数据挖掘技术在舰载信息系统中的应用研究

数据库在舰载信息系统中使用的越来越多，从大量的数据中提取有价值的海战信息，是舰载信息系统追求的目标之一。而数据挖掘（DM）技术是知识发现KDD的一个关键步骤，将DM技术应用于舰载信息系统有着重要的现实意义。本文对典型的数据挖掘过程模型进行了介绍，阐述其组成结构及各部分主要功能，着重分析了该技术在舰载信息系统中的应用和目前应用该技术存在的问题。     

数据挖掘技术在船舶电站设备故障分析中的应用

在船舶电站的设备管理作业中,由于其复杂程度变得越来越高,采用常规的控制技术已经不能够满足设备的控制管理要求,因此可以采用智能算法,对电站运行中产生的各种数据进行综合分析对比,找出潜在的故障发生机制,提高船舶电站的安全性。本文结合了数据挖掘技术,利用大数据统计原理,针对不同的船舶电站故障模型,提取出各个状态下的船舶电站运行机制,从而有效改善了船舶电站的故障预测和处理能力。     

数据挖掘技术在船舶备件管理系统中的应用

随着海洋运输业的发展,运输船舶的电子系统种类越来越多,其中很多电子设备是保障海上安全的必要设备。同时,船舶运行的海洋环境异常复杂,船舶电子设备常年受到海风海浪清浊,会出现设备电路损害等情况,如何能够在船舶航行中预测并发现携带的备件损耗是保障船舶航行安全的必要条件。本文研究大量的海上船舶备件损耗历史数据,并设计数据库管理系统,通过数据挖掘对海量的数据进行有效分析,优化船舶备件管理系统。     

数据仓库与数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

医院信息系统(HIS)的建立，为医疗单位提供了大量的基础数据。但在较小影响在线运行数据库的前提下，如何为管理决策提供足够信息，成为一个日益突出的问题。在大量医疗数据中进行有效分析，了解医疗业务的发展情况，就要充分利用数据仓库技术来进行数据组织、存储和分析。以对出院病人情况分析的主题为确，简单说明了数据仓库在医院信息系统中的应用。     

数据挖掘技术在舰船机舱概念设计中的应用

数据挖掘技术代表了数据处理和知识创新的一种新方向。本文通过分析舰船机舱概念设计的原理及方法，讨论了数据挖掘技术如何应用于计算机辅助概念设计系统中，并分析了相关关键技术。     

数据挖掘技术在乳化器故障诊断中的应用

决策树是一个类似于流程图的树结构,主要用途是提取分类规则,进行分类预测。该文针对乳化炸药生产过程中的乳化器维护面临的实际问题,提出了用决策树算法对反映设备状态属性的数据进行挖掘,发现故障数据中存在的规律,并以规则的形式表现出来,从而为乳化器的维护提供决策信息。结果表明,采用决策树方法所得出的规则是正确的,并能正确用于故障的分类工作。     

数据挖掘技术在物流客户关系管理中的应用

通过数据挖掘技术的引入,提出了一种新的物流客户关系管理方法。在对数据挖掘方法作了全面论述的基础上,着重分析了关联分析方法和决策树分析方法,并结合两个实例讨论了方法的应用。     

数据挖掘在人力资源管理中的应用

描述了数据挖掘技术的基本原理及其过程,选择采用决策树分类方法,将决策树模型用于人力资源的挖掘系统中,获得了成功的应用.     

