个性化网络学习系统模型设计

本文针对个性化网络学习的特点,设计了基于WEB挖掘的个性化网络学习系统模型,该模型中包括4个主要模块和6个资源库;本文在分析其功能的基础上对其进行了设计。     

基于数据挖掘技术的网络取证系统模型研究

针对网络电子证据和数据挖掘技术的技术特征,提出了一个基于数据挖掘技术的网络取证系统模型,并对系统中取证模型的各个部分给出具体的技术实现方法。最后,根据实际网络应用环境给出网络取证系统在网络中的连接实例。     

数据挖掘技术在学生网络学习行为中的应用分析

采用数据挖掘的理论,对网络学习行为的研究进行指导,对其应用进行分析,旨在通过数据挖掘技术对于网络学习行为中的大量数据进行分析研究得出网络学习行为的评价,来指导网络教学系统的建设。     

基于Netflow的网络监控系统的设计与实现

为了使网络管理员更加方便、快捷、直观地监控网络的运行情况,我们设计了基于Netflow的网络监控系统,并给出了该系统的设计思想、体系结构和具体的实现方法.该系统具有查看网络运行状况方便快捷、统计出用户的上网的规律、及时发现网络中的故障等特点.它的设计完成将缩短网络管理员查找和排除网络故障的时间.     

基于建构主义学习理论的Java网络学习系统的设计与开发

由于编程语言类课程的多样性、普遍性和实用性,研究这类课程的网络学习系统的功能需求特点及设计方法具有重要意义。结合所承担的教学改革研究项目中研究工作实践,介绍了Java网络学习系统的设计开发过程。基于建构主义学习理论分析了Java网络学习系统所需的功能特点,设计了该网络学习系统的功能结构,介绍了系统的开发技术,重点介绍了该网络学习系统中的程序网络自动评判子系统的设计开发,对其它类似课程的网络学习系统的设计开发工作具有借鉴意义。     

一种基于数据挖掘的网络入侵检测系统

为了提高网络安全保护措施,将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,采用了独立组件的模块化设计,设计了一种基于数据挖掘的网络实时入侵检测系统模型。实验结果证明该系统在自动化程度、检测效率、自适应能力等方面较传统的入侵检测系统有明显的提高,增强了网络的安全保护措施。     

基于Web的数据挖掘系统模型的探讨

Web数据挖掘是把Internet和数据挖掘技术相结合起来的一个新兴的研究领域,本文阐述了基于XML的Web数据挖掘典型处理流程.且在其基础上设计了一个具体的基于XML的Web数据挖掘系统模型并给出其结构框架和工作机理,致力于提供一个Web数据挖掘的综合处理环境,提高挖掘系统的整体性能。     

基于数据挖掘的网络考试智能评价反馈系统的研究与设计

针对网络考试中积累的大量有用考试信息如何处理等问题,结合考试评价中相关性能指标,设计了基于数据挖掘的网络考试智能评价反馈IAFS系统.该系统能智能地将学生考试数据和教师阅卷过程积累信息加以系统地收集、分析并提供深层次的教学诊断,从而形成相关考试的评价反馈意见等,其对网络考试具有较好监控、评价和反馈作用,具有较强的适用性和推广价值.     

基于数据挖掘的网络病毒预警系统

分析了网络病毒的特点，针对其破坏机理，提出建立网络病毒预警系统的必要性及其理论依据，并详细设计出了系统模型．     

基于数据挖掘的网络状态异常检测

针对目前网络状态异常行为检测正确率低的问题,提出一种基于数据挖掘的网络状态异常检测模型.首先提取网络状态信号,通过小波变换对信号进行预处理,并提取网络状态异常检测的特征;然后通过回声状态网络对网络状态异常检测进行建模,并通过遗传算法对回声状态网络的参数进行优化;最后采用网络状态异常数据集对模型的有效性进行测试.测试结果表明,数据挖掘技术可以准确检测各种网络状态异常行为.     

数据挖掘技术在电气设备在线监测系统中的应用

介绍了电气设备在线监测系统和数据仓库与数据挖掘技术,分析了数据挖掘技术在三里变电站电气设备在线监测系统中的应用,探讨了数据挖掘步骤中两个最重要的模块——数据处理模块和预测模块,对扭转当前在线监测系统中“信息丰富、知识匮乏”的局面做了一个非常有益的尝试,并取得了较好的效果。     

数据挖掘在网上商店中的应用研究

为了解决网上商店中商品显示次序的问题,在分析关联规则的挖掘原理及基本算法的基础上,提出了一种评估关联规则中两商品间相互"促销"关系的方法,并通过具体的例子说明了其应用过程,达到了网上商店中商品信息显示次序的优化目的.     

基于图像数据挖掘的软件系统研究

在数字化时代,要求对大量的图像数据进行分析以获得知识．本文针对图像数据挖掘技术,介绍了图像的挖掘过程、挖掘技术等问题,在此基础上详细讨论了对图像数据挖掘软件原型系统的研究．     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统.系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持.     

基于数据挖掘的IMC-PID在线自整定算法的实现

提出了利用过程历史数据自动进行数据挖掘的PID参数在线自整定算法。算法以PID回路的动态响应特性为依据,通过给定ε-不敏感损失函数、辨识信任度函数,从可行数据集中选取有效数据集,以此作为回路参数自整定的有效数据。为确保PID控制尽可能达到最佳性能和鲁棒性,提出了基于对象组进行IMC-PID参数整定的方法。算法已应用于多个生产装置上,实际的投运结果表明,这种算法具有简便易用,推广能力强等特点,是PID参数整定算法中一种切实可行的算法。     

基于数据挖掘技术的财务管理信息系统模型

利用现代数据仓库(Data W arehouse)与数据挖掘(Data M in ing)技术,采用了业务事件驱动的体系结构,探讨了一种基于数据挖掘技术的财务管理信息系统模型,该模型既能使数据仓库、数据挖掘技术在决策支持方面的能力得以发挥,又能使企业财务信息与非财务信息得以充分有效的利用.     

基于WEKA的数据挖掘技术在物流系统中的应用

利用WEKA作为数据挖掘工具,通过C4.5决策树分析以及Apriori关联规则的挖掘,结合实例对物流企业的客户资料和服务项目进行分析。     

基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统研究

通过对远程煤矿监控系统的分析,提出了一种基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统的实现方案,即通过井下数据采集工作站采集现场瓦斯与设备状态信息,并建立数据库;经Intra net/Internet将信息发送到远程监控中心;由不同的工具对信息进行处理;利用统计类数据挖掘技术对超限瓦斯数据进行分析、推断和预测。阐述了煤矿监控系统的网络运行结构和系统体系结构,讨论了数据挖掘技术在煤矿系统远程监控中的应用,并给出了相应的数据挖掘模型。     

数据挖掘的标准模式研究

作者结合政府机关的申请审批系统的开发实践,指出了信息系统中数据挖掘的意义,设计出了用标准模式来筛选信息、以决策树算法和聚类划分法实现申请信息的审核与审批.