基于粗糙集理论的冠心病病因分析与研究

粗糙集理论作为一种处理不确定信息的新型数学工具，已被成功地应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别与数据挖掘等领域．本文中，利用粗糙集理论和概率统计方法分别对一些冠心病病例进行了分析处理，找出了导致冠心病发生的易患因素以及根据已有病例提取出了冠心病新的诊断规则，实例证明了方法的有效性和可行性．     

关联规则在课堂教学评价中的应用

数据挖掘是近年来出现的一种综合了机器学习、统计学、数据库等众多领域的新技术．而关联规则是数据挖掘的核心技术，应用广泛．本文将数据挖掘中的关联规则算法应用于学校课堂教学评价中，找出了课堂效果与教师职称、年龄之间内在的关联规则，可以有效地指导教学工作。     

基于数据挖掘的远程教育系统多维数据模型构建

随着电子信息技术的高速发展,人们积累的信息量急剧增长,采用数据挖掘技术便可从大量的信息中提取有价值的知识．数据挖掘技术广泛应用在电信、农业、金融、生物、化工、医药等领域．本文主要探讨将数据挖掘技术引入远程教育系统中,并运用数据挖掘技术构建起远程教育系统中各种多维数据模型．     

双重区间值聚类挖掘模型

提出了双重区间值聚类的数据挖掘模型：首先将每个属性的取值按照领域知识划分为若干类。接着统计每个类在各条“交易”中出现的频率(支持度)，最后再按照关联规则挖掘方法进行处理．这种区间值数据挖掘方法与传统的数据挖掘方法相比较，更有实用价值．     

广义 Invex 函数

凸性在数学规划中扮演着重要的角色．函数的Invex性是伪凸性的一种推广．本文讨论了广义Invex函数的一些性质，这些性质的讨论将有助于数学规划的研究．     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘技术是数据库研究领域中最活跃的分支之一，它综合运用了人工智能、数据库等多个领域的理论和技术，已成功地应于金融分析、市场分析等多个领域。本文介绍了数据挖掘的概念、常用技术和方法，讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

两类数据挖掘工具评估分析的定量化

针对企业是否采用数据挖掘工具以及采用何种数据挖掘工具的问题,提出了评估数据挖掘工具价值的定量化分析方法;利用马尔可夫转移概率矩阵与数学规划模型对分类型数据挖掘工具进行价值评估,确定分类型数据挖掘工具带来的价值;利用分布密度函数和信息熵对预测型数据挖掘工具进行价值评估,确定预测型数据挖掘带来的价值;再通过采用数据挖掘工具需要的成本,最终建立了评估两类数据挖掘工具(分类与预测)的效益模型,为企业成功实施数据挖掘提供保证.     

数据挖掘研究

数据挖掘是一个新兴的领域，在短短几年内得到迅速的发展。数据挖掘是一个跨学科的领域，涉及到数据库系统、统计学，数据可视化，信息检索和高性能的计算，其它有贡献的学科有神经网络，信号处理、空间数据库、图像数据库。数据挖掘汇集了很多学科的技术方法。随着存储数据量的不断增长，已有的方法面临着可扩展性和效率的挑战。在数据库研究领域中，有效的数据结构、索引和数据存储都将对高性能的数据挖掘有所贡献。     

浅谈数据挖掘在防雷业务信息管理中的应用

数据挖掘就是利用已知的数据通过数学建模的方法找到隐含的业务规则.随着对数据挖掘技术的不断重视,其应用研究也越来越广.目前各地都有自己的防雷业务系统,但没有一个比较完善的数据挖掘系统,来整合防雷业务技术资源,造成了一定的技术资源的浪费.该文将数据挖掘技术引入防雷业务信息的管理中,采用分类、聚类、关联、预测等方法,用从客户关系管理、检测信息管理、仪器设备管理三方面,分析挖掘出防雷业务中隐含的有价值信息,为行业的后续发展提供良好的规划支持.     

