数据挖掘技术在激光加工参数优化中的应用研究

激光加工质量与激光加工参数之间是一种复杂的非线性变化关系,传统方法无法准确拟合两者之间的变化关系,为了提高激光加工精度,针对激光加工参数优化问题,提出一种数据挖掘技术的激光加工参数优化模型。首先收集激光加工质量与激光加工参数的样本,然后采用数据挖掘技术支持向量机捕捉激光加工质量与激光加工参数之间的联系,并通过量子粒子群算法对支持向量机参数进行选择,建立激光加工参数优化模型,最后采用仿真实验对其性能进行测试,实验结果表明,数据挖掘技术有效地解决了激光加工过程中参数优化问题,使得激光加工质量更加满足实际生产需求。

数据挖掘可视化技术应用与研究

讨论了数据挖掘和可视化的关键技术,提出了一种可视化模型的设计方法并设计了一套数据挖掘可视化系统的方案,对提高决策的效率具有重大现实意义.

基于可视化数据挖掘的管理科学科技文本分析研究

通过可视化数据挖掘方法的研究,使用数据挖掘和科技文本分析的方法,获取管理科学研究的新进展、新思想和新方法。综合评价、对比分析了国内外管理科学研究力量和能力水平的分布状况,对管理科学研究主体及资助主体决策活动有较强的支持作用,并对我国管理科学领域进行了实证分析。

可视化数据挖掘技术

通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。由于可视化数据挖掘的优势是用户能直接参与数据挖掘过程,通过对挖掘过程中各个阶段反馈的信息可视化结果的分析,用户可以将领域知识和数据挖掘算法有效地结合在一起,完成用户和算法的交互。因此,可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。

可视化数据挖掘技术研究

总结了目前数据挖掘领域中可视化方法的研究状况。结合国外先进的数据挖掘工具,分析了当前可视化数据挖掘技术的应用现状。基于可视化数据挖掘的任务和目标,阐述了可视化数据挖掘技术的发展趋势。

VISMiner:一个交互式可视化数据挖掘原型系统

交互式可视化数据挖掘是利用可视化技术进行联机数据挖掘的技术。基于SOM的交互式可视化数据挖掘原型系统VISMiner的主要目的是将数据挖掘与数据可视化及OLAP进行集成,允许用户以交互的方式从SOM的标记图或距离图中选定感兴趣区域加以深入分析。

数据挖掘可视化技术与医院管理

在医院现有信息管理系统基础上,建立数据仓库,利用数据挖掘可视化技术,对海量历史数据进行组织和管理,用来支持管理决策。

可视化数据挖掘方法与技术

可视化数据挖掘技术是可视化技术和数据挖掘技术的有机结合,是数据挖掘技术发展的必然,它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域;数据挖掘的可视化已由单纯的模型可视化发展到数据可视化与数据挖掘过程和结果的可视化;本文着重讨论了可视化数据挖掘的分类和相关技术,最后提出了未来的研究方向。

可视化数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别、统计学、数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识、提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景。本文通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。

浅谈可视化数据挖掘技术与工具

文章阐述了可视化数据挖掘技术的概念,重点描述了可视化数据挖掘技术解决商业问题的基本步骤,并对可视化数据挖掘的未来趋势做了介绍。

可视化原理及应用中的可视化数据挖掘

分析目前数据挖掘领域中可视化方法的研究状况，并结合可视化数据挖掘工具（WEKA）阐述可视化技术的应用，对可视化数据挖掘技术的发展进行展望。

基于可视化数据挖掘的技术跟踪图谱设计

通过技术跟踪，可以了解某一技术领域的现状和发展态势，为技术战略的制定提供决策信息支持。基于此，文章在技术跟踪基本流程分析的基础上，以数据挖掘、信息萃取、知识发现等技术为手段，提出了一个基于多维标度的技术跟踪图谱设计方法，开发实践层面的技术跟踪工具，并以公路工程领域为例，从国家、机构和个人三个层面进行技术优势领域的可视化实验，以此判别技术领域的深层次结构。在此基础上，着重分析我国在此领域的技术发展态势和总体现状，为相关科技计划战略的制定做一些基于工程技术分析的支撑性工作。

