数据挖掘的研究与应用进展

介绍了数据挖掘技术的总体研究进展 ,主要涉及数据挖掘的定义、特点、主要过程、主要任务、分类和主要技术手段 ,同时介绍了一些主要应用领域及商业产品 .结合当前数据库技术的发展 。

具有数据挖掘功能的电力远程监测管理系统

针对电力远程监测管理系统中参数众多和信息量巨大的特点,提出了一种具有数据挖掘功能的系统,从监测数据库的海量信息中提取隐含的事先未知的潜在有用信息,作为对系统进行有效管理的依据。介绍了系统的监测原理、硬件结构和软件流程。实际应用表明,这种自动测试系统能够实时监测电压和电流等状态信息,分析其内在联系从而达到准确监测、控制和自我调整的目的。

基于灰色系统理论的数据挖掘技术

利用灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具的特性,针对系统样本数据量不大或有残缺,样本数据更新变换快,整体数据规律相当复杂,而在某一时间或空间的数据却有很强的规律性之类的贫信息灰色系统中的数据挖掘课题,探讨了灰色系统理论与技术在数据挖掘中的应用问题,提出了贫信息灰色数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法,并提出了灰色系统数据挖掘的体系结构。

地理空间数据挖掘与知识发现——地理单元数据集的研究与开发

地理学是一门研究地壳表面自然要素与人文要素相互关系及相互作用的科学。在现代自然科学和社会科学发展的影响下,定量化、系统化研究,使得地理学的研究从静态、定性描述走向动态、定量分析。本文讨论了空间数据挖掘与知识发现的方法,以基于DEM数据进行流域单元提取为例,实现了对DEM数据的知识挖掘的尝试,并就处理过程中选用的主要算法和应用中遇到的具体问题进行了探讨。

基于遗传算法和信息熵的文本分类规则抽取方法研究

针对数据挖掘中的文本分类问题,提出了一种基于遗传算法和信息熵的文本分类规则抽取算法Genet-ic-Miner(简称GM),该算法的目标是在数据集中发现分类规则。首先利用信息熵生成初始种群,然后利用优化的遗传算法抽取相应规则。采用六个标准的公共领域的数据集比较了GM与其它两个非常著名的同类算法Ant-Miner和CN2,实验结果表明,无论是预测准确性和规则的简单性,GM都明显优于Ant-Miner和CN2,并且该算法能大大提高对知识的理解力。

论数据挖掘技术的发展前景及应用

数据挖掘是数据库最活跃的领域之一 ,本文不仅系统的介绍了数据挖掘技术的发展背景、数据挖掘的概念和特点、数据挖掘的功能和过程 ,而且对数据挖掘的局限性也进行了研究和探讨 。

KDD技术在超级市场中的应用

文章力图通过KDD技术在超级市场中的应用，阐述KDD系统的模型和基本工作步骤，以及DataMining中的典型模型（如：特征模型、分类模型、聚集模型、关联模型、对比模型、汇总模型、预测模型和决策模型），在超级市场管理方面的具体使用方法和作用，并提出了KDD技术在目前的实际应用中所存在的问题，最后对KDD技术的应用前景作了展望。

基于数据仓库的数据挖掘研究

结合当前数据仓库和数据挖掘的发展,本文探讨了数据仓库和数据挖掘结合的必然性;提出了基于数据仓库的数据挖掘的体系结构;综述了基于数据仓库的数据挖掘的主要特征和典型应用。

