基于数据挖掘的ontology应用框架

提出了一个通用数据挖掘系统框架(GDMF)模型.其目的是为了能够从数据挖掘应用中抽取出核心功能并将其应用到可重用可扩展的原型系统中,以便快速地建造数据挖掘应用系统.在GDMF中ontology被用做语义数据模型.通过使用ontology驱动的数据挖掘查询语言,用户能够很轻松地表达一些复杂查询.最后,给出了使用GDMF作为一个建模工具去设计数据挖掘系统的方法.     

基于数据挖掘的入侵检测研究

针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统.论述了常用的数据挖掘算法,提出了-个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能.     

基于Ontology的数据挖掘在计算机动态取证中的应用

动态取证势必会产生大量的杂乱无章数据.如何对大量繁杂的数据进行有效的分析,成为动态取证的关键问题.提出了基于本体的数据挖掘模型,利用此模型实现了高精度的语义挖掘,根据挖掘结果提供了预警防范服务,利用关联规则具体说明了基于本体的数据挖掘的过程,并用贝叶斯网络模型简单计算了实例本体间的关联程度,实现了关联挖掘.应用实例表明基于Ontology的数据挖掘提高了对攻击源定位追踪的准确性和实时性.     

基于算法适用知识的挖掘算法选择交互系统

为具体挖掘任务选择合适的挖掘算法需要用户对挖掘任务、各种挖掘算法和数据特征都非常熟悉,一般用户是很难达到这个要求的.针对以往研究的系统存在实现困难、不能适应动态添加算法等不足,文中形式化表示数据挖掘算法的适用知识,并基于此设计算法选择交互问题和选择逻辑,实现了一个易于实现的数据挖掘算法选择交互系统.实例验证了系统的有效性.     

电子商务网站的Web数据挖掘系统设计

在分析了电子商务网站Web数据源及其挖掘任务基础上,设计了一种电子商务网站的Web数据挖掘系统模型,详细阐述了模型的数据挖掘过程与关键技术.     

基于AGENT个性化Web协作学习系统的模型设计

利用AGENT技术,机器学习和数据挖掘的方法,提出了个性化Web协作学习系统的设计模型,并重点介绍了个性化学习的实现过程.     

数据挖掘技术在基于系统调用的入侵检测中的应用

数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术等多学科相结合的产物.作为当前重要的前沿课题之一,研究人员提出了许多数据挖掘理论和方法,并取得了许多重要的研究成果.系统调用序列已经成为基于主机的入侵检测系统重要的数据源之一,通过对系统调用的分析来判断入侵事件,具有准确性高、误警率低和稳定性好等优点.本文运用统计、比较方法对当前国际上利用数据挖掘技术分析系统调用序列的相关著作和论文进行了详细讨论和分析,最后设计一个基于数据挖掘技术入侵检测的通用模型.     

基于数据挖掘的入侵检测模型

本文首先介绍了入侵检测系统的概念和通用入侵检测系统模型,同时指出了目前入侵检测技术中存在的主要问题和缺陷.将数据挖掘技术引入到入侵检测中并提出了基于数据挖掘的入侵检测模型,以实现系统智能化,提高系统效率.     

数据挖掘在保险客户关系管理中的研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某保险公司客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

数据挖掘在入侵检测的研究

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术.指出当前入侵检测系统存在的问题,并针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统.文中论述了常用的数据挖掘算法,提出一个基于数据挖掘技术入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能.实验表明,该模型能提取特征,生成新规则,找到入侵数据,提高入侵检测系统的有效性.     

矿区环境系统动力学仿真模型的建立

以研究复杂问题和复杂系统的有效工具——系统动力学为手段，把矿区环境系统分成固体废物、水和大气三部分，建立了矿区环境系统动力学仿真模型。并以某矿区为例进行了历史检验和动态仿真与预测。研究表明，所建立的模型是有效的和可信的，能够充分代表现实的矿区环境系统。该模型还具有一定的通用性和可移植性。     

基于Web挖掘的图书馆个性化服务系统研究

文章提出一个兼顾虚拟与物理世界信息服务的图书馆个性化服务系统结构及读者信誉度评估模型,运用Web挖掘技术对图书馆MELINETS系统中大量的Web流通日志记录进行挖掘,构建一种能反映不同用户个体和群体信息使用行为、习惯及其变化特征的动态的读者信誉度评估机制,用以科学地划分读者群,设计了能提供满足读者个性特征和需求的个性化服务功能及其组合,为进一步开发与应用图书馆个性化服务系统提供了技术基础。     

