应用因子分析法对地面水质污染状况的研究

应用因子分析法对11条河道的地面水质分析数据进行了信息掘取，研究了各河道污染程度的排序、主因子、主要污染因子的组合及污染源的分析．研究结果为环境监测和环境治理部门提供了重要的信息和依据．     

地质数据库建立中的系统分析

目的 介绍地质数据库建立过程中的系统分析方法，说明其在数据库建立中的重要性，以推进我国地质数据库的开发。方法 利用系统分析中的业务分析和功能分析，建立实体数据库所需的概念模型、逻辑模型和人机对话的各种功能。结果 科学的系统分析将为进一步建立数据库实体奠定基础。结论 地质数据库建立过程中系统分析是必不可少的步骤，可使地质学家在系统分析中发挥重要作用。     

高维数据流的聚类离群点检测算法研究

针对基于聚类的离群点检测算法在处理高维数据流时效率和精确度低的问题,提出一种高维数据流的聚类离群点检测（CODHD-Stream）算法。该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的 K-means 聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点。通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度。     

集中供热管理数据挖掘系统

基于数据挖掘技术，以集中供热管理为研究对象，提出了关联数据挖掘的设计思想及实现方法。采用了属性构造法进行数据预处理，建立了数据挖掘模型，实现了关联规则算法，并对挖掘结果进行解释与分析。分析表明：对于供热系统的温度、压力和流量，其热量消耗应满足最小支持度和最小置信度阈值。     

一类具AR（2）扰动项的线性模型的参数估计

对于具ＡＲ（２）扰动项的线性模型，一般均在模型始于时刻－∞的假设下进行参数估计。此假设与实验计量经济问题相悖。本文在模型具有固定调查对象数据的条件下，就其始于任一有限时刻的情形讨论了参数估计问题。     

概念树方法在F--KDD中的应用研究

数据采掘是数据库中知识发现的核心,详细描述了数据采掘中概念树方法在模糊性问题中的应用.     

分布式文件系统性能研究

随着海量数据存储和I/O密集型应用的发展,I/O越发成为了分布式存储系统的性能瓶颈,分布式文件系统是解决I/O瓶颈问题的重要途径。如何系统地研究分布式文件系统的性能因子和优化方案,是一个重要研究课题。本文系统地阐述了分布式文件系统的性能研究现状,挖掘并分析了分布式文件系统的关键性能影响因子,为分布式文件系统的设计和性能优化研究提供支持。     

云计算技术及其对网络的影响

云计算代表一种全新的计算模型,并从根本上改变IT服务的方方面面。云环境的主要优势在于降低数据中心的成本支出,并在需要资源时获得动态接入,而不需耗费人力、时间,不影响工作人员的效率和组织竞争力。但云计算仍然存在一些网络性能和安全的问题。所有运营云的企业、政府机构和服务提供商,还有支持云基础设施的设备提供商必须在其设计中考虑这些因素。可用云性能和安全测试工具检测云应有的性能,以实现其结果。     

一种新二维离散余弦变换快速算法

利用三角函数公式提出了一种将Ｎ×ＮＤＣＴ分解为Ｎ个１－ＤＤＣＴ的新的快速算法－ＤＤＣＴ算法，给出了８×８ＤＤＣＴ的算法流程图，并与其它２－ＤＤＣＴ快速算法在计算量及计算结构上进行了比较，计算机仿真结果表明，ＤＤＣＴ算法的计算精度明显高于行－列法。     

数据挖掘中关联规则算法的研究及应用

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性.