数据挖掘技术浅析（续）

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，是当前计算机科学研究的活跃领域。介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程，论述了数据挖掘的常用技术，介绍了数据挖掘的应用，最后结合当前新的研究成果，分析了数据挖掘领域的发展趋势。     

数据挖掘技术在大坝安全决策支持系统中的应用

数据挖掘技术是一个新兴的，具有广阔应用前景和极富挑战性的研究领域。在充分研究大坝安全决策支持系统的基础上，结合数据挖掘技术的概念与方法等，对数据挖掘技术在大坝安全决策支持系统中的应用进行论述，与此同时，运用数据挖掘技术分析了某大坝垂直位移测值突变的物理成因。     

数据挖掘技术及其在电力系统中的应用

介绍了数据挖掘技术的发展概况、实现方法，及其在各领域中的主要应用情况，全面综述了国内外数据挖掘技术在电力系统中的应用动态，展望了其今后的发展趋势。     

一种改进的数据挖掘算法在水电厂状态检修系统中的应用

本文介绍了水电厂状态检修的基本概念,并结合数据挖掘技术,对其在状态检修系统中的应用做了些研究工作,重点讨论了特征提取、状态识别、诊断决策等数据挖掘技术在设备状态监测和故障诊断相关领域中的应用,阐明了数据挖掘技术在水电设备状态监测和故障诊断领域的重要研究价值和实际应用意义。     

水资源配置模型研究现状与展望

针对水资源开发利用面临的问题，阐述了水资源配置的意义和作用，分析了优化和模拟两种常用的水资源配置技术的特点和选用原则，介绍了国内外水资源配置模型的研究现状，评述了几类比较有代表性的水资源配置方法以及相应软件。结合当前水资源领域研究现状和发展方向，论文评述了当前水资源配置模型研究的特点，分析了在天然和人工侧支循环耦合的水资源系统模拟框架下研究水资源配置及相关问题的必要性，并展望了本领域发展趋势。     

华能铜川电厂电气监控管理系统分析

介绍了华能铜川电厂电气监控管理系统的特点，分析了该系统在电厂生产技术管理，特别是设备台账、定值管理、事故分析方面的优势，通过深层次数据挖掘，提高了电厂管理水平，取得了良好的经济效益。     

基于BORDA数的多元时间序列相似性度量

水文是一个数据密集型领域，长期的观测和实践积累了大量的水文数据，利用数据挖掘技术从这些长期观测序列中发现蕴藏的规律是当前研究热点之一。相似性度量是时间序列挖掘的基础，本文提出了一种新的基于BORDA数的多元时间序列相似性度量方法。首先根据数据复杂性进行降维，然后分别计算单一序列的相似性，最后采用基于BORDA数的投票方法获得多元时间序列整体相似性。分别以太湖水位和宜丰洪水时间序列相似性分析为例，验证了提出方法的可行性和有效性。     

基于GIS的并行和分布式处理技术在水信息领域中的应用

为处理水信息研究中海量的数据，提出了以并行和分布式处理技术为指导，以GIS技术为研究平台，构建水资源管理信息系统的构想。提出了水资源管理信息系统的设计思路与方法，阐述了海量信息数据的组织、分析、管理等功能的系统解决方案，为水信息研究领域的数据挖掘提供一种新的研究方法。     

浅论数据挖掘与水文现代化

数据挖掘技术可从大量数据中发现潜在的、有价值的及未知的关系、模式和趋势，并以易被理解的方式表示出来。要想真正做好数据挖掘，数据挖掘工具只是其中的一个方面，成功进行数据挖掘要求对期望解决问题的领域（如水文领域）有深刻的了解，理解该领域要素数据的属性，了解其采集的过程，需要对该领域的业务有足够的数据分析经验。水文现代化建设的主要任务体现在建设较高标准的水文水资源信息管理系统上，包括水文气象信息采集、预报及监测系统、信息传输系统、信息处理系统、决策支持系统等。同时指出：水文数据挖掘是进行精确水文预报和水文数据分析的重要基础，应对其加以足够重视，并积极开展工作。     

数据挖掘技术在故障录波数据分析中应用

简要介绍了数据挖掘的思想、方法和技术,论述了数据挖掘对现代统计学发展的影响,并通过具体的应用实例分析和研究了数据挖掘在故障录波分析中的应用,为故障录波数据分析提供一种新的解决问题的思路和方法。