深圳经济特区土地定级估价专家系统

针对深圳经济特区实际，提出了连续变级的土地定级估价方法，通过动态分析与处理，揭地了城市功能差异的土地质量在城区范围内是连结变化的客观规律。连续变化的作用总分曲面覆盖整个特区。在此次深圳经济特区土地定级中，作打破了传统的土地单元概念，界定了新的土地定级方法。     

城市土地定级估价软件系统的结构设计

在总结城市土地定级估价实践经验的基础上，提出了城市土地定级估价系统结构设计的目的，原则及设计要点，探讨了系统内子系统的组成及功能。     

城市土地定级估价软件系统的结构设计

在总结城市土地定级估价实践经验的基础上，提出了城市土地定级估价软件系统结构设计的目的、原则及设计要点，探讨了系统内子系统的组成及功能．     

基于土地定级估价信息的宗地估价系统研究

在宗地估价系统中，充分利用现有的土地定级估价资料进行宗地地价评估．运用先进的GIS技术，以土地定级估价的基础数据库为依托，开发了基于土地定级估价信息的宗地估价系统．此系统经过实践运用，实现了宗地地价评估的自动化，保证评估结果的更具客观性．     

基于GIS的土地定级估价信息系统的设计

根据地理信息系统(GIS)与地价评估模型结合的优点,探讨了土地定级估价信息系统的结构与功能,建立了GIS支持下的土地定级估价信息系统,为土地定级估价提供方便。     

数据挖掘技术在大型超市中的应用研究

简单介绍了数据挖掘技术和方法，并研究了数据挖掘在超市中的应用，说明了数据挖掘的过程，包括问题的提出，数据的收集、预处理、转换到数据仓库中，算法的选择，模型的评价、优化等，并对此项技术在超市应用中存在的有利因素和不利因素进行了分析。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据挖掘技术和CRM的基本概念,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,并着重对决策树技术进行了研究。针对SPRINT算法在数值型属性分裂过程中计算量大、效率低的缺点,提出了一种新的数值型属性的分裂方法,并对SPRINT算法进行了改进,并用改进的SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

回归分析法在土地定级因素分析权重确定中的应用

传统的土地定级因素权重确定方法主要有特尔斐测定法和因素成对比较法等,这些方法受主观性影响较大,结果往往具有不确定性.介绍了运用回归分析法确定土地定级因素权重的具体过程,为土地定级因素权重的确定提供了一种可靠有效的方法.     

回归分析法在土地定级因素分析权重确定中的应用

传统的土地定级因素权重确定方法主要有特尔斐测定法和因素成对比较法等,这些方法受主观性影响较大,结果往往具有不确定性.介绍了运用回归分析法确定土地定级因素权重的具体过程,为土地定级因素权重的确定提供了一种可靠有效的方法.     

对土地定级因素选取差异性原则的探讨

从土地定级的技术路线出发 ,指出了多因素综合评定法的关键步骤 ,分析了因素选取的差异性原则对定级估价工作带来的影响 ,提出了以全要素原则取代差异性原则的建议 ,给出了重要要素缺失条件下开展定级工作的指导 ,对合理确定城市土地级别和评估城市基准地价具有很大意义     

基于数据挖掘的服装推荐系统研究

为满足用户网上购物的个性化需要,针对用户自身特点,建立了服装推荐系统.以西服为例,将服装的主要特征分为领型、扣子、面料、颜色、款式等不同要素,并归纳了各要素的分类取值.在对服装的特征要素进行抽取分类的基础上,采用BDEU决策树算法,构筑了用户类别偏好模型,向用户提供了个性化的推荐服务.     

