基于Web的可视化数据挖掘工具综述

在互联网存储的信息中,对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值,而数据可视化工具又为挖掘工作以及对于信息的分析提供了更直观方便的方法.文章介绍了数据挖掘、数据可视化、Web挖掘的基本概念、基本方法及流行技术;比较了常见的可视化数据挖掘工具,并且对数据挖掘技术的发展做出了适当的展望.     

地震监测预报的误区分析与工作建议

四川省汶川县巨震之后,人们对地震前兆问题广为讨论,由此引发诸多思考。基于地球系统复杂变化过程中的突变现象,分析了地震前兆信息的基本问题;指出目前社会公众及国际地震学界一般存在以下3个误区,即认为前兆与地震应一一对应,陆区地震预报主要依赖于台网监测,地震前兆分析方法比较单一;进而提出中国地震监测预报工作应重视卫星对地观测数据的快速处理与分析,建立地震数据共享机制和地震信息汇合机构,期望中国地震监测预报理论和技术尽快实现创新发展。     

基于地震前兆数据采集器在地震前兆台网运行系统的应用研究

主要研究介绍网络化的地震前兆数据采集器在2010年以来中国地震局实施的前兆观测系统并网改造升级工作中的应用。"十五"网络化观测系统需要数字化、网络化的观测仪器,而DSC-1A型地震前兆数据采集器可对前端的观测仪器进行数据采集并通过自带的网络通信接口,使用仪器配套通信软件实现组网通信、数据处理,也可将数据文件转换成"十五"格式,数据入"十五"前兆台网数据库。     

常山首台地震前兆测震仪器并入省网试运行

日前，常山地震前兆观测站测震仪器安装调试成功，正式并入浙江省地震前兆台网试运行。该观测站的试运行标志着常山市已具备地震前兆监测能力，为地震专家分析地震前兆信息、预测地震提供了科学依据。地震前兆观测手段主要有磁电观测、形变（含重力）观测和地下流体观测三类，常山市观测站属于后两类。     

宿迁市地震前兆台网建设与发展的思考

“十五”以来,宿迁市完成地震前兆台网数字化改造,实现前兆仪器观测数据的实时采集、处理、分析能力,但随着经济的迅猛发展,观测环境受人类活动干扰的越来越多.预测预报对资料观测资料的质量和类别要求也越来越高,当下的台网布设已经不能满足防灾减灾的需求.以宿迁市前兆台网为研究对象,分析了现存问题并提出了相关策略,以促进宿迁市地震...     

中国防震减灾事业监测预报三大工作体系

应用数字化,地磁、形变、地电、流体等观测技术,依据预报要求建立台网,采集地球物理场和地球化学等数据,准实时汇集处理。提取异常,遴选前兆相关参数,提供地震短临分析预报基础。目前我国已建成了1个国家地震前兆数据中心,5个国家学科中心,31个区域前兆台网,600个地震前兆台,3套前兆流动观测系统,2个地震前兆台阵,     

浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.     

地震前兆形变研究

对于定点地面倾斜观测数据,考察0斜率所蕴含的5级以上地震的前兆信息,基于这些前兆信息和地震序列前兆信息构造了4种预报地震规则.提出了一种检验地震预报有效性的方法,并用于研究4种预报规则的有效性.结果表明综合0斜率和地震序列中的前兆信息,可以提高预报的效率.     

基于双向S-粗集的地震预测知识支持算法

针对双向S-粗集理论的元素迁移特性和地震前兆异常的区域差异、震前差异的特点,提出基于双向S-粗集的地震预测知识支持算法.首先,收集某地块边界中观测到地震前兆异常属性集,划分等价类.其次,求该地块经常出现的地震前兆异常属性集的下、上近似.最后,求该地块某个地震前兆异常属性集的下、上近似,获得该地块某个地震主要的前兆异常.该算法能让地震专家在地震预测难题研究中,有效缩小前兆异常研究的范围.但该算法的实际应用,需待完善的地块边界地震异常数据的收集.     

可视化技术及其应用初探

介绍了可视化技术的含义,阐述了可视化技术的研究内容和过程,探讨了可视化技术在地震数据显示中的应用。     

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.     

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．     

基于数据关联度的迁移策略研究

以电子政务云存储环境为背景,研究了已有迁移算法中用到的基本迁移因子,包括静态因素和动态因素.在计算迁移函数的M(d)值时引入数据关联度这一新的因子.得出新的数据迁移函数后,根据混合云的迁移算法设计出新的适合于电子政务云存储的迁移策略.新策略提高了数据的预计迁移值,降低大数据管理成本,对于准备采用云存储管理大数据的企业或相关部门有一定的参考价值.     

基于数据挖掘的收视数据预处理方法

收视率是衡量电视节日质量的重要指标,而质量不高的收视调查数据将导致收视率指标计算的不准确。为解决基于数据挖掘的电视收视率分析的数据问题,就调查数据进行了有效的前期处理,其中涉及原始数据的正确录入,对存入数据库的原始数据实施的数据清理、数据变换、数据归约技术和应用的模糊集理论。实验结果表明在预处理后的收视率资料库中能够挖掘出知识,为收视率应用提供了有力支持。     

基于结构聚类的XML数据存储研究

针对建立Native XML数据管理系统中XML数据存储,提出利用DOM规范建立父子关系和兄弟关系聚类存储策略。通过实验测试,它们分别适合XML数据深度优先查询与广度优先查询两种算法,提高了查询效率。     

数据仓库和数据采掘研究综述

数据丰富而知识贫乏的状况导致了数据仓库和和数据采掘技术的出现,引起了许多不同领域的人们的极大关注。对数据仓库和数据采掘的基本概念、关键技术以及主要研究内容了一个综合样性的介绍,并讨论了数据仓库和数据采掘相结合的特点和发展潜力。     

基于Vague关系数据模型的数据依赖

基于提出的Vague关系数据模型和Vague集之间的相似度量,研究了Vague关系数据库中的数据依赖问题,给出了Vague函数依赖(VFDs)和Vague多值依赖(VMVDs)的定义及其相应的推理规则.该规则类似于经典关系数据库中函数依赖和多值依赖的Armstrong公理系统,称之为Vague公理系统.并对Vague公理系统的有效性和完备性进行了证明.同时还给出了VFDs满意度的概念及计算VFDs满意度的公式.     

Secure Sensitive Data Sharing on a Big Data Platform

Users store vast amounts of sensitive data on a big data platform. Sharing sensitive data will help enterprises reduce the cost of providing users with personalized services and provide value-added data services.However, secure data sharing is problematic. This paper proposes a framework for secure sensitive data sharing on a big data platform, including secure data delivery, storage, usage, and destruction on a semi-trusted big data sharing platform. We present a proxy re-encryption algorithm based on heterogeneous ciphertext transformation and a user process protection method based on a virtual machine monitor, which provides support for the realization of system functions. The framework protects the security of users' sensitive data effectively and shares these data safely. At the same time, data owners retain complete control of their own data in a sound environment for modern Internet information security.     

空中交通流量管理数据仓库建模研究

多维数据模型的设计已经成为数据仓库和联机分析处理的核心技术.简单介绍了空中交通流量管理和决策支持系统的特点,对一种四阶段规范化数据建模方法加以改进.新的建模方法通过在建模过程中引入UML的类图,方便了数据仓库组织构架的细化,并且很好地描述了数据仓库的元数据,使该方法更加适于设计面向主题的数据模型.同时指导设计了空中交通流量管理原型系统数据仓库的数据模型.     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。