数据挖掘可视化技术应用与研究

本文讨论了数据挖掘和可视化的关键技术,提出了运用在油田数据库中的一种可视化模型的设计方法。取出油田数据库的一个数据截面进行可视化,可以直观清晰的看到数据库中的频繁与例外异常模式,对提高决策的效率具有重大现实意义。

可视化数据挖掘技术在保险业CRM中的应用

本文首先介绍了可视化数据挖掘和关联规则的涵义,然后提出了关联规则挖掘的Apriori算法,最后根据此算法并结合一个保险公司的CRM实例设计编写了一个可视化数据挖掘系统,以实现挖掘结果的图形化显示,从而完成可视化数据挖掘技术在保险业客户关系管理中的应用。

VisualDM:一个灵活的可视化数据挖掘系统

如果要建造一个健壮的数据挖掘系统,仅仅依靠挖掘算法是不够的。目前的挖掘算法还没有完全"智能"化,所以挖掘有用的信息常常不是很有效。不过可视化技术给了我们很大的帮助,我们将挖掘算法和可视化技术结合起来,从而实现了数据挖掘系统VisualDM。

可视化数据挖掘技术在高职信息化发展中的应用

本文针对高职院校信息化发展过程中出现的大规模数据如何进行有效利用进行了研究。通过利用可视化数据挖掘技术,对高职院校的各类数据进行集成、转化、挖掘、评估,并将其转换为有意义的知识表示,通过可视化界面为用户呈现图形化结果,帮助学院进行有效的发展决策。

VISDMiner:一个交互式数据挖掘过程可视化系统

针对数据挖掘中挖掘过程不透明以及用户交互少的问题,本文设计并实现了VISDMiner系统。VISDMiner系统将可视化技术和数据挖掘技术结合在一起,提供对挖掘过程中各阶段产生的可视化子结果集的分析。用户可根据自己的领域知识和经验去调整数据挖掘算法模型的参数和可视化模型的参数,促进算法和挖掘分析过程的有效调优。为了处理高维数据集,VISDMiner系统采用一种基于最大信息系数的主成分分析改进算法MIC-PCA,该算法主要是针对传统PCA算法降维能力和分类准确率低的问题进行改进。实验结果表明,VISDMine不仅实现了数据挖掘过程的可视化,还提高了用户对数据挖掘执行结果的可理解性,其采用的改进的MIC-PCA算法提高了PCA算法的降维能力和分类准确率。

Web数据挖掘可视化研究与应用

通过Web数据挖掘算法研究Web服务器日志,阐述Web数据挖掘基本流程,利用(.NET)开发组件可视化展示Web数据挖掘信息,以提供决策支持.

基于Web的可视化数据挖掘工具综述

在互联网存储的信息中,对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值,而数据可视化工具又为挖掘工作以及对于信息的分析提供了更直观方便的方法。文章介绍了数据挖掘、数据可视化、Web挖掘的基本概念、基本方法及流行技术;比较了常见的可视化数据挖掘工具,并且对数据挖掘技术的发展做出了适当的展望。

一种支持可视化数据挖掘的图像后处理方法

可视化数据挖掘是当前数据挖掘的研究重点之一,国际上近几年发展起来的几类可视化数据挖掘技术,主要有基于计算机图形学的技术.本文提出了一种支持可视化数据挖掘方法的计算机图像处理技术,利用一种类邻域平均方法(Resemble Neighborhood Averaging Method)对数据挖掘结果图像进行后处理,可帮助用户准确把握数据的主要特征,进而从数据中发现有用的模式.实验表明,该方法具有很强的直观性、便利性、有效性,为可视化数据挖掘提供了一个新途径.