数据挖掘理念在医院病历随访系统中的应用

通常在医院里每天都会记录大量的医疗信息,数据挖掘技术就是从记录成千上万份病历的病历随访数据库系统中找出患某种疾病病人的共同特征,从而为诊断这种疾病提供依据,或利用数据挖掘技术筛选出的信息来建立具有一定参考价值的某种疾病的医疗方案数据库,以此提高医院的诊断效率和对突发性疾病的爆发及时提供有效的应急措施。详细论述了数据挖掘的理念和如何利用数据挖掘技术实现病历随访数据库有价值的医疗信息的获取的方法。通过数据挖掘技术的使用,大幅提高医疗信息数据库的有价值数据的集成与分析,改变医院病历随访数据库系统的"数据丰富,有效信息缺乏整理"的现象。通过讨论可以看出选择数据挖掘技术不仅可以提高病历随访数据库系统的应用效率而且对突发性流行病的控制与预防能提供极具参考价值的信息。

数据挖掘技术及其在电子商务中的应用研究

本文介绍了数据挖掘的基本理论,对数据挖掘在电子商务的应用进行了研究,并描述了1个通用的面向电子商务的数据挖掘体系结构模型。

基于虚拟现实技术的数据挖掘结果可视化

在数据库知识发现中,数据挖掘结果的解释与评估是一个重要的环节。介绍了一种基于虚拟现实技术的可视化方法,该方法有利于对数据挖掘结果进行评估,较好地解决了模式的易懂性问题。

多源地质空间数据挖掘方法研究

多源地质空间数据挖掘技术很好地满足了海量地质空间数据处理的需要。根据地质空间数据的特点,对面向地质空间数据挖掘的地矿点源数据库、地质空间数据挖掘方法、体系结构、挖掘过程以及可发现的地矿知识进行了探讨,并以从样品数据中挖掘矿体各空间点品位之间关系为例,阐述了地质空间数据数据挖掘实施过程。

数据挖掘技术

:数据挖掘技术作为一个新兴的技术在许多领域都取得了成功的应用。介绍了数据挖掘技术的基本情况 ,讨论了主要的数据挖掘问题如数据分类、关联规则挖掘、数据汇总和路径遍历模式识别等。

数据挖掘和数据仓库在网络营销中的应用

在分析数据仓库和数据挖掘重要性的基础上,指出了数据挖掘的基本过程、数据挖掘的分类和应用,介绍了使用分类模型进行数据挖掘的应用实例,论述了实现原始数据到应用数据转换的方法。

数据挖掘技术综述

面对“人们被数据淹没,却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发 展,数据挖掘技术已成为计算机科学界的研究热点之一。

知识发现法对图书馆参考咨询工作的影响

参考咨询工作已经进入数字时代,其方法、手段、内容都在发生变化。随着知识发现法不断成熟,将其运用于图书馆参考咨询工作已经成为可能。知识发现法运用于图书馆参考咨询工作,要以提高数字文献加工水平、加快研究知识发现工具软件等作为先决条件。

序贯模式挖掘评述

This paper describes briefly the basic concepts and the whole steps of sequential patterns mining,analyzesseveral classical algorithms ,points out some problems involved in mining processes at present ,and gets an overview onsequential patterns mining in the future.

一种基于AdaBoost方法的树形HNB组合分类器

首先提出一种改造HNB后的新算法树形隐藏朴素贝叶斯(Tree-HNB)分类器,进而将该新算法和AdaBoost方法相结合,最后通过大量实验表明这种新的树形隐藏朴素贝叶斯组合分类器在大多数数据集上能够提高HNB的分类性能。

数据挖掘、信息加工与图书管理——论数据挖掘技术对图书馆数字化建设的意义

数据挖掘是一种新兴的信息加工处理技术,除具有庞大的统计功能外,还具备先进的学习智能功能,对图书馆数字化建设具有重要作用。运用数据挖掘技术,有利于提高信息采集效率,优化信息资源,还有利于加强图书馆的信息管理,更好地支持图书馆个性化信息服务。广泛应用数据挖掘技术将成为我国图书馆数字化未来发展的一大趋向。

数据挖掘的灰色系统方法

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域中应用广泛.该文探讨了灰色系统理论在数据挖掘中的应用问题,提出了数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法,并提出了灰色数据挖掘系统的体系结构.