隐私保护分类数据挖掘研究

随着数据挖掘应用领域的扩大,隐私保护的数据挖掘技术研究变得越来越重要．作为隐私保护数据挖掘的主要类型——隐私保护的分类数据挖掘已经成为近年来数据挖掘领域的热点之一．如何对原始数据进行变换,然后在变换后的数据集上构造判定树是隐私保护分类数据挖掘研究的重点．基于随机扰动矩阵提出一种隐私保护分类挖掘算法．该方法适用于字符型、布尔类型、分类类型和数字类型的离散数据,并且在隐私信息的保护度和挖掘结果的准确度上都有很大的提高．     

基于数据挖掘的人口变动规律

通过属性规约和属性相关分析对人口信息系统的数据进行了预处理,对预处理后的属性采用信息增益方法构造决策树,并对决策树表示的知识利用决策表的规则合并方法进行合并,据此得出了人口变动的基本规律:未婚的高学历人口和未婚、低学历的年轻人口有较高的流动率;老年人口流动率较低;其他人口的流动率一般。     

基于Web的数据仓库和数据采掘支持的新型DSS系统

分析了传统决策支持系统的局限,介绍了数据仓库和数据采掘技术的特点,提出了一种采用数据仓库和数据采掘技术的新型决策支持系统,并且根据用户的需求及新技术的发展,探讨了一种基于Ｗｅｂ的新型ＤＳＳ结构。     

基于数据仓库和数据挖掘的教育决策支持系统

在讨论了数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、数据的组织方式和系统设计方法的基础上,提出了基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统框架模型,并将其应用到教育决策支持实践,从而提高人才素质评价的高效性和科学性.     

基于多种数据挖掘技术的入侵检测

计算机系统的复杂和网络数据的海量化,为入侵检测带来了极大的困难.本文在对入侵检测和数据挖掘进行研究的基础上将数据挖掘技术应用到入侵检测中,从提高入侵检测的效率和入侵检测的实用性的角度出发,分别对决策树、关联规则以及序列模式做了详细研究并用它们建立入侵检测系统模型.     

面向CRM的数据挖掘应用

讨论了面向CRM的数据挖掘技术，在CRM实施过程中。运用数据挖掘能够从大量的、有噪音的数据中发现潜在的、有用的知识的特点，对CRM的庞大数据库进行分析，从中发现能够预测客户购买行为的模式。用以解决企业同客户进行交互活动时遇到的各种问题。指导企业对瞬息万变的市场做出及时的反应．笔者采用决策树算法构建了CRM数据挖掘模型。并且该模型达到了CRM交互过程中自动化和智能化的要求。     

个性化远程教育平台中数据挖掘技术的应用

现代远程教育是一种新型的教学形式,但多数未能实现针对不同学习者的个性化教学。研究如何将数据挖掘技术应用于远程教育领域,建立个性化远程教育系统模型,使远程教育系统的资源根据学生需求来配置,以求达到真正的个性化教学。     

基于决策树的就业数据挖掘

针对学生就业问题，给出了就业数据挖掘模型．决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法，根据就业数据特点，采用了C4．5决策树算法．C4．5算法是决策树核心算法ID3的改进算法，它构造简单，速度较快，容易实现．模型对就业数据预处理，选取决策属性，实现挖掘算法并抽取规则知识，由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别，挖掘结果表明，该算法能够正确将就业数据分类，并得到若干有价值的结论，供决策分析。     

农用土地环境质量的全要素整合评价

把影响农用土地环境质量的所有环境要素综合起来,分解量化指标,重建评价体系,提出宏观指标分等、微观指标定级的新观点,并就县市级农用土地环境质量进行全要素整合评价和等级评定进行了探讨。结果表明,保证评价精度和把握等级评定的关键步骤是正确选择和划分评价单元;土地农业综合生产能力和清洁度指标是农用土地环境质量的综合反映和集中体现,是所有被整合调查要素和评价因素中最重要的两个刚性指标,在评价中必须加大权重;全要素整合评价可以弥补农业或土地部门多指标评价的不足,能够比较全面和客观地反映农用土地环境质量状况。农用土地环境质量的全要素整合评价为新一轮土地利用规划修编、基本农田保护区准确划定、农用土地分等定级和建设用地的区划调整以及土地基准定价能提供有力技术支持。