数学认知理解的研究综述

对数学理解的研究已成为数学学习领域研究的一个热点问题．近些年的研究主要涉及数学理解的内涵、数学理解的功能和数学理解的层次．但研究中关于数学理解层次的研究均存在局限，给出的促进学生数学理解的措施过于笼统．     

针对参变量数据元集的可拓建筑策划分类知识挖掘方法

 为解决可拓分类知识挖掘方法难以满足可拓建筑策划数据及问题的特殊性需求, 将可集合成参变量数据元集的可拓建筑策划数据作为研究对象, 提出适用于可拓建筑策划的可拓分类知识挖掘流程与方法, 即数据的预处理、选取评价特征并确定权重、建立关联函数并划分区间、计算获取可拓分类知识。拓展可拓建筑策划数据挖掘在方法层面的研究, 以方便获取重要的可拓建筑策划分类知识, 为可拓建筑策划提供决策支持, 为计算机辅助建筑策划提供新思路。     

一个最大值问题在配矿中的应用

利用数学规划的方法证明一个不等式的最大值问题,此结论解决了矿山配矿中的关键问题,为最优化生产提供了操作思路和方法。     

一个最大值问题在配矿中的应用

利用数学规划的方法证明一个不等式的最大值问题,此结论解决了矿山配矿中的关键问题,为最优化生产提供了操作思路和方法.     

开采沉陷动态分析方法研究

以矿区实测数据为例,分析了绘制地表移动变形曲线的理论和方法,采用V B调用Matrix进行程序开发,不仅使软件功能强大,而且程序设计变得简单可靠,界面完善.实现了矿区地表移动变形值的快速求解,从而达到了对地下开采造成的地表移动变形的直观性描述.     

福建煤炭开发的灰色规划探讨

根据福建煤炭开发的现状和基本条件,应用运筹学和灰色系统理论,建立福建煤炭开发的灰色漂移型线性规划数学模型,探讨解决福建煤炭开发未来系统的动态规划和优化控制问题．     

多层次规则挖掘的约略集方法

约略集理论是一种能处理数据中不确定和噪音的有效数学工具,是数据挖掘的重要方法．结合数据分类层次,提出了利用约略集理论挖掘多层次规则的方法,挖掘过程包含约减的求解、等价类的构造、差别矩阵的建立、规则的挖掘４个阶段,并举例说明了多层次规则的挖掘过程．     

基于多运动场耦合的转向系统多目标优化设计

考虑悬挂缸的动刚度特性及轮胎的非线性特性,将转向机构、悬挂、轮胎三运动场进行耦合处理,建立转向系统多目标优化数学模型,对400 t重型矿用自卸车转向系统进行更精确地优化设计. 应用物理规划法,构建转向系统物理规划优化设计模型,通过遗传算法进行模型求解及初步筛选,最后对车辆进行紧急双移线试验,仿真分析其操纵稳定性,实现转向系统优化解集合的最终筛选,为最优解的确定提供了一种新方法.      

面向商务智能应用的分布式数据挖掘系统设计

在综合分析商务智能分布式应用环境和数据存储环境基础上,提出了一种充分利用移动Agent移动特性并以Agent为主要组件来满足商务智能应用需要的分布式数据挖掘系统模型,讨论了系统中用户接口、数据挖掘组件、企业数据库系统各功能模块特点以及数据挖掘组件中各Agent功能设计.介绍了在Java编程环境下数据挖掘移动Agent和移动Agent服务器内部各组成模块结构功能.该系统具有可扩展性好、结构灵活、系统安全性强等特点,对构建基于Agent技 术的商务智能数据挖掘系统具有一定的参考价值.     

XML与Web数据挖掘技术

数据挖掘技术的核心部分已发展了近十年,研究领域涉及数理统计、人工智能、机器学习等。由于Web数据存在方式的特殊性,使Web数据控制变得十分复杂,XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会。若XML成为具有相互连接特性的因特网标准,那么新一代因特网的关键在于把握XML。因此,研究XML在Web数据挖掘中的应用显得十分重要。文中主要讨论了XML的基本概念及XML在Web数据挖掘中的应用。