浅谈数据挖掘技术在移动通信中的应用

针对移动通信运营商如何从大量的、未知的数据中得到有价值的信息,用来分析和解决用户所需的问题,进而提出了采用数据挖掘技术的观点,本文主要从什么是数据挖掘与数据挖掘技术、对数据库技术的典型应用研究和数据挖掘的主题定义两个方面,详细的阐述了数据挖掘技术在移动通信中的的应用。     

浅谈数据挖掘在电力企业中的应用

数据挖掘是从大量数据存放的数据库中提取有用的信息,这些信息可解决企业所遇到的至关重要的商业及决策问题。文章首先介绍了数据挖掘技术的概念、其次展示了数据挖掘在电力企业中的应用,然后结合新疆电力公司ERP高级应用系统展示了具体的数据挖掘实例,最后展望了数据挖掘技术在电力行业中的发展。     

基于ERP系统的高级计划排程应用研究

随着社会的发展,ERP系统已经广泛应用于离散制造业,但是ERP系统本身基于无限产能、无资源约束的生产计划越来越无法满足需要。高级计划排程（APS）系统能够进行有限产能排程,但APS系统需要ERP的数据。本文从ERP与APS基本概念与理论出发,描述并分析了生产排程问题,设计了一种基于ERP系统的APS应用框架,描述并分析了其应用过程,从而为APS在离散制造生产排程中的应用提供了解决途径。     

基于应用角度分析大数据挖掘技术的实用性

在信息技术的影响下,出现了大量数据信息,每个信息都有自己的价值,尤其是在决策阶段,所以,如何做好大数据挖掘与分析就成为现阶段最重要的工作.因此,文章将从大数据挖掘技术基本情况入手,分析大数据挖掘系统的构成,从应用角度研究大数据挖掘方法及其实用性.     

交互式计算机图形学在数据挖掘中的应用

数据挖掘是通过分析数据库中的每个数据,从大量数据中寻找其数据规律的一门技术,数据挖掘主要分为数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤,因此,数据挖掘的实质是促进用户和计算机之间的联系,使用户快速获得有效知识。本文分别从交互式计算机图形学、数据挖掘与可视化技术和应用模型等三个方面入手,针对交互式计算机图形学在数据挖掘中的应用进行探讨,促进数据挖掘在各大行业的广泛应用。     

ERP系统与商业智能的集成应用研究

结合ERP的特点，首先阐述了ERP的在决策支持上面的缺陷，而后从商业智能的理论出发。给出了BI与ERP集成的体系结构以及相应的系统解决方案。分别阐述了商业智能中的数据仓库、OLAP、数据挖掘等方面的功能以及具体应用方法，为企业更好的利用ERP资源、完成决策、提高企业竞争力提供了一种较为经济的方式。     

数据挖掘技术及在保险领域中的应用

数据挖掘技术是目前广泛研究的数据库技术，它可以从大量的数据中提炼出有用的，潜在的信息，人们可利用这些信息改进工作，提高效率。通过对数据挖掘的常用技术和算法及数据挖掘的体系结构的详细介绍和分析，并结合保险业的特点，对数据挖掘技术在保险领域中的应用进行了探讨。     

数据挖掘在情报侦察系统中的应用

简要介绍了数据挖掘的概念和典型的处理过程,分析了通信对抗情报侦察系统在复杂电磁环境下实现电磁态势监视和电子对抗情报支援的情报处理需求。提出了应用数据挖掘技术的通信对抗情报侦察系统总体框架。结合不同种类和不同平台侦察传感器获得的多源情报侦察数据类型和特点,详细论述了采用数据挖掘从海量的多维侦察数据中获取侦察情报的方法。     

基于关联规则的漏洞信息数据挖掘系统设计

针对当前漏洞信息数据挖掘系统挖掘效率过低、不具备实时查询能力的问题,设计一种基于关联规则的漏洞信息数据挖掘系统。对系统的硬件进行重点设计,硬件分为数据处理层、数据挖掘层、数据存储层和数据查询层四个层次。数据存储层利用HBase数据库存储数据,数据挖掘层负责读、写和挖掘三项工作,显示层采用MVVM框架,以模块化的方式绑定数据,填写标签。根据硬件设计结果给出软件流程,软件分为数据量化、可量化的数据子集抽取和模糊聚类三步。为检测系统的实际应用效果,与传统数据挖掘系统进行对比实验,结果表明,设计的数据挖掘系统能够在短时间内挖掘出大量的漏洞信息数据,挖掘效率更高。     

数据挖掘在电子政务中的应用研究

电子政务的蓬勃发展,产生了各种类型的海量数据,如何准确、有效地从这些数据中提取有价值的信息就成为目前电子政务的一个重要问题.为此,分析电子政务与数据挖掘的关系,并对数据挖掘在电子政务中的应用和应用中应该注意的问题进行研究具有重大的意义.     

