数据挖掘及在电子商务中的应用研究

企业的竞争优势并不取决于信息的拥有量,而是取决于信息的处理利用能力.如何化信息优势为竞争优势,是企业制胜于市场的一个法宝.本文论述了一种信息处理利用的有效工具--数据挖掘的有关问题及其在电子商务中的应用.     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

UML建模技术在智能故障诊断系统中的应用

智能故障诊断系统是电站仿真系统中的重要部分,它根据采集到的数据或经转换过的参数进行推理、判断出发生故障的设备.推理诊断采用专家系统和不确定性推理的技术.本文以UML(统一建模语言)为工具,对智能故障诊断系统进行面向对象分析、设计和建模.     

快速挖掘最大频繁项目集的新算法

针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．     

建筑群下覆岩加固协调开采减损方法

应用采动地表位移变形的极坐标模型,通过计算机预计模拟和全盆地位移变形等值线图优化分析,结合离层带注浆充填技术,得出采动对建筑物影响最小的工作面布置方式及其有关参数,通过改变工作面的布置方式和参数,有效地减少地表位移变形程度和控制覆岩下沉,从而达到保护建筑物,提高回采率的目的。这种方法安全、经济、技术管理简单可行。     

基于MAPGIS的韩城矿区煤层气空间数据库的建立

介绍了韩城矿区煤层气空间数据库的系统组成、设计思路及其在煤层气资源评价中的意义。该空间数据库由属性数据库和图形数据库组成。属性数据库是在Visual Foxpr06．0平台上以全矿区2^#、3^#、5^#、11^#煤层为对象建立起来的。图形数据库是在MAPGIS6．0平台上建立基本地理图形信息、基础地质图形信息、水文地质图形信息、盖层图形信息、煤层气储集层图形信息、储层基底图形信息和专题图形信息等。该空间数据库的建立，可方便查询该区与煤层气有关的地质资料，同时为煤层气合理开发利用和管理决策提供了科学依据。     

凸轮机构的虚拟设计

针对滚子直动从动件盘形凸轮，利用Visual C^ 平台和开放式图形软件实现滚子直动从动件盘形凸轮任意运动规律的自动计算、自动绘图以及自动生成三雏动态模拟仿真模型。     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.