基于SQL Server 2000下数据挖掘算法的研究

微软的SQL Server2000是当今最流行的数据库管理软件之一,研究了在SQL Server 2000上数据挖掘实现方面的决策树算法.决策树算法通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.SQL Server 2000/Analysis Service两层结构决策树,采用了以类记数表及深度优先策略生成,在建树算法和数据库间设立数据挖掘中间件.并讨论了通过使用像SQL Server 2000 Analysis Service这样的典型工具来如何实现数据挖掘模型的创建,且为商业组织的决定挖掘出必要的数据.     

数据挖掘在科创园区信息系统中的应用

作数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一。关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则。SQL Server 2005为数据挖掘的实现提供了强大的支持。采用创建基于WEB服务的数据挖掘模式,能更好的促进科创园区智能化管理和发展。     

用SQL Server 2000构建数据挖掘解决方案

Microsoft的SQL Server2000第一次包含了数据挖掘特性。Microsoft的数据挖掘解决方案是基于针对指定的数据挖掘OLE DE上的。OLE DB是Microsoft制定的工业标准并被一系列数据挖掘ISV所支持。这种指定为数据挖掘提出了一种新的类SQL语言,这种语言使数据库开发者能更好地建立数据挖掘的应用。本文给出了一个关于运用SQL Server 2000构建数据挖掘应用的示例。     

基于SQL Server数据库分析及移动研究

本文针对基于SQL Server数据库分析及移动研究,结合理论实践,在分析SQL Server数据库组成的基础上,分析了SQL Server移动数据库的特点和功能,并提出实现SQL Server数据库移动的主要路径.得出通过SQL Server数据库可实现网站和企业级数据库存储与分析需求的结论,希望对相关单位有一定帮助.     

数据挖掘在SQL Server2005中的应用

本文首先介绍了数据挖掘的概念和处理过程，然后介绍了SQL Server2005中的数据挖掘功能，最后给出了在SQL Server2005中实现数据挖掘项目的整个流程。     

构建SQL Server2000的数据挖掘

本文对数据挖掘的原理进行了探讨,提出了基于SQL Server2000数据库的数据挖掘方案。     

SQL Server 2000在数据挖掘中的应用

本文简单介绍了数据挖掘技术和SQL Server 2000数据库，重点讨论了用SQL Server 2000数据库建立教据挖掘模型的，从海量的数据中找出有用信息的过程。     

用Delphi实现SQL Server数据库对文件数据的存取

文件数据的存取是数据库的重要功能之一。本文针对当前流行的SQL Server数据库管理系统，用Delphi的TblobFields实现了SQL Server存取任意类型的文件数据，方法简洁高效。     

基于SQL Server 2005的数据挖掘的研究

提高数据挖掘的效率是目前信息技术研究的热点问题之一。介绍了数据挖掘的概念、过程模型以及体系结构,讨论了基于Microsoft SQL Server2005的数据挖掘方案和采用SQLServer分析服务实现数据挖掘的相关技术。采用SQLServer分析服务的数据挖掘．实现了数据挖掘、数据仓库与应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘的效率。     

数据挖掘模型的比较研究

比较了SQL Server2000和Oracle9i数据仓库的数据挖掘技术，分析其数据挖掘模型的异同点和优劣性，并针对其数据挖掘算法上的不足提出改进数据挖掘模型的方法，利用进化计算实现数据挖掘的进化学习机制，提高算法的效率，最优解求解能力，增强数据挖掘系统的鲁棒性和安全性，还讨论了结合两种技术优势实现数据挖掘模型的方法，数据挖掘是网络数据库以及数据仓库的最新功能，与机器学习机制有关。SQL Server 2000和Oracle9i具有数据挖掘的功能，但是由于其数据挖掘算法简单，数据挖掘的现有学习能力和功能发展存在瓶颈。     

SQL Server 2000在数据挖掘中的应用

本文简单介绍了数据挖掘技术和SQLServer2000数据库,重点讨论了用SQLServer2000数据库建立数据挖掘模型的,从海量的数据中找出有用信息的过程。     

Implementation of fuzzy classification in relational databases using conventional SQL querying

In this paper, a framework for implementing fuzzy classifications in information systems using conventional SQL querying is presented. The fuzzy classification and use of conventional SQL queries provide easy-to-use functionality for data extraction similar to the conventional non-fuzzy classification and SQL querying. The developed framework can be used as data mining tool in large information systems and easily integrated with conventional relational databases. The benefits of using the presented approach include more flexible data analysis and improvement of information presentation at the report generation phase. To confirm the theory, a prototype was developed based on the stored procedures and database extensions of Microsoft SQL Server 2000.     

一种用于复杂工业过程的数据挖掘模型

针对复杂工业过程中产生积累的大量数据,分析了数据挖掘的技术基础和数据特点,提出了一种集成的数据挖掘模型,并给出了基于SQL Server 2000的数据挖掘实现方案,为复杂工业过程的知识发现提供借鉴和参考。     

基于MS Analysis Services的数据挖掘的开发模式

利用Microsoft SQL Services2000提供的开发工具和数据挖掘模型，提出了一种完整的数据挖掘系统结构和实现方案，适用于中小型的数据挖掘应用。     

用SQL Server2000实现数据挖掘的技术与策略

OLE DB是被许多第三方数据挖掘产品供应商所支持的微软制定的工业标准。OLE DB for DataMining以表的形式表达数据挖掘模型对象,而且也提供一种类似SQL的DDL使开发者能更好地建立数据挖掘应用。给出了一个关于运用SQL Server 2000构建数据挖掘应用的实例。     

基于Web的餐饮管理和食品采购的系统开发

本文基于统一软件开发过程,详尽地描述了基于Web的餐饮管理和食品采购的系统开发全过程和关键技术。同时,利用PowerDesigner9．0作为CASE工具,建立业务模型和实体关系图,自动实现了面向SQL Server 2000的物理建模。该系统以Windows Server 2000为服务器,SQL Server 2000为后台数据库管理系统,还有基于VBScript的ASP开发前台。