PDM与ERP系统集成的实践与经验

研究了PDM与ERP系统集成的必要性,给出了基于BOM的PDM与ERP系统集成的解决方案;介绍了PDM与ERP系统集成的关键流程,重点阐述了制造业PDM与ERP系统的集成方案,很好地解决了BOM数据不一致的问题,保证了数据的准确性,从而实现了PDM和ERP系统的信息交换和共享,对制造企业应用系统的集成具有一定的借鉴意义。     

基于数据挖掘的集成信令存储和应用平台研究

针对现有信令数据存储与分析应用模块的独立式架构不利于信令数据的保存与分析的问题,文中设计了一种基于数据挖掘的集成信令存储和应用平台架构。通过设计并行数据挖掘信令分析模块架构,面向数据挖掘的信令存储技术和信令数据集成应用平台,重新定义了基于数据挖掘的信令监测平台架构。利用信令数据仓库中的ETL工具,实现信令数据存储以及应用的一体化设计。所设计的集成信令存储和应用平台通过数据挖掘可以有效分析信令数据特性,提高信令数据存储和应用的效率,对于大规模信令监测具有一定的意义。     

基于数据挖掘的等保测评管理平台的设计

随着等级保护工作的深入开展,测评工作将产生海量的测评数据,以测评报告形式存在的各种数据无法有效提取有价值的信息,更无法辅助信息安全管理人员进行相应决策。综合运用数据挖掘技术,将各项测评数据数字化,经过归纳总结及态势分析,形成辅助决策报告,设计以数据挖掘技术为核心的等保测评管理平台,实现有效的测评管理。文中主要从数据挖掘在等保测评工作中的应用、平台设计、平台核心功能等方面进行了阐述。     

基于SQL Server构建数据挖掘应用

为了缩短中小企业数据挖掘应用系统的开发周期,基于Microsoft SQL Server的分析服务（Analysis Service）组件,提出一个可用于中小企业进行快速数据挖掘应用系统开发的应用开发模式。采用决策树算法进行一个实例开发,说明了如何应用该开发模式从数据库中发现有用的知识。该开发模式可以大大降低数据挖掘系统的开发周期。     

Parametric classification of multichannel averaged event-related potentials

This paper focuses on the systematic development of a parametric approach for classifying averaged event-related potentials (ERPs) recorded from multiple channels. It is shown that the parameters of the averaged ERP ensemble can be estimated directly from the parameters of the single-trial ensemble, thus, making it possible to design a class of parametric classifiers without having to collect a prohibitively large number of single-trial ERPs. An approach based on random sampling without replacement is developed to generate a large number of averaged ERP ensembles in order to evaluate the performance of a classifier. A two-class ERP classification problem is considered and the parameter estimation methods are applied to independently design a Gaussian likelihood ratio classifier for each channel. A fusion rule is formulated to classify an ERP using the classification results from all the channels. Experiments using real and simulated ERPs are designed to show that, through the approach developed, parametric classifiers can be designed and evaluated even when the number of averaged ERPs does not exceed the dimension of the ERP vector. Additionally, it is shown that the performance of a majority rule fusion classifier is consistently superior to the rule that selects a single best channel.     

面向云计算环境下Web数据挖掘技术

在云计算环境下,Web数据挖掘技术得到了快速发展。由于云计算的应用,Web数据挖掘体系已体现出新的特点。分析云计算环境下Web数据挖掘技术的特点,可以明确应用要点,可以实现云计算在数据存储中的突破,实现存储的能力与安全性的提高。从海量数据中高效挖掘有价值的资源,属于信息技术要解决的关键问题。云计算技术支持下的数据挖掘实现了资源的优化配置,体现出实用性、虚拟性的特点,可以保证数据挖掘的高效、精准。因此,有必要构建基于云计算的数据挖掘模式,保证数据挖掘具有更高的精准度,并实现挖掘成本的降低。     

数据挖掘技术在计算机病毒防御中的应用

计算机病毒的快速传播给计算机系统安全带来了严重威胁,数据挖掘技术可以在计算机病毒防御中发挥重要的作用。文中阐述了数据挖掘技术在计算机病毒防御中的应用,介绍了基于数据挖掘的计算机病毒检测方法、病毒特征分析方法及病毒分析方法,并分别从数据采集、数据处理、数据分析和应用建模4个方面讨论了数据挖掘技术在计算机病毒防御中的应用,最后探讨了数据挖掘技术的发展趋势。     

数据挖掘技术在情报处理中的应用

在对目标活动数据进行处理的过程中,由于表面上只能看到目标活动的航迹情况,而不能更有效地发现不同活动之间的关联关系。对数据挖掘技术的概念进行了介绍,说明了数据挖掘的一般过程及在情报处理中的应用意义,提出了一种通过关联规则算法对已有目标活动数据进行数据挖掘的方法,并详细描述了数据挖掘技术在情报处理中应用的体系结构和实现方式。     

基于JADE平台的多Agent协同数据挖掘研究

文章针对多Agent协同数据挖掘问题进行了有关理论研究,提出了基于JADE平台的可扩展、适应性强、高效的三层多Agent并行关联规则挖掘方案,介绍了实现的关键技术,最后给出一个在UCI大规模数据集上进行并行分布式数据挖掘的应用实例.