决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.     

信息管理系统中基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘技术己经引起了信息产业界的广泛关注。关联规则是其中一个主要的研究方向,有着广泛的应用价值。对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究和探讨,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的理论基础、数据挖掘的主要问题和数据挖掘的分类等。Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。在分析分析总结了关联规则中经典的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并通过一个实际例子对改进算法和原算法做了分析和比较,以及对关联规则进行了展望。     

数据挖掘技术在成绩分析中的应用

成绩管理是学校教学管理的重要组成部分,数据挖掘在成绩分析中已有很多应用。简要概述了数据挖掘的基本概念和方法,给出了成绩分析中的关联规则、分类方法、聚类分析等多种数据挖掘应用方法,并总结了数据挖掘在成绩分析中对教学管理的作用。     

基于关联规则的课程设置研究

通过对基于关联规则的数据挖掘技术的研究,阐述了数据挖掘技术在电子化校园中的应用前景,特别是在课程设置方面,基于关联规则的数据挖掘技术可以更加有效地帮助教育者进行决策.     

数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用

关联规则挖掘方法是数据挖掘领域的一个研究热点。主要探讨了数值型关联规则挖掘方法,介绍了数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用。     

Apriori算法的分析及应用

关联规则是数据挖掘领域中最重要的研究内容,能够在数据库中发现频繁模式和关联知识。对关联规则及其相关挖掘算法Apriori进行了分析,指出了Apriori算法存在的缺点。通过基于预处理的改进Apriori算法在高校教学评价中的应用,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果,最后指出了未来的研究方向。     

基于数据挖掘的入侵检测系统分析研究

首先介绍了入侵检测系统的相关技术,然后着重介绍了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统;通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型;将数据挖掘方法中的关联规则,分类分析在入侵检测系统中的协同工作方式,通过对关联规则和分类分析,得到入侵规则。     

数据挖掘技术在教育中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,并且将将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,找出了教师课堂教学效果与教师年龄、职称之间的关联规则。     

基于关联规则挖掘算法的改进研究

数据挖掘应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力.文章主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法,以及Apriori算法存在的不足,提出了Apriori算法的改进研究.     

基于词频统计的国内外关联规则研究热点分析

随着互联网技术的进一步发展,数据挖掘应用越来越广泛,关联规则作为数据挖掘中的一种重要方法起着举足轻重的作用。本文以国内外相关文献数据库作为数据来源,通过抓取最近10a国内外关联规则相关文献,提取其中的关键词,使用词频分析法从研究方向、研究方法和应用领域3个方面研究了国内外关联规则的研究热点,并对比分析了国内外关于关联规则研究的异同。     

关联规则在营销决策支持系统中的应用

关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为广泛。在生产性企业的营销决策支持系统中应用关联规则挖掘数据,通过优化原有的算法可以提高算法效率,有效地得出有价值的规则,从而有力地支持了营销管理者的决策。     

Bezier曲线在农业GIS中应用研究

针对农业领域的信息化建设,提出了将Bezier曲线算法应用到农业GIS中。并根据Bezier曲线在林业资源数字化研究中的应用,建立了相应的数学模型,编制相应程序。通过对实际林业资源中珍稀植物位置数据的处理,提高了图形生成效率,为掌握珍稀植物资源情况,划定保护区提供帮助。目前,GIS的应用范围相当广泛,己经在农业土地水资源规划、林业管理、自然资源调查、环境保护等各领域建设成不同的GIS系统,GIS在农业上的应用是当今农业科学中一个新的重要研究领域,如林业资源管理中开发出许多基于GIS的决策支持系统。     

起重机械检验数据挖掘系统的设计与实现

利用数据挖掘技术,开发了起重机械检验数据挖掘系统,为检验起重机械安全运行性提供了一种有效决策模型。系统采用决策树分类,实现了对起重机械的故障诊断;利用关联规则,对起重机械缺陷、失效进行相关性分析。系统运行结果表明,该系统具有一定的应用价值。     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

一个适用于地理信息系统的数据挖掘工具——GISMiner

论文将常用于关系型、事务型数据库的面向属性归纳的方法和关联规则挖掘方法扩展至空间数据库，开发了适用于地理信息系统（GIS）的空间数据挖掘工具－GISMiner，并将其应用于从农田GIS中挖掘农田使用情况的空间特征规则，以及从农产品市场GIS中挖掘农产品价格与铁路、国道和河流间的空间关联规则实验。结果表明，GISMiner是一个实用的、能适应于GIS且能挖掘多种知识类型的数据挖掘工具。     

审计日志的关联规则挖掘

研究了在入侵检测系统中利用数据挖掘技术从审计日志中挖掘关联规则的方法，针对现有关联规则算法应用于入侵检测系统引起的问题，提出了利用本质属性限制无趣规则的产生、利用行向量的位运算提高Apriori算法时间性能的一种高效改进算法。该算法不需生成候选频繁集和剪枝操作，避免了因无趣规则引起的大量运算。因而能提高入侵检测系统的效率。     

时态关联规则研究与应用

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法(TApriori算法),它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的.最后,结合具体CRM项目的特点,讨论了在CRM引入数据挖掘的体系结构,给出了一个应用.     

基于分辨矩阵的关联规则挖掘改进及实现

Apriori算法是关联规则数据挖掘领域中最重要的挖掘方法,针对Apriori算法中挖掘频繁项集的效率问题和产生关联规则的合理性问题,改进相关定义及其使用,并提出改进的Apriori算法,然后将改进算法用于教学评价仿真系统.仿真结果表明,改进算法可高效、合理地挖掘关联规则,为做好课程安排和教学工作提供支持.     

基于PI-API的PI数据库访问技术的研究

PI是应用广泛的实时／历史数据库系统,在高效数据访问、海量数据存储等方面表现出关系数据无法比拟的优势．PI提供了比较完善的PI数据库访问工具,但没有提供数据分析和挖掘工具,实现数据分析和挖掘,需要利用第三方开发工具．研究了PI数据库访问的原理以及C～Builder利用Pl-API访问PI数据库的方法,并将该方法应用到电力负荷预测系统中,实现了PI中电力负荷数据的访问．实际应用说明该方法是正确有效的．