基于小波分析的数据流聚类算法

结合CluStream处理数据流的框架,提出了一种基于小波分析的数据流聚类算法WDS。在分解后的低频子波中利用小波特性寻找密集区域,并结合了CluStream的在线微聚类和离线宏聚类两个过程来处理数据流。WDS算法在聚类时无需预先指定聚类数目,有效地解决了聚类算法参数敏感的问题。     

基于实时数据流的煤矿监测数据流计算模式分析

结合煤矿的现场实际情况和大数据中流计算框架,提出了基于Spark streaming的煤矿实时数据应用的流计算框架。该计算框架可以高效、快速处理来自于监测监控系统的不同系统、不同接口、不同传输速率的要求,快速地采集和处理监测监控系统的实时数据流,融合处理各业务系统的实时数据。该框架的建立可以使得基于采、掘、机、运、通等内容的矿井整体建立运营管控模型,在矿井生产全过程实现信息可采、过程可视、运行可控的能力,确保生产过程信息的完整性、可靠性、真实性。     

Java线程数据流化的实现与研究

多核处理器环境日益普及,针对此体系结构的应用程序的并行性研究已成为焦点。面向对象程序设计语言中通常是用线程来实现应用程序的并行性,但线程间的同步和通信实现起来往往很复杂且不能充分利用多核优势。提出一种基于数据流及Java扩展库的多线程实现解决方案,给出了一种新的多线程编程方法。结果表明该方法不但容易实现且更能充分利用多核优势。     

数据流孤立点挖掘技术在煤与瓦斯突出预警中的应用

根据煤与瓦斯突出监测数据流的特点,给出一种基于局部孤立系数和关联子空间孤立点挖掘方法,实现了基于数据流的孤立点检测与原因分析。结合抚顺某煤矿的实际监测数据,对煤与瓦斯突出进行了预测,说明基于数据流孤立点挖掘技术在煤与瓦斯突出预警中的可行性。     

计算机网络数据流的安全性分析

网络异常是影响上网冲浪、玩游戏及浏览网页的主要原因,如果网络突然中断对于公司来说可能会造成损失,尤其是电子商务公司,他们主要是靠网络来传递商业信息。网络安全是保障网络服务正常运行的基础。因此怎么样对网络数据进行分析,从其中获得有用的信息及寻找到攻击的源头,已经是计算机网络行业的一个新话题。     

基于粗糙集的分类规则挖掘的研究

为了使粗糙集理论应用于分类规则挖掘更具严密性,能够有效的提高挖掘异常规则的效率和针对性,研究和探讨了数据预处理、多层分类规则挖掘、规则约简等方面的技术和方法,提出了基于粗糙集的异常规则挖掘算法,增量式分类规则挖掘策略和多层次分类规则挖掘策略,并建立了一个完整的基于粗糙集的分类规则挖掘模型。     

Microsoft SQL Server数据挖掘的高级研究

提供一个对数据挖掘的介绍,并解释相关的术语,概述了在商业中创建和部署数据挖掘解决方案的方法,最后,阐述了使用Microsoft数据挖掘技术的优势。     

一种Auto CAD环境下地籍信息的双向数据流操作方法

地籍信息中图数据和非图形数据的链接，一直是一项研究课题，本文给出了一种Ａｕｔｏ ＣＡＤ环境下利用Ａｕｔｏ ＣＡＤ ＳＱＬ接口ＡＳＩ实现地籍信息双向数据流操作的方法。     

数据挖掘技术中关联规则挖掘的应用研究

数据挖掘是从大量的应用数据中提取人们事先不知道的、潜在并且有用的信息和知识的过程。数据挖掘的方法有很多,其中应用最广泛的方法之一就是数据的关联规则挖掘。文章介绍了数据挖掘的一般技术,对于关联规则中的Apriori算法进行了说明,重点介绍了关联规则的数据挖掘方法在实际档案数据中的应用。     

论数据挖掘中的数据预处理技术

数据挖掘是人工智能应用的典型代表,常用于数据库资源的深入挖掘,通过"知识发现"提高数据的有效利用率。数据预处理是数据挖掘前期的重要工作,能够帮助用户从多个角度挖掘数据资源潜在的价值信息。     

数据挖掘技术在煤矿企业中的应用

本文以数据挖掘技术为研究对象,着眼于煤矿企业经营管理实际情况,针对数据挖掘技术在煤矿企业中的各方面应用功能展开了较为详细的分析与阐述。     

基于空间数据挖掘器的空间数据挖掘系统设计

由于GIS技术,目前已经积累了体积庞大的空间数据,从而带来了空间数据挖掘技术的必要性。在文章中提出了一个新的空间数据挖掘系统,它包含3个部分:用于输入和输出的图形用户界面,处理空间数据挖掘功能的数据挖掘模块,通过使用数据库管理系统存储和管理空间数据与非空间数据的数据存储模型。数据挖掘模块提供主要的空间数据挖掘功能,如空间聚类,空间分类,空间表征和时空关联规则挖掘。     

空间数据挖掘与普通数据挖掘的不同特征

数据挖掘通常被定义为搜索、分析和筛选大量的数据的过程,发现它们之间的关系、模式或者任何的显著统计相关性。空间数据挖掘(SDM)是从大型空间数据集中发现有趣的、有用的信息和知识模式的过程。由于空间数据类型、空间关系,和空间自相关的复杂性,从空间数据集中提取有趣和有用的模式,比从传统意义上的数字型数据提取相应的模式要困难得多,该文对比空间数据挖掘与传统数据挖掘的不同特点。     

煤炭企业在逆向物流管理中的数据挖掘技术应用

逆向物流研究是近几年的一个热门方向,其环保特性非常符合建设和谐社会的要求。文章着力研究了数据挖掘技术在煤炭企业逆向物流管理中的应用,做了一些有益的探索。     

面向半结构化数据的数据模型和数据挖掘方法研究

作为互联网中重要数据形式之一,半结构化数据是开展数据挖掘的重要前提性条件。而进行数据挖掘旨在发现并提取大型数据库中所隐含的有价值的信息。首先介绍了半结构化数据的概念及其特点,在此基础上分别从半结构化数据表示、数据模型两方面对半结构化数据模型进行介绍,最后总结半结构化数据模式与之前关系数据模式间的差别。     

数据挖掘语言应用现状研究

数据挖掘系统需要的一个功能是支持临时和交互式数据挖掘的能力,以支持方便灵活而有效的知识发现。可以设计数据挖掘查询语言来支持这一功能,除了数据挖掘查询语言,数据挖掘语言也包括数据挖掘建模语言与通用数据挖掘语言,文章将分别阐述它们的特点,并进行比较。     

数据挖掘技术及其在选煤厂信息管理中的应用

数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。文章介绍了数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的方法及其在选煤厂信息管理中的应用。     

数据挖掘在煤与瓦斯突出预测中的应用

在煤矿生产领域,煤与瓦斯突出是导致煤矿安全事故的主要原因。深入研究煤与瓦斯突出预测对于确保煤矿实现安全生产具有重要意义。文章首先对数据挖掘技术进行简单介绍,之后阐述了煤与瓦斯突出预测中数据挖掘技术的应用及具体实现步骤。