数据挖掘及其在SXWG—EIS中的应用

探讨了数据挖掘技术及其在ＳＸＷＧ－ＥＩＳ中的应用,从实践角度分析了数据挖掘技术的特征和数据仓库的形成,为数据挖掘技术在ＥＩＳ中实际应用提供了思路。     

EIS 环境下的数据挖掘技术的研究

从数据挖掘的一般性定义入手,给出了ＥＩＳ环境下数据挖掘的概念和过程．并根据ＥＩＳ和数据挖掘各自的特点,以概念树算法和决策树算法为例,在分析了它们的算法原理的基础上,探讨了通过属性值间概念存在的层次关系实现ＥＩＳ数据查询的逐级细化;根据信息论原理,以分类学习为基础,通过计算各属性所含信息量大小,得出判断规则,为ＥＩＳ辅助决策提供支持．     

EIS环境下的数据挖掘技术的研究

从数据挖掘的一般性定义入手，给出了ＥＩＳ环境下数据挖掘的概念和过程。并根据ＥＩＳ和数据挖掘各处在的特点，以概念树算法和决策树算法为例，在分析了它们算法原理的基础上，探讨了通过属性值间概念存在的层次关系实现ＥＩＳ数据查询的农级细化；根据信息论原理，以分类学习为基础，通过计算各属性所含信息量大小，得出判断规则，     

SIBMnet的体系结构及主干建设

介绍了山东建材学院校园网（ＳＩＢＭｎｅｔ）的网络规划和体系结构，针对ＣＥＲＮＥＴ的建设分析了高速主干技术在校园网中的应用情况，着重介绍了快速以太网技术作为一种ＡＴＭ过渡技术在校园网干线中的应用。根据ＳＩＢＭ－ｎｅｔ的多协议系统集成方案简单论述了网络的信息安全问题和Ｉｎｔｒａｎｅｔ的概念，并讨论了ＳＩＢＭｎｅｔ网络应用中的几个问题     

贵州电网地理信息系统的设计与开发机制

介绍了贵州电网地理信息系统的设计特点和开发机制，重点讨论了动态数据交换技术ＤＤＥ在ＧＺＰＳＧＩＳ中的应用。     

基于C/S体系结构的贵州电力地理信息系统的开发

介绍了基于Ｃ／Ｓ体系结构的ＧＺＰＳＧＩＳ（贵州电力地理信息系统）的开发环境和开发技术,重点讨论了ＯＬＥ在ＧＺＰＳＧＩＳ中的应用。     

CLIENT/SERVER 结构在 MIS 中的应用

介绍了ＣＬＩＥＮＴ／ＳＥＲＶＥＲ结构的基本概念和原理，并以一个具体的实例说明其在ＭＩＳ中的应用．     

CLIENT／SERVER结构在MIS中的应用

介绍了ＣＬＩＥＮＴ／ＳＥＲＶＥＲ结构的基本概念和原理，并以一个具体的实例说明其在ＭＩＳ中的应用。     

CSF 方法及其在 EIS 设计中的应用研究

研究了关键成功因子法（ＣＳＦ）及其在ＥＩＳ设计中的应用，提出可把关键成功因子作为联系组织的行为目标（决策任务）、高层管理者（决策人）和ＥＩＳ（决策支持工具）的纽带，根据组织的目标确定关键成功因子，使用ＥＩＳ来跟踪关键成功因子，而管理者则通过对关键成功因子的监控驾驭组织的运行，达到既定的组织目标．     

CSF方法及其在EIS设计中的应用研究

研究了关键成功因子法（ＣＳＦ）及其在ＥＩＳ设计中的应用，提出可把关键在子作为联系组织的行为目标（决策任务）、管理（决策人）和ＥＩＳ（决策支持工具）的纽带，根据组织的目标确定关键成功因子，使用ＥＩＳ来踊跃关键成功因子，而管理则通过对关键成功因子的监控驾驭组织的运行，达到既定的组织目标。     

SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言

设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML.根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作.详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题,给出了SDML解决方案.     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务过程中产生了大量的数据,数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法。介绍了数据挖掘在电子商务中的应用,探讨了电子商务中数据挖掘的步骤和数据挖掘的体系结构。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

Image Post-Processing Method for Visual Data Mining

Visual data mining is one of important approach of data mining techniques. Most of them are based on computer graphic techniques but few of them exploit image-processing techniques. This paper proposes an image processing method, named RNAM （resemble neighborhood averaging method）, to facilitate visual data mining, which is used to post-process the data mining result-image and help users to discover significant features and useful patterns effectively. The experiments show that the method is intuitive, easily-understanding and effectiveness. It provides a new approach for visual data mining.     

多策略数据挖掘系统的分析与设计

为了满足数据规模的膨胀和分析需求的增长,在对数据挖掘系统的发展史进行回顾的基础上,分析了国内外典型数据挖掘系统的特点,设计了一个多策略的数据挖掘系统。并针对数据挖掘面临的大规模海量数据的处理问题,为系统引入和设计了算法插件思想、缓冲区处理技术、基于XML(Extensib le M arkup Lan-guage)语言的配置文件和相应的并行处理技术。最后讨论了系统今后开发过程中需要注意算法更新及评估的问题。     

一种基于层次聚类的流数据挖掘方法

流数据的特点在于数据流快速、有序地到达,并且数据海量,许多应用领域中生成的数据都可以归结为此类型．数据挖掘技术可以从海量的数据中发现有意义的知识模型,传统的数据挖掘算法通常是针对静态数据集,对流数据却无法有效地处理．文章试图从层次聚类角度处理流数据,并探讨了一种基于最小代价函数的层次聚类算法．     

小波在数据挖掘算法中的运用

由于小波理论具有良好的构造性和实际应用性,近年来被广泛地应用于诸如图像处理、计算机可视化、网络管理和数据挖掘等计算机科学研究领域.小波有很多良好的性质,如多分辨的分解结构、变换的时空线性复杂性等特性,从而可以为数据挖掘提供更加有效的算法.给出了小波在聚类、分类、分布式数据挖掘、相似性搜索、近似查询处理、可视化等算法中的运用,讨论了小波在数据挖掘研究中的影响,并简述了有潜力的未来研究方向.     

数据仓库中关联规则的元规则制导挖掘改进策略

许多数据仓库和数据挖掘的理论都曾说明元规则是一个非常重要的概念 ,也有一些研究提到元规则 ,但却很少利用元规则来进行数据仓库的关联规则的挖掘。本文针对在元规则制导下的数据仓库关联规则挖掘 ,提出一种简单的、充分利用元规则的、类Apriori和类决策树方法的实现策略 ,减少了查询数据仓库的次数 ,使数据挖掘过程中的存储结构简单 ,形成了快速查询。     

空间数据挖掘技术及其智能推理体系结构

面对数据的数量和复杂性急剧增加的问题,首先讨论了数据挖掘技术的研究进展,并对数据挖掘在空间数据库中的应用进行了深入地探讨。然后提出三种基于空间数据挖掘、空间数据仓库、智能决策支持系统（IDSS）和范例推理（CBR）技术的智能推理体系结构,并对这三种体系结构的优劣进行了分析对比,其中以第三种结构为优。最后对空间数据挖掘在各领域中的应用前景以及有待解决的问题进行了展望。     

数据流挖掘技术

简要概述了数据流挖掘技术,探讨了数据流的特点.数据流的概念漂移现象,给数据流上的数据挖掘带来很大困难.由于计算机的内存有限,数据窗口技术只针对最近的数据,而最近的数据常常导致数据挖掘系统中的分类器过配,文中介绍了解决这一问题的方法,并讨论了数据流挖掘技术的应用.