数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文对数据挖掘这一数据分析技术进行了综述，介绍了数据挖掘的背景及其定义、功能和过程，并给出了数据控制技术在客户关系管理中的不同方面的应用实例。     

数据挖掘技术在网络故障诊断中的应用

网络技术的进步伴随的是日常监控信息数据规模的不断扩大,传统的人工分析方式已经不能满足新时期的发展需求,因此必须探索新的数据处理方式。数据挖掘技术作为一种新的获取技术,能够对数据进行自动化分析,从而在杂乱的数据中挖掘出有价值、有意义的信息,将其应用于网络故障诊断中能够准确分析中故障出现的原因,并将故障信息进行存储,便于在下次发现网络故障问题时及时挖掘与处理,能够有效提升网络故障诊断和处理的效率。文章立足于数据挖掘技术,探究其在网络故障诊断系统中的具体应用。     

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。     

数据挖掘技术在税务系统中的应用

本文介绍了数据仓库、知识发现以及数据挖掘的概念，详细分析了关联算法，对纳税人采用的主要违法违章手段的关联关系进行了数据挖掘。     

数据挖掘技术在税务系统中的应用

本文介绍了数据仓库、知识发现以及数据挖掘的概念,详细分析了关联规则算法,对纳税人采用的主要违法违章手段之间的关联关系进行了数据挖掘.     

数据挖掘技术在移动通信中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前商业应用刚刚起步。本阐述了数据挖掘的一般技术，重点探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用，包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。     

数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用

数据挖掘技术是当今智能系统理论的重要研究内容,它综合运用人工智能、计算智能（人工神经网、遗传算法）、模式识别、数理统计等先进技术从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。文中介绍数据挖掘技术的原理以及在建模、优化和故障诊断中的应用和,包括：基于遗传算法的模糊规则生成,基于粗糙集的规则挖掘和基于混合模型的邦联建模。     

数据挖掘技术在移动通信中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文阐述了数据挖掘的一般技术,重点探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。     

数据挖掘技术在挖掘机故障诊断中的应用

针对工程机械的特点,提出了将数据挖掘技术应用于挖掘机故障诊断中,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对决策表的条件属性进行约简处理;再利用C4.5决策树算法的高效性对约简后的决策表进行诊断规则提取;将产生的规则运用于挖掘机故障诊断中以实现快速故障诊断。最后,以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程,可以看出该方案提高了挖掘机故障诊断的效率。     

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。     

基于模糊认知图MAS系统决策算法研究

由于MAS系统中各节点的自主性,对于任务分配方案存在不同的支持度,文中采用模糊认知图,建立对任务分配方案的支持度控制策略,并在此基础上给出一种智能的MAS决策策略,考虑到各个节点的资源配置各不相同,提出了标准支持度的概念,保证支持度控制策略的可行性和有效性,在该决策控制中,MAS系统中的节点通过协调对任务分配方案的标准支持度实现MAS系统中的决策优化.     

基于MAS的分布式作战任务分配研究

首先介绍了基于MAS的任务分配概念,并通过分析传统合同网（CNP）模型的缺点,给出了基于改进合同网的任务分配模型,详细描述了改进合同网的任务协商过程;最后,结合典型军事仿真应用实例,对比分析了该模型相比于传统合同网模型的优点。     

基于MAS的作战指挥模型的通信技术实现

Agent通信是Multi-Agent系统能否高效运行的关键技术之一。为实现基于Multi-Agent的作战指挥智能化系统中各Agent间的交互、协商与合作,解决作战决策处理这一复杂过程的控制问题,通过分析FIPA-ACL的系统组成、通信机制等,提出了一种基于FIPA-ACL的作战指挥智能化系统的Multi-Agent通信技术,确定了其通信方式、通信策略与通信协议,并给出了具体实现方法。     

基于单Agent的Bayesian学习过程的多Agent系统学习模型研究

首先建立了基于个体学习过程就是“个体在信号的基础上调整预期的过程”的结论的基础之上的单Agent的Bayesian意义上的学习模型。然后在此基础上,对MAS的学习过程进行了研究,分析了系统学习的收敛性;并建立了简化的MAS学习模型,以及相关的学习算法,然后通过系统仿真分析了影响MAS系统学习过程的因素,且证明了单个个体和MAS的学习过程是一个Pareto的过程。     

基于Web服务的MAS专家系统设计与实现

将MAS和Web技术应用于专家系统开发中,设计了基于Web服务的MAS专家系统的结构模型。提出用基于本体的描述逻辑来描述Agent服务,并设计与之相适应的Agent服务匹配算法。在多Agent协商中提出了一种冲突消解策略。     

基于MAS3587F的MP3播放器设计

基于MICRONAS公司的音频编解码芯片MAS3587F,介绍了一种带录音功能MP3播放器的实现方案,重点描述了软、硬件设计的原理和方法,以及设计过程中应注意的问题。     

基于MAS和HLA的DIS研究

文章论述了ＤＩＳ的提出,概念和特点,总结了ＤＩＳ的主要研究课题技术,叙述了ＨＬＡ的结构,ＲＴＩ的功能,概括了Ａｇｅｎｔ的特点及ＭＡＳ的研究内容,最后提出了基于Ａｇｅｎｔ的ＨＬＡ（ＡＯ－ＨＬＡ）的思想及ＡＯ－ＨＬＡ的研究目标。     

基于CBR与MAS的群体决策支持系统(MGDSS)研究

针对GDSS的发展现状和前景,首先分析了新型的智能决策系统应具有的功能和特性,然后对现有的Agent模型和多Agent系统的体系结构进行了深入研究,之后从应用开发的角度提出了基于CBR和MAS的智能群体决策支持系统的模型。阐明了系统各元素之间的相互关系,阐明了系统的工作原理。     

一种新的基于MAS的任务动态调度策略研究

任务调度算法是提高多任务系统效率的一种有效途径，特别是在时间紧迫环境下，实时任务调度算法更具有重要的应用价值。在研究建立实时任务调度模型方法的基础上，对模型进行理论分析，提出了基于MAS的实时任务调度算法．并通过实例加以验证。为实现分布式问题求解、协同交互处理提供了可行的方案。     

基于进化神经网络的电力变压器故障诊断

提出了基于进化神经网络（ENNs）的电力变压器故障诊断方法。基于文中所提算法,ENNs能自动调整神经网络的网络参数以达到最佳模型。应用进化算法的全局搜索能力和神经网络的高度非线性映射性质,ENNs可以识别变压器油中溶解气体含量和相应故障类型之间的复杂关系。文中所提的ENNs以某电力公司的诊断记录为依据进行测试,并与模糊诊断系统、人工神经网络和传统方法进行对比。测试结果证明ENNs比现有的方法更能准确诊断故障,所需学习时间更少。