数据挖掘方法综述

数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式,数据挖掘技术的常见方法,关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域,数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

模糊数据挖掘技术及其在员工绩效考核中的应用

随着人力资源研究的深入,从数据库中挖掘有用的信息和有帮助的知识,已经成为一个重要的研究领域.本文使用了模糊数据挖掘算法对企业员工绩效考核,掌握了企业员工的构成,对新员工绩效进行预测.     

房地产企业员工绩效考评方法探讨

工作绩效考评的目的在于正确评价员工的工作业绩，在此基础上予以正向的激励，最大限度地发挥员工的主观能动性，激发员工的工作热情和创造精神，推动企业的迅速发展。绩效考评方法的设计应当考虑考评内容的全面性、考评方法的客观性和考评指标体系的科学性。本文基于对房地产企业的工作环境及其对从企业人员的素质要求分析，在完成企业管理的规范化建设之后，依据由此得到的科学的、可操作的管理工作标准，分别对基层、中层及高层管理人员的考评方法和考评时间间隔及考评结果的综合分析进行了探讨并提出了具体的建议。     

基于卷积神经网络的顶岗实习管理系统数据挖掘研究

通过数据挖掘方法管理系统数据时,仅依靠关联规则约束,容易导致数据挖掘的泛化误差增大。因此,以顶岗实习管理系统为例,提出基于卷积神经网络的数据挖掘方法。提取顶岗实习管理系统的数据,建立面向主题的数据仓库,结合统计回归分析法和模糊聚类法生成非线性时间序列数据流,采用模糊聚类法设计数据特征提取机制。根据数据特征提取结果分析关联规则,构建卷积神经网络数据挖掘模型,通过特征压缩方法进行数据降维处理,实现挖掘数据的输出。实验结果表明：所提数据挖掘方法与基于决策树和基于一维卷积网络的方法相比,泛化误差较小,能保持在[-0.05,0.05],可以获取更加精确的信息挖掘结果,具有较好的实际应用效果。     

基于数据挖掘技术的建筑企业信用评价

针对传统方法的不足，分析了应用数据挖掘技术的建筑企业信用评价方法．采用Logistic，决策树和神经网络算法，从250个建筑企业组成的学习样本中挖掘信用好或差的分类规则，从而建立了3个相应的信用评价模型．将所建立的模型用于评价检验样本中的46个建筑企业，采用混淆矩阵比较了各模型的评价表现．结果显示，Logistic，决策树和神经网络模型的评价准确率分别为87．0％，82．6％和82．6％，一致性结果的准确率达到91．7％，并且各模型在稳定性、敏感度等方面具有不同特点。研究表明，数据挖掘技术是一种有效而准确的建筑企业信用评价方法，此外，不同特点的数据挖掘模型为建筑业的信用评价提供了多种选择。     

RBF神经网络非对称损失改进及应用

针对应用RBF（Radial Basis Function）神经网络信用评分中存在的第Ⅰ类错误率高的问题,提出了基于Linex损失下RBF神经网络分类方法,并给出了UCI（University of California Irvine）中德国信用评分数据集上的测试结果。实验结果表明,该方法能有效解决传统RBF神经网络信用评分中存在的问题。     

关联规则在图书管理中的应用

关联规则主要用来发现数据库中存在的频繁项集．研究关联规则Apfiori算法,并利用该数据挖掘技术对高校图书馆管理信息系统中的数据进行挖掘研究,并将挖掘到的规则结果应用到高校图书馆公共检索系统中,达到优化公共检索系统并且向读者提供多元化信息检索服务的目的．     

关联规则在图书管理中的应用

关联规则主要用来发现数据库中存在的频繁项集.研究关联规则Apriori算法,并利用该数据挖掘技术对高校图书馆管理信息系统中的数据进行挖掘研究,并将挖掘到的规则结果应用到高校图书馆公共检索系统中,达到优化公共检索系统并且向读者提供多元化信息检索服务的目的.     

基于XML的网页数据挖掘

随着Internet的迅速发展,使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了机器学习、模式识别、统计学、人工智能、神经网络等多学科而出现的一项新技术,基于Web的数据挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用。本文叙述了Web数据挖掘的概念、分类、技术等,重点讨论了基于XML语言的Web数据挖掘技术,解决了Internet上绝大多数非结构化甚至是无结构的、Web信息的组织结构性差而导致的Web数据挖掘困难的问题。     

企业知识型员工绩效评价模型研究

知识型员工绩效考评模型,是一个能够充分体现和揭示企业技术要求和企业知识型员工在工作行为和工作结果之间内在规律,体现并确保企业科技长远发展目标实现的模型。分析了企业知识型员工的现状,构建了一套知识型员工考评模型,此外还用层次分析法确定了模型中各层次的权重。最后还用了一个实例对该方法进行了验证。     

Study on the comprehensive advantage evaluation method of high-tech enterprises based on RBF artificial neural network

This paper designs an intelligent evaluation approach using a Radial Basis Function （RBF） Artificial Neural Network. We based our approach on establishing a comprehensive advantage evaluating index system that offers scientific substance for creating a development plan and the strategic management of high-tech industry and regional clusters of high-tech enterprises. Furnhermore, this paper selects some typical high-tech enterprises＇ data to make comprehensive training on the network system. Meanwhile, the paper chooses some enterprises as testing samples to test the method, the result of which proves that this method is truly effective. The research of this paper provides a comprehensive advantage evaluating and managing method for high-tech enterprise.     

