数据挖掘技术在智能决策支持系统中的应用

随着信息科技的不断完善和发展,企业对于信息产品的应用和依赖性也逐步提升。随着信息产品在各企业的各生产部门和服务部门的普及,相关数据逐步积累成海量的数据库。如何将这些数据作为企业决策的依据和指导,在当前应用领域是一个热门话题。而数据挖掘理论为这一问题的结局提供了必要的手段和工具。决策支持系(Decision SupportSystem,简称DSS)也由于同样的原因演化出更加依赖信息工具的智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System,IDSS)以及I3DSS(Intelligent,interactive&integrated DSS)体系框架。在这些框架中,数据挖掘的相关理论成为各功能点实现的核心手段。     

数据仓库技术在决策支持系统中的应用研究

讨论了数据仓库的特点及其基本结构,在分析数据仓库与决策支持系统关系的基础上,提出和研究了基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。     

模糊信息优化处理技术在决策支持系统中的应用

提出用模糊信息优化处理技术解决决策支持系统中的非参数输入问题，实践证明，把正态扩散估计方法用于模糊输入可不断提高系统的精度，具有较强的实用价值。     

模糊测度理论在大坝安全智能决策支持系统中的应用

由于大坝安全性态综合评价是一个多层次、多指标的复杂分析评价问题,既要考虑单个测点、单个项目反映的大坝局部安全性态,更要考虑大坝多个测点、多个项目反映的大坝整体安全性态,为此提出了安全评价集的表示方法.通过对安全评价判据的分析,结合模糊集理论,研究了大坝安全评价判据的表示方法、结论表达,以及综合评价等不确定因素的处理方法,应用模糊集理论对大坝的安全状况作出评价,建立了大坝安全综合评价模型.应用实例表明,该模型是可行的.     

基于数据挖掘的决策支持系统在证券行业的应用研究

随着中国证券市场竞争的白热化,建立基于数据挖掘的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平、竞争优势和风险防范能力。文章论述了由数据挖掘技术、联机分析处理和决策支持技术的结合。基于数据挖掘的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据数据挖掘的证券公司决策支持系统的应用研究。     

数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

本文针对传统决策支持系统的局限性,介绍了基于数据仓库的决策支持系统,并分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的地位与作用。     

基于模拟退火的模糊分类系统在数据挖掘中的应用

给出了一种基于模拟退火的模糊分类系统—SAFCS,该分类系统结合了SA元启发式搜索策略的学习能力和模糊系统的近似推理方法,旨在改善与分类问题有关的大型数据空间的搜索性能,找到模糊if-then规则的优化集.SAFCS可以从输入数据集中抽取精确的模糊分类规则,并在若干不同预定义类中将其应用于对新数据实例的分类.文末用某数据集检测了SAFCS的性能,结果表明,在与其他几个著名算法比较时该分类系统性能可靠.     

C4.5在营销决策支持系统中的应用

在企业营销过程中,如果一个企业的所有区域市场拥有高、中、低档产品,那么在目标市场上,哪类产品更适合其市场需求.针对这种营销需求,在系统中采用数据挖掘C4.5算法,将原有的MIS数据经过处理后,导入到数据仓库中形成结构化数据,对其进行挖掘和知识发现,充分发挥决策支持系统的辅助决策作用.     

基于数据仓库与数据挖掘的会计决策支持系统研究

随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,从大量数据中提取(检索、查询等)用于决策和分析的信息就显得越来越重要.通过会计数据仓库设计、会计数据抽取、会计数据维护、会计决策需求设计、挖掘算法设计,以及挖掘操作、结果表达和解释等,可以从海量的财务数据中发掘有用的、重要信息组合,为企业发展、领导决策等提供科学的技术支持.     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

数据挖掘中频繁项集挖掘算法的改进

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,一直是数据挖掘领域的研究热点。传统的Apriori算法由于产生过多的无用的候选项集以及需要多次扫描数据库导致在一定程度上限制了算法的效率。本文针对这一问题,提出一种新的RF－Apriori算法。该算法首先对数据进行二元处理;然后利用项集的反单调性减少候选项集的产生,从而提高算法效率。实验结果表明,RF －Apriori算法效率明显优于Apriori算法。     

数据挖掘技术及其在营销中的应用

对数据挖掘这一新兴数据分析技术进行了综述 ,阐述了数据挖掘产生的背景及其定义、任务和过程 ,论述了几种常用的数据挖掘算法 ,并给出了数据挖掘技术在营销中的应用实例 .     

模糊相似选择在矿井特殊开采中的应用

本文应用模糊相似选择理论探讨了多因素条件下,如何选择开采建筑物下煤炭的最优方案的方法;并以简单的示例说明了方法的具体应用。     

应用模糊数学评价教学质量

定期评估教师的教学质量是高校的一项重要工作。文中应用模糊教学的综合评价模型方法对教学质量进行了评价,给出了一种有效的量化评估手段,实例计算结果表明,采用该模型可更细致地反映出教师之间教学质量的差异。     

模糊评判方法在圈闭地质评价中的应用

介绍了应用模糊数学综合评判方法评价圈闭含油气的可能性。用模糊数学综合评判方法评价圈闭,考虑了不同地质因素对圈闭含油气性的不同影响,并根据地质家的经验和地质过程对圈闭含油气性的影响程度赋予不同地质因素不同的权重,使圈闭地质评价定量化,能及时、迅速地为勘探规划部署指明方向,并提供较准确的目标。华北油田2001年的油气勘探实践证明,方法是科学的、合理的、可行的、经济的。     

模糊数学在河流水质评价中的应用

本文应用模糊数学的模糊变换原理,以实例阐明了模糊多级综合评判在河流水质评价中的应用,提出了进行水质综合评判时选择算子的原则.     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

回顾了入侵检测技术和数据挖掘技术，介绍了数据挖掘技术在入侵检测中的应用，以及如何利用这种技术建立入侵模型。     

数据挖掘中衍生过程的研究

在对基于统计数据仓库的海量历史数据进行数据挖掘和知识发现过程中,产生出一大类带有时态特征的衍生信息,可以归结定义为衍生过程.本文介绍了在万峰统计数据仓库中进行数据挖掘和知识发现过程中的衍生现象,定义了衍生过程的数学模型,并对统计数据挖掘中衍生过程模型的建立提出了相关规则.     

模糊数学在工程机械故障诊断中的应用研究

对工程机械故障现象进行了分析,运用模糊数学原理建立了故障模糊矩阵、故障诊断的数学模型、理想的故障模式和诊断方法,在此基础上,通过实例,给出了具体的诊断过程。     

模糊优化法在滚削加工中的应用

文章采用了模糊优化设计方法对滚削加工中的加工变量进行了优化，同时又对滚削加工变量进行普通优化设计和非优化设计，将三者结果加以比较，从而得出模糊优化是目前优化设计中一种较为理想的方法。