基于数据挖据的补肾活血法针灸治疗腰椎间盘突出症取穴规律分析

目的:总结古典文献及现代文献中补肾活血法针灸治疗腰椎间盘突出症的处方取穴规律。方法:选取《针灸大成》和2008—2018年期间现代期刊中补肾活血法针灸治疗腰椎间盘突出症的有效处方289例,利用Office 2010处理数据,进行数据挖掘,所用腧穴应用数据分析软件IBM SPSS Modeler 18.0分别对腧穴频数、分部归经、特定穴(以及阿是穴、奇穴)分类、关联规则及复杂网络等进行分析。结果:取穴频数前六位分别是环跳、委中、肾俞、阳陵泉、腰夹脊、昆仑。分部取穴以下肢部和腰骶部腧穴使用频次为最多。选用腧穴归经主要为足太阳膀胱经、足少阳胆经、督脉、足阳明胃经等。选穴以特定穴为主,奇穴、阿是穴为辅,特定穴中又以五输穴为主,背俞穴、交会穴次之。常用膀胱经与胆经的腧穴配伍,针灸核心处方为环跳、委中、阳陵泉、肾俞、腰夹脊、昆仑、承山、秩边。结论:补肾活血法针灸治疗腰椎间盘突出症更加重视活血法的应用,首选足太阳膀胱经,以局部取穴为主,循经取穴为辅。

数据挖据在辽宁地税业务决策中的应用构想

如何利用数据挖据的技术来提升税收信息管理水平、有效控制税收业务可能出现的决策风险．这些都要求我们要充分利用数据挖掘技术，本文就如何利用数据挖据技术提高税收业务决策管理，提出自己的思路和构想。

基于数据挖据的自适应入侵检测系统设计与仿真

如今的规则匹配检测不能适应网络与系统更新的速度,容易受到未知的攻击。针对这一问题,本文通过使用自适应策略来实现入侵检测。该入侵检测方法首先由系统环境描述和安全阈值来选择检测策略,对于小于或等于安全阈值的情况,采用基于谱聚类的入侵检测方法,该方法基于采用图论的划分方法使得划分后的子图内部(同一个类)权值和尽量大,不同子图(不同类)之间权重和尽量小实现聚类,根据正常行为数量远大于异常行为数量划分出分正常/异常行为库;对于大于安全阈值的情况,采用孤立森林检测方法,该方法可以在找到大多数数据规律不符合的数据,从而找到异常数据达到检测效果。通过实验表明,该方法能够降低误报率且能够提高效率。

态靶理念下基于数据挖掘探讨中药干预骨转移的靶方靶药

目的态靶理念下,通过数据挖掘技术探讨中药干预骨转移的靶方靶药,为恶性肿瘤骨转移的临床治疗提供参考。方法检索中国知网、维普数据库、万方数据库,构建中医内服中药处方数据库;通过药物频次频率、性味归经、关联规则及复杂网络图分析数据得到核心靶药组;通过聚类分析得到聚类靶方。结果共纳入176首方,共有药物247味,甘草、黄芪、熟地黄、骨碎补、白芍、茯苓、白术、补骨脂、蜈蚣、白花蛇舌草为频次前10味药,以补虚药为主,性味归经中以温、寒、平,甘、苦、辛,肝、脾、肾为主。关联规则33条,白术-茯苓-甘草药组综合评分较高。结合复杂网络图得到7味药的核心靶药组为甘草、黄芪、熟地黄、白术、茯苓、补骨脂、骨碎补。聚类分析得到10组聚类靶方。结论骨转移以虚态为主,兼有实态,实态分为寒、瘀、痰三态,治疗当扶正祛邪,攻补兼施,补肾健脾调肝与散寒祛痰化瘀并举。

钢铁企业生产成本关键工序数据挖掘应用研究

在钢铁企业的成本分析中,工艺路线关键工序消耗的分析和控制成为钢铁企业生产成本决策分析中首要的任务。通过以工艺路线为切入点,结合企业的成本分析项目,对生产成本工序进行数据仓库维度建模。采用基于抽样的C4.5算法对生产成本工序数据进行挖掘,挖掘出工艺路线中的关键工序和影响钢铁企业成本的分类规则,为企业的成本管理提供了科学依据。

大数据精准挖据处理架构及预测模型研究

为了提高大数据的精准挖据与预测能力,解决传统数据挖据技术无法适应大数据处理环境的问题,利用云计算和大数据处理技术,提出了大数据精准挖据处理架构及基于BP神经网络的预测模型。重点研究了大数据处理平台架构、大数据分析与表达技术、基于BP神经网络的大数据挖据及预测模型。应用结果表明,该方案结合云计算平台和大数据挖掘技术,能够高效的处理海量数据的处理和表达,对于销售数据具有一定的预测能力。

基于Hadoop的数据挖掘算法在葡萄酒信息数据分析系统中的应用

针对宁夏贺兰山东麓葡萄酒庄在销售自产葡萄酒的过程中存在葡萄酒信息数据分析不准确、销售渠道窄、销售信息更新慢、销量不高等问题,提出了一种基于Hadoop分布式框架的数据挖掘算法,对极大量的葡萄酒信息数据分析系统的数据进行采集、分析,并根据分析结果为用户推荐适合其口味的葡萄酒饮品。该系统以宁夏贺兰山东麓葡萄酒庄为实验基地,自主开发葡萄酒信息数据分析系统,并利用数据挖据算法中的聚类算法K-means算法和分类算法中的C4.5算法进行数据挖据;其中针对聚类算法中的K-means算法和分类算法中的C4.5算法实现分布式研究,实现了基于Map Reduce的分布式聚类和分类算法,并且在此基础上对其各自的缺点进行相应的改进。实验证明了基于Hadoop框架的数据挖掘算法在算法的稳定性和准确率上均有很好的提升,并且可以对葡萄酒信息数据分析系统的海量数据进行很好的处理。

