基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

基于电子商务的Web数据挖掘研究

随着Web技术的发展，开发电子商务网站成为一种新的营销模式，在保证产品质量的前提下，增加用户的点击率，提高商品销售率是企业提升竞争力的关键。Web挖掘正是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程，帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息，使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。     

影响地表动态移动和变形的因素

以Knothe模型的函数为基础,对不同推进速度和不同时间影响系数下动态地表移动和变形进行研究.结果证明:提高开采速度有利于减小地表采动损害;时间影响系数c较小时,下沉迟缓,最大动态变形值较小,随着c的增大,地表动态变形值增大.     

工作面滞后支承压力分布规律

为获得综采工作面滞后支承压力的分布规律,采用理论分析、数值模拟及现场实测的方法,对兖州矿区工作面滞后支承压力分布规律进行了分析.分层开采与综放开采工作面滞后支承压力变化规律是,随着采高的增大,工作面滞后支承力的距离加大,垂直应力集中系数差别不大.实例结果表明:分层滞后支承压力在工作面后方160～180m以外稳定,综放工作面在其后方200 m以外稳定.     

小康井田煤系地质构造

应用构造地质学原理和方法,阐述了小康井田3组褶皱、5组断层的发育特征和分布规律;从区域构造背景、构造应力场演化揭示了该井田地质构造的形成期次,即先后形成了压性结构面(以褶皱轴面、逆断层面为代表)走向呈北西西、北东东、北北西向的构造系统;分析了后期构造形迹迁就和改造先存构造形迹的力学性质转化,其中,由于断层多期活动的综合效应和构造抬升、应力松弛使绝大部分断层现今表现为正断层;指出走向为北北东向同沉积正断层对原始煤层的发育具有控制作用,其他方向的断层尤其是北北西向或近南北向的断层,主要表现为成煤后对煤层的破坏作用.     

空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。     

上覆煤柱工作面矿压显现及开采应对措施

通过对上覆煤柱工作面支承压力的分析及现场实际情况的总结,提出了工作面矿压显现特征和在煤柱下开采工作面所采取的应对措施。     

前交叉韧带运动损伤临床治疗的进展

前交叉韧带是膝关节最重要的稳定因素,对膝关节起着导向和限制作用.前交叉韧带断裂可以导致严重的关节不稳,从而严重影响运动功能;如未得到及时治疗,还会继发半月板、关节软骨损害和骨性关节炎等.近年来临床研究中发现,前交叉韧带断裂导致膝关节功能丧失,常常在一段时间内呈进行性加重的态势.因此,在治疗上需要从韧带的解剖、组织学和生物力学等各方面进行研究,完善前交叉韧带运动损伤的临床治疗.     

Mining the Change of the Quality of Stored Grain

The quality of grain changes continually during its storage, including the change of its physical characteristics and physiological characteristics. This paper presents an approach to predict the change of the quality of stored grain with data mining technology. Logistic Regression, Decision Tree and Muitilayer Perceptron are applied to predict the change of the grains＇ quality control index and to obtain the grains＇ quality change probability. The grain sampling with higher probability can be processed earlier.     

基于项目集的关联规则数据挖掘

为了发现项目集中所有的频繁模式,根据关联规则定义及属性,利用Apriori算法实现关联规则的挖掘,挖掘出新的关联规则。可产生清晰有用的结果;通过项目集的关联规则挖掘研究结果既可以广泛应用于各个领域,也可以检验行业内长期形成的知识模式,同时能够发现隐藏的新规律,成为完成数据挖掘任务的一个重要手段。