网络时代人力资源管理新趋势

21世纪是知识经济、网络经济时代,知识和信息将取代土地、资本成为企业的第一资源,企业将充分利用基于信息技术的互联网为企业的各项管理工作服务。作为知识的创造者、传播者和使用者的人,尤其是高素质的人才,对经济增长的重要作用已经越来越明显,因此,网络经济时代的人力资源管理者如何对其进行管理对企业未来的发展具有重要影响。因而,在人类已经踏入21世纪时,企业的管理者弄清网络经济时代人力资源管理与传统人事管理的区别,以应对网络时代人力资源管理的新趋势以及其新的要求,对企业的发展具有重要的意义。     

财务管理信息化建设问题分析及对策探讨

财务管理信息化是借助计算机局域网来实现财务系统与销售、供应、生产等系统的信息集成和数据共享,为企业决策者和相关利益方提供决策支持服务,以提高财务管理效率。目前企业决策层及中层管理人员对此项工作的认识还存在偏差,企业的财务管理基础及相关软件开发也存在问题。可以通过积极营造全员分工负责的财务管理信息化环境,构建完善的安全保...     

Research on Evaluation of Degree of Complexity of Mining Fault Network Based on GIS

A large number of spatial and attribute data are involved in coal resource evaluation. Database is a relatively advanced data management technology, but its Major defects are the poor graphic and spatial data functions, from which it is difficult to realize scientific management of evaluation data with spatial characteristics and evaluation result maps. On account of these deficiencies, the evaluation of degree of complexity of mining fault network, based on GIS, is proposed, which integrates management of spatial and attribute data. Fractal is an index which can reflect the comprehensive information of faults＇ number, density, size, composition and dynamics mechanism. Fractal dimension is used as the quantitative evaluation index. Evaluation software has been developed based on a component GIS-MapX, with which the degree of complexity of fault network is evaluated quantitatively using the quantitative index of fractal dimensions in Liuqiao No.2 coal mine as an example. Results show that it is effective in acquiring model parameters and enhancing the definition of data and evaluation results with the application of GIS technology. The fault network is a system with fractal structure and its complexity can be described reasonably and accurately by fractal dimension, which provides an effective method for coal resource evaluation.     

AHP-RBF神经网络在煤矿安全风险评价中的应用

煤矿生产的复杂性导致煤矿事故具有动态、随机、模糊的特性,而且影响煤矿安全风险等级的指标众多,风险等级与风险指标之间呈现出复杂的非线性关系。传统的BP神经网络评价方法的准确率低,本文提出一套新的煤矿安全风险评价方法。首先建立煤矿安全风险指标体系,然后利用AHP确定各风险指标权重,并对其进行重要性排序,最后将RBF神经网络作为评价工具,建立基于AHP-RBF神经网络的煤矿安全风险评价模型。通过案例分析表明该模型能够科学有效的对煤矿安全状况进行评价。     

面向纺织企业的生产集成化监控系统的构建

为了提高纺织企业的生产管理水平,构建一个生产数据在局域网内共享共用的信息平台,对国内外纺织企业生产管理信息化的现状进行研究,对我国纺织企业在信息化建设方面实际存在的问题进行了分析,提出一种集生产数据采集与信息管理于一体的系统结构模型,并在局域网环境下,开发了生产集成化监控系统.同时,对系统设计过程中遇到的3个主要技术难点:多机通信、数据通用接口,以及系统数据的安全性进行了详细介绍,并提出了相应的解决方案.实际应用表明:系统的主要功能满足了企业生产管理的需要,解决了现有信息系统中数据孤立的问题,实现了生产管理数据在企业内部的共享共用,减低了劳动力成本,促进了企业信息化的发展.     

企业的客户数据挖掘系统设计

客户管理是目前企业发展管理中的一个重要内容，如何通过对企业客户的行为进行分析，并把分析的结果用于客户管理，是当前客户管理中的一项重要内容。提出了一种将数据挖掘技术应用于客户关系管理(CRM)，构建企业客户数据挖掘系统的方法，并给出了具体的应用过程。     

新的基于SID的管理信息建模方法

分析了SID（共享信息数据）在建立管理信息模型中的问题和不足，提出了一种新的基于SID的管理信息建模方法（NM3IS）. 该方法提出了网络数据的3个维度划分，将建模过程分解为数据抽象、模型表示和关系挖掘3个步骤，使用面向对象的方法，通过维、域、TOP（顶级）类和子类的概念，从不同粒度对管理信息模型进行描述. 实验证明，NM3IS能指导各专业网管理信息的建模，有助于实现跨网信息共享、建设跨专业网的综合网络管理系统.     

新的基于SID的管理信息建模方法

分析了SID（共享信息数据）在建立管理信息模型中的问题和不足，提出了一种新的基于SID的管理信息建模方法（NM3IS）. 该方法提出了网络数据的3个维度划分，将建模过程分解为数据抽象、模型表示和关系挖掘3个步骤，使用面向对象的方法，通过维、域、TOP（顶级）类和子类的概念，从不同粒度对管理信息模型进行描述. 实验证明，NM3IS能指导各专业网管理信息的建模，有助于实现跨网信息共享、建设跨专业网的综合网络管理系统.     

噪声自适应抑制技术在大坝安全监测数据处理中的应用

利用传感器监测大坝安全特征量从而实时掌握大坝安全状况是目前较为常见的安全监控手段。噪声干扰是传感器数据输出的重要问题,严重影响建模分析的精度。针对传统线性滤波的不足,提出了基于RBF神经网络的非线性神经网络滤波器,该模型克服了传统线性滤波对非高斯噪声处理时的缺点,且不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强。采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统建立Simulink仿真模型。该技术应用在大坝监测数据处理中,取得了良好的效果。