一种基于网络资源的数据挖掘方法

对于网络资源来说,其既含有逻辑关联、性能、故障等重要数据信息,又受其数据复杂、规模较大等影响,而缺乏科学有效的管理与利用。基于此,开发了一种数据挖掘方法,该方法以网络资源数据信息为基础,包含了数据横向性关联分析技术、数据时间性关联分析技术以及数据索引技术三方面,通过建立数据时间性关联特性与数据间的管理、数据故障管线、业务分析时间性能关系等,有效的为网络管理工作人员重要决策提供参考以及故障抢修制定预案。

基于Web Service技术分布式并行数据挖掘的研究与实现

主要介绍基于Web Service技术的一个数据挖掘系统,在一个关联规则挖掘的并行算法—CD算法的基础上,结合一种基于动态数据集划分的并行关联规则挖掘算法,利用动态方式分配数据量,使每个处理器获得相同多的数据集,解决在网络中大量分散的数据因通信等问题而引起的负载平衡,从而提高了数据挖掘效率。

基于第三方测试缺陷库的数据挖掘分析方法研究

目前,第三方测试服务由于其特有的独立性、公平性在软件行业的质量保证环节,占据了越来越重要的地位。第三方测试服务机构通过大量的测试服务积累了海量数据的测试缺陷库,但是如何利用第三方测试缺陷库庞大的测试缺陷数据更好地服务于被测厂商,提高我国软件行业的质量还处于空白。本文通过分析第三方测试缺陷库特征,结合数据挖掘中的关联分析和聚类分析算法对测试缺陷库中的缺陷进行了分析,通过分析结果能够更有效地提高测试效率、保证测试的可靠性、提高被测软件质量。

基于数据挖掘的高校学生成绩预警模型研究

本文通过分析得出学业预警的难点在于成绩预警,然后提出了基于数据挖掘技术的成绩预警模型,并对该模型进行了详细说明。

基于数据挖掘的计算机审计方法研究文献述评

把数据挖掘技术应用在审计领域具有重要的理论价值和很好的应用前景。近年来,国内外学者对基于数据挖掘的计算机审计方法问题从不同角度采用不同方法进行了探讨,取得了一些成果。但是,从研究现状看,无论在研究方法、研究角度还是研究内容上还存在很多不足。本文对已有基于数据挖掘的计算机审计方法研究进行了综述,以期对该领域的进一步研究提供一点启发。

基于数据挖掘的网络安全审计技术研究

将网络安全审计视为一种数据分析的过程,以网络环境中大量的安全责任日志数据为分析对象,综合运用数据挖掘中的预处理、关联、序列、分类、聚类等技术,提出了网络安全审计系统的基本架构,重点对适用于审计数据挖据的相关算法进行了应用分析。

数据挖掘与酒店营销CRM的实现

分析了数据挖掘技术在酒店营销分析中的应用,给出酒店分析型CRM系统的逻辑结构模型、酒店CRM中常用的数据挖掘方法、基于中间件技术的CRM系统软件的设计与实现。

数据挖掘在预测组织事故防控效果中的应用

为进一步探索数据挖据技术在组织事故预防工作中的融入性与适用性,基于24Model构建事故预控基础模型,通过预测准确率数值及接受者操作特性曲线(ROC曲线)对比分析随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)与神经网络(NN)4种方法对组织事故防控效果的预测性能。结果表明:针对事故率控制(Y1)、职业危害预防(Y2)、财产损失3类预测目标(Y3),RF方法均能达到较高的准确率及稳定性,具有较优的预测性能。根据特征重要度(FI)排序,明确对组织事故水平影响最显著的因素为安全实践活动认知(SC5)及安全管理程序文件(SMS3),FI值均大于0.1500。研究结果可为有效预测组织事故防控效果提供方法依据,同时为企业安全工作的规划设计提供思路。

多关系数据挖掘研究综述

多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。该文综述了多关系数据挖掘的研究状况。首先分析了多关系数据挖掘领域发生的原因和背景,其次总结了多关系数据挖掘研究的一般方法,然后介绍、分析了最具代表性的多关系数据挖掘算法。最后,总结了多关系数据挖掘将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。

房地产业中OLAP和数据挖掘技术的应用

介绍了如何将OLAP和数据挖掘技术运用到房地产业中,在数据过滤转化、数据矩阵的构建及运用OLAP、数据挖掘技术分析方面作了初步探讨.

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.

基于数据挖掘的试验数据利用研究

本文针对设备在试验过程中都会产生并积累大量的原始数据、过程数据及数据类型的复杂性等问题,提出采用数据挖掘的方法对试验数据进行知识和信息的挖掘,给出了试验数据挖掘流程及采用决策树方法进行数据挖掘实例,对试验数据的有效利用起到了较好的支撑作用。

数据挖掘在旅游电子商务中的应用研究

随着旅游电子商务平台的迅速发展,在线旅游企业间的竞争日益激烈。在旅游电子商务中采用数据挖掘技术有助于提高企业竞争力。本文通过对数据挖掘技术的介绍,分析了我国旅游电子商务的现状,总结了目前数据挖掘在旅游电子商务的主要应用,提出了未来数据挖掘在旅游电子商务领域发展的几点思考。