数据挖掘技术及应用

随着时代科技的不断进步,互联网信息技术已经渗透到社会中的各个层面。数据库的运用使得企业信息、国民生态、社会状态等方面都有了可靠的参考依据。目前数据库的功能都是存储、查询、统计等,通过这些数据获得的信息量只占整个数据库信息量的一小部分。怎样才能对数据库中真正具有价值的信息进行使用,从而提高有效信息的利用程度,这就需要新的技术来进行这方面的工作。数据挖掘技术从被开发以来便被广泛利用,它能够有效的实现对有价值信息的自动、智能和快速的分析与提出。数据挖掘技术在分析大量数据时具有明显优势,在电力、金融、保险等行业得到广泛的运用。     

基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统研究

通过对远程煤矿监控系统的分析,提出了一种基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统的实现方案,即通过井下数据采集工作站采集现场瓦斯与设备状态信息,并建立数据库;经Intra net/Internet将信息发送到远程监控中心;由不同的工具对信息进行处理;利用统计类数据挖掘技术对超限瓦斯数据进行分析、推断和预测。阐述了煤矿监控系统的网络运行结构和系统体系结构,讨论了数据挖掘技术在煤矿系统远程监控中的应用,并给出了相应的数据挖掘模型。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究

人们希望有新的技术和工具对大量数据进行强有力的分析,从中提取出有价值的信息,为决策者提供必要的支持。基于此,本文对数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究。首先论述了电子商务管理中数据挖掘技术的重要作用,从构件系统平台、后台数据库搭建、编程语言三方面论述了电子商务系统的实现。讨论了建立系统的数据挖掘应用模型的方法。分别介绍了遗传、决策树、粗糙集、神经网络四种数据挖掘算法。     

浅谈数据挖掘技术及数据挖掘方法

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

公安信息比对系统的应用研究

公安信息化建立了相应的信息数据库和应用系统平台,然而这些数据因为系统结构、数据结构、操作系统等不同,而不能实现共享和交换。如何在不改变原有各个业务部门数据结构的情况下,实现所有公安信息的高度共享,是当前公安信息化发展所面临的一个难题。本文分析了当前公安信息系统中的问题,在深入研究实现信息比对系统的关键技术的基础上,提出了数据库的总体架构,研究了信息比对系统的主要功能。     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

浅谈数据挖掘技术及其应用

科技的进步,特别是信息产业的发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业,但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分,如何才能从中提取有价值的知识,进一步提高信息量利用率,因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据,以使数据得以充分利用,由此引发了一个新的研究方向:数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势,基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。     

Web Agent在空间数据挖掘框架中的应用

空间数据是人们认识自然和改造自然的重要数据，SDMKD是利用数据挖掘方法从空间数据库抽去知识以及步骤的人机交互工程。网络作为巨大的分布式并行信息空间，在其中进行知识发现更具有意义。本文在分析数据挖掘、空间数据挖掘、Web Agent的概念和技术特点的基础上，笔者给出了一个利用Web Agent在Internet上实现空间数据挖掘的基本框架，并进行了实现验证。     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点,本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,然后阐述数据挖掘技术在教学中的应用.     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点,本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,然后阐述数据挖掘技术在教学中的应用.     

基于空间数据库的数据挖掘技术

探讨扩展传统数据挖掘方法如分类、关联规则、聚类等到空间数据库的方法，着重对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统等进行比较分析，提出了一种空间数据挖掘系统的实现模式。     

基于图象的数据挖掘方法研究

数据挖掘过程是从数据库中提取出这个数据库所能描述的客观世界的信息,将数据挖掘技术引入图象处理可以在一定程度上解决图象内容的表示、存储和检索目前存在的很多难点。     

数据挖掘技术及其在金融中的应用

数据挖掘是一门交叉性新学科，数据挖掘技术是目前国际上数据库、数据仓库和信息决策系统领域最前沿的研究方向之一。本文简述了数据挖掘定义和特点，介绍了其主要技术与基本步骤，并进一步分析了数据挖掘技术在金融中的应用。     

基于移动Agent的Web数据挖掘技术的研究

目前上存有大量的数据信息,如何对这些数据进行有效的应用已经成了当前数据库技术研究的重点。基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。本文介绍了基于移动Agent的Web数据挖掘技术,各挖掘算法集中到移动Agent子系统中,并根据要求动态地创建,然后派遣它们到数据站点数据库中进行数据挖掘,提出了一种基于Web数据挖掘的模型。     

数据挖掘技术研究

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询，报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。     

数据挖掘集成技术研究综述

本文主要讨论数据挖掘中的集成问题。在分析数据挖掘的发展和特点的基础上。介绍了数据挖掘技术的集成思想和实现方法,内容包括数据挖掘方法集成;数据挖掘与数据库的集成;数据挖掘与数据仓库的集成;数据挖掘与人工智能;数据挖掘与其它相关软件技术的集成。     

数据挖掘技术在预测农作物生长过程中的应用研究

数据挖掘是一种决策支持过程.它主要融合了人工智能、统计学、数据库、机器学习等领域的技术.其目的是在大量的数据中发现有价值的信息,故又称为数据库中的知识发现.随着多种农业数据的增加,人工分析会变得越来越难.作者采用数据挖掘技术预测温室作物生长,因作物生长是时序性的,在时序模型转化为关系模型时,引入程度副词来进行转换,而在预测作物的生长时,又提出了在作物生长的历史数据中提取潜在规律并采用数据挖掘技术,通过与其他预测技术的比较,发现运用数据挖掘的方法具有较高的预测精度.     

数据挖掘与虚拟数据库

给出了数据挖掘的概念及数据挖掘系统的分类,并基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ／Ｉｎｔｒａｎｅｔ数据挖掘给出了虚拟数据库技术的基本思想及实现     

基于数据挖掘的医院诊疗系统的研究

随着计算机科技的发展和医院对信息平台的建设,医学诊疗系统已经成为其中不可缺少的一部分。如何扩展医院诊疗系统就成为了重中之重,当前数据挖掘技术对于医学来说已经有很大的应用,本文将数据挖掘技术应用到医院诊疗系统中,详细描述了数据挖掘模块在系统中的实现和算法,大大扩展了系统的功能,并提高了诊疗效率。     

基于统一数据平台的公安综合指挥中心关键技术研究

公安综合指挥中心建设是公安信息化建设的重要内容,通过统一数据平台技术,可以实现各子系统在数据层面的松耦合,达到最大限度的数据共享。统一数据平台奠基于数据库技术基础之上,涉及数据库建模、数据同步、数据清洗等关键技术,是公安综合指挥中心建设新的发展方向。