多智能体技术在基于双库协同机制的知识发现KDD*模型设计中的应用

KDD^*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型，是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD^*的智能性，设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统，利用多智能体技术，实现了数据预处理，数据挖掘，知识的自动获取，基础数据库与知识库的同步进化与协调，知识的评价与表示等功能。     

MODFLOW在三门峡铝土矿疏干排水模拟中的应用

根据三门峡铝土矿区地层分布、地质构造及水文地质条件,对矿区赋水的寒武-奥陶系灰岩岩溶裂隙含水系统水文地质条件进行概化,建立了地下水流数学模型,采用Visual MODFLOW有限差分方法模拟地下水位变化和预测涌水量.结合矿区群井抽水试验地下水位观测资料对地下水流数学模型进行校正和参数反演,利用校正后的数学模型和参数预测井在不同采矿设计疏干水平下地下水的水位分布和矿区涌水量的变化,为有效防治地下水和安全合理开采铝土矿提供可靠的依据.     

数据流挖掘算法在网络安全中的应用研究

入侵检测技术是网络安全中的核心技术,把数据流中频繁项集的挖掘应用于入侵检测系统中正常和异常数据分析已是当前网络安全中的一个重要发展方向.流入网络流中的数据高速并且无限到达,所以利用传统多遍扫描数据库的挖掘技术来构建入侵检测模型已受到局限.针对频繁模式多维的特点,提出了一种新型数据结构SW.Tree,并给出了一种高效的挖掘网络访问数据流的挖掘算法,把这种算法应用于网络入侵检测模型中频繁模式的挖掘,取得了较好的成效.     

华北隐伏型煤矿地下水水化学演化与突水水源判别

我国华北隐伏型煤田突水水源判别普遍注重单一含水层的静态水化学场分析,很少考虑煤矿开采进程中多含水层地下水系统水化学演化规律。为此,本文以典型华北隐伏型煤田——淮北煤田为研究示范,提出了地下水渗流与水化学演化模式。而且以淮北煤田境内的芦岭煤矿Ⅱ1016工作面出水点水化学动态变化为例,基于地下水渗流与水化学演化模式,正确判别出该工作面出水水源与渗流突水模式。研究成果对我国华北隐伏型煤矿水灾防治提供重要理论支持。     

动态精化的煤层三维建模方法

现有的煤层建模方法大都从多源数据中提取点或边界来构建实体模型，对开采过程中煤层动态变化的过程缺乏足够关注.提出一种逐步细化的煤层精细建模方法，首先，对开采边界内进行网格划分后将其转换为三角网，通过全局数据中提取的采样点和普通克里金法对三角网节点的高程及厚度属性进行插值，之后将其拓展为三棱柱作为初始煤层模型;其次，确认开采数据的影响范围，并对初始模型进行动态修正.在唐山市钱家营煤矿进行应用的结果表明，该方法充分运用了开采数据，使煤层的真实变化能够及时反映在煤层三维模型上，提高模型的精度.     

采空区三维实体模型的交互接口技术

为完善自主研发的采空区三维建模可视化集成系统数据输入输出功能结构,以及实现集成系统与主流三维矿业软件间的实体模型数据交互,设计了集成系统实体模型数据接口功能.在解析三维实体模型3dm,dat及dtm文件数据结构及总结其数据存储规律基础上,研究开发了基于该三种实体模型文件的集成系统实体模型数据接口.应用结果表明,该数据接口有效实现了集成系统与Surpac等三维矿业软件间采空区三维实体模型的交互与共享,进一步完善了集成系统文件数据输入输出功能,提高了其应用价值,同时为该类型文件格式的研究提供了有益借鉴.     

面向飞机装配质量数据深度分析方法研究

针对飞机装配质量数据体系化不高,数据挖掘利用率低下等问题,探索出一种面向飞机装配质量数据深度分析方法。通过建立由质量数据关系模型和质量数据仓库模型共同组成质量数据模型体系,设计出一种基于数据模型体系的飞机装配质量数据挖掘循环机制。采用聚类算法选择质量问题关键特征点,同时运用Apriori算法寻找各关键因素的关联关系,最终借助Weka软件实现装配质量数据深度分析。以某型飞机前机身部件装配质量数据验证了该方法的可行性和有效性。     

数据挖掘技术在个性化网络教学系统中的研究与实现

基于数据挖掘技术设计并实现了个性化网络教学系统。该系统添加了数据挖掘模块,模块中采用Clope算法对HTML文档进行聚类分析,找出具有相似特性的学生群体,从而帮助教师进行有针对性的教学;同时,采用Apriori算法,根据学生的访问序列,挖掘出频繁项目集和关联规则模式,从而借助于网络向学生提供个性化教学服务。研究表明:使用数据挖掘技术能在一定程度上提高网络教学系统的个性化推荐服务水平。