评估方法等,为企业数据挖掘系统的研究与设计提供有益的帮助.     

电信系统数据挖掘算法的应用

本文结合电信业务需求,分析了数据挖掘技术在通信领域的应用,介绍聚类分析和关联规则分析算法,并且对电信业务系统的历史数据进行分析,进行相应的数据挖掘实施过程,并对挖掘结果进行分析.为运营商的经营和决策提供了有力的技术支持.     

社交网络用户身份关联及其分析

同一用户在不同社交平台注册账号,使得用户数据分散于多个平台,且这些数据不全面、不可靠、利用率低.通过分析这些跨平台的数据,发现不同账户对应同一用户的真实身份,使跨平台用户身份关联,以构建详细的用户画像、推荐系统、跨社交网络的链接预测等.从国内外身份关联技术的研究现状出发,介绍了用户身份关联及分析框架,整理了身份数据采集标准和社交网络数据集;分析了近几年用户身份关联技术,并归纳了身份关联评价指标,阐述了基于身份关联的社交网络数据挖掘及分析框架;最后对身份关联中的研究难点及热点进行了讨论和展望.     

基于数据挖掘的雷达故障数据管理系统

为提高雷达故障诊断系统的可靠性,运用数据挖掘技术,提出了一种雷达故障数据管理系统.通过对电路图信息进行聚类分析和关联分析,自动地发现其中关联性,将其提取为故障诊断所需的关联规则,并进行了实验验证.实验结果表明,该系统具有一定的应用价值.     

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.     

OLAM技术在医疗保险系统中的应用研究

针对OLAM兼有OLAP多维分析的在线性、灵活性以及数据挖掘对数据处理的深入性特点,在医疗保险系统中设计并实现了一个OLAM应用模型.该模型使用浙江省某市医疗保险数据库中2005年的医保数据,建立了面向医疗保险费用和诊断项目为主题的数据仓库,从多维的角度来分析数据仓库的数据,并且运用了Apriori算法挖掘出一些潜在的关联规则例如人们特别关注的“骗保”行为,为医疗决策提供科学有效的依据.     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

多种关联规则挖掘算法的研究与分析

近年随着数据库、网络等各种计算机技术的发展,人们希望能够通过数字挖掘技术对海量数据进行更高效快捷的挖掘分析,如何更好地利用海量数据及提高数据挖掘技术的效率已经成为了备受关注的问题.关联规则是数据挖掘的主要研究方向,研究关联规则具有重要的实用价值.本文对多种关联规则挖掘算法进行了具体分析,并针对当前提高关联规则挖掘算法效率的优化技术进行了深入的分析研究,并说明了各改进算法在商业领域中的应用.     

透过“数据”看SIS

数据是SIS系统的关键．SIS处理的信息都是来自生产过程的实时数据,围绕着数据,SIS主要完成了数据采集和准备、数据存储和挖掘、数据处理和应用等工作．从数据的角度分析阐述了SIS建设中的关键技术,包括数据采集前端、实时／历史数据库、建立在数据库系统上功能应用等．讨论了SIS的数据通信安全问题,并提出相应的防护措施和解决方案．     

软岩煤矿网络地理信息系统研究及应用

软岩信息的管理和共享是软岩工程技术中急待解决的问题，本应用信息技术和网络技术开发了中国软岩煤矿网络地理信息系统，使庞杂浩瀚的软岩信息的管理和共享成为可能．该系统是一个运用基于组件式服务器扩展技术实现的WebGIS系统．设计并实现了软岩矿井信息库来组织管理软岩矿井信息，使用COM组件技术开发了GIS服务器组件支持软岩空间数据(地图)的网络交互操作和矿井信息的查询，使用ASP技术进行了系统集成．该系统初步实现了软岩空间信息的展示及交互操作，软岩属性信息的查询和分析．中工程实例的分析展示了系统的广阔应用前景．     

基于数据挖掘的泵送混凝土质量管理系统设计

提出了采用数据挖掘技术对泵送混凝土质量进行管理和控制的解决方案。概述了数据挖掘技术和数据仓库技术，提出了基于数据挖掘技术的质量控制和管理模型以及系统的整体架构，并详细阐述了数据挖掘算法中的统计分析法和决策树法在该系统中建模和应用的过程。该系统运用到实际生产过程中达到系统最初设计目标，效果良好。     

大数据技术在移民搬迁信息化中的应用

运用大数据技术对陕南移民搬迁信息化系统中的数据进行管理、分析,简述大数据的基本特点与关键技术、数据采集技术、分布式存储技术、并行化处理技术和海量数据挖掘技术。根据信息化系统的体系框架,对大数据技术在陕南移民信息化系统中的应用进行探讨,分析大数据技术的应用价值,阐述政府在大数据技术上投入的重要性。     

决策支持系统的集成化模型分析与研究

随着计算机和自动数据收集工具的应用,大量数据已被持续地收集和存储在数据库中,由此产生了从大量数据库中挖掘令人关注的巨大的信息需求.在现有的数据挖掘技术上,提出一种集成化的关联规则挖掘方法,这种集成化算法,把当前普遍应用的联机分析处理技术和关联规则挖掘cube_DM算法综合起来,通过决策分析工具软件DBMiner系统得到数据挖掘结果的分析.     

大跨空间结构智能选型方案生成系统

将基于实例的推理和数据挖掘技术应用于大跨空间结构的智能选型的方案生成阶段．介绍了基于实例推理系统的基本结构及其四个关键技术,建造了大跨空间结构智能选型方案生成系统．主要实现了以下功能：实例库的建立和维护;人机交互界面的实现;初步完成基于加权检索算法的大跨空间结构选型实例推理;实现了实例关键参数值域分布情况的统计功能;采用数据挖掘算法对实例库进行了关联规则的挖掘,初步挖掘出了实例库中的关联规则,利用决策树和粗糙集的方法产生分类规则,比较了三种数据挖掘方法,给出它们的应用条件,为下一步实现基于知识推理做准备．通过实例演示了该系统的方案生成过程．     

电子病历的设计

电子病历建立在医院医疗活动全面信息化的基础上，能提供主动的、智能化的服务，对医院的内部管理、国家医疗保障和病人信息的异地共享具有重要意义．在分析医院电子病历管理应用需求特点的基础上，提出了一个医院电子病历系统的模型并详细描述了各功能模块的设计．通过多媒体分布式数据库的具体实现，验证了这一电子病历系统模型的可行性．     

Simulation of the Ultrasonic Precipitation Process of Nano-hydroxyapatite by an Artificial Neural Network

1Introduction Hydroxyapatite(HA)hasbeenwidelyconsideredas oneofthemostimportantbioceramicsformedicalandden talapplicationssuchasdentalimplants,alveolarbridgeaugmentation,orthopaedics,maxillofacialsurgeryanddrug deliverysystemsduetoitsbiocompatibility,andc…     

Application of a microseismic monitoring system in deep mining

A microseismic monitoring system was used in the Donggua Shan underground copper mine, and its application was introduced. The spacial distribution of the seismic event was monitored effectively during mining with this system. The distribution of the seismic intensity in different time periods and in the different mining districts was obtained via the clustering analysis of the monitored results, and the different intensity concentration districts of seismicity were compartmentalized. The various characteristics and waveforms of different vibrations in the underground mine were revealed with the help of the micro-seismic monitoring system. It was proved that the construction and application of the micro-seismic monitoring system in the mine not only realized the continuous monitoring of seismicity in the deep mine, but also settled an this system.