数据挖掘技术在电信欠费客户流失中的应用

本论文针对xx电信客户流失中的欠费流失客户进行初探。先采用OLAP技术对整个欠费流失的主题进行分析,后应用数据挖掘中的聚类分析算法对欠费流失用户流失前5个月消费行为(话务量、收入、欠费金额)的趋势和年龄、在网时长进行分析,对所聚出类进行解释,最后采用决策树对离散化后的变量进行分析,以此得出结论。     

数据挖掘在美国本土安全中的应用

数据挖掘的出现是美国许多本土安全法案的重要特征之一。在本土安全的内涵中，数据挖掘通常被视为识别恐怖分子活动的一种潜在手段；它也可以通过交通和移民记录识别和跟踪个别恐怖分子。介绍了在美国本土安全中应用数据挖掘的两项工程，并预测了未来美国政府数据挖掘活动的发展趋势。     

数据挖掘在数字档案馆中的应用

在网络时代，一方面随着人们活动的广领域、纵深化开展，不断地产生巨量的、异质的文档信息：另一方面，人们的信息需求呈现出多样化、高效化、个性化、专深化等特点。在数字档案馆建设中，如何从海量原始档案数据中发掘出有价值的信息和知识，满足不同档案用户的信息需求，数据挖掘技术（Data Mining）将会起到巨大作用。     

数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

简要讨论了数据挖掘技术的方法以及客户关系管理系统的原理.企业可使用客户关系管理系统来降低运营成本,提供优质的客户服务.数据挖掘技术的应用可以帮助企业发现客户消费行为、识别客户特征,辅助企业进行有效的市场营销和客户服务.     

多维关联数据挖掘技术在远洋船舶调度中的应用

首先描述进行关联规则挖掘的步骤,将其运用到远洋船舶调度数据的深度挖掘中,将关联规则转换成用户感兴趣的属性类,然后根据所关心的属性不同,求出每个属性组合的维度,从而挖掘出其运输频繁的线路,最后通过例子说明本文算法更能满足用户的需求。     

数据挖掘技术在船舶操纵运动预报中的应用研究

船舶操纵性直接影响船舶的航行安全。本文首先阐述BP神经网络的特点,并且以此为基础设计基于数据挖掘的船舶操纵运动预报的神经网络结构,选取散货船样本进行学习,获得3个预报样本,最后对散货船的水动力进行预报。预报结果表明,本文所采用的基于神经网络的数据挖掘技术预报精确度高。     

灰色数据挖掘在船用柴油机中的应用

船用柴油机作为船舶航行中的动力源,具有非常重要的作用。但柴油机在运行过程中的运行状态及故障发生都对船舶的正常运行影响很大。本文通过研究灰色数据挖掘的特点,结合船舶柴油机的结构与故障特性,研究出一种基于灰色数据挖掘的故障诊断方式,通过对灰色关联算法在计算机上进行编程仿真,检验这种方法对船舶柴油机的故障诊断具有较好的诊断结果,对船舶柴油机的正常航行具有一定的意义。     

空间数据挖掘及其在海洋地理信息系统中的应用

空间数据挖掘是数据挖掘中的一个重要门类,空间数据挖掘的意义是在空间数据库或数据仓库的支持下,提取、推理出未知、有价值、可利用的关系、模式或趋势,从而为决策系统提供支持。随着海洋测量技术和电子地图技术的持续发展,以及计算机存储容量的不断扩大,使得海洋地理信息系统中出现了海量数据,如何对这些数据进行有效利用,从而进一步发现价值,是当前海洋地理信息系统研究的主要课题之一。本文介绍空间数据挖掘技术的主要原则,分析空间数据挖掘的实际效果,并研究空间数据挖掘在海洋地理信息系统中的应用,为今后海洋地理信息系统的完善和提高提供依据。     

基于数据挖掘技术的计算机辅助概念设计研究

计算机辅助概念设计CACD（Computer Aided Conceptual Design）系统的根本目的就是有效支持产品的创新设计。本系统采用数据挖掘技术从已有的产品数据库、知识库和规则库中获取有用信息和知识以支持产品概念设计。     

数据挖掘技术在内河交通事故分析和预防中的应用

近年来内河船舶交通事故，特别是重特大恶性交通事故的接连发生，给人民的生命和财产安全带来了巨大的威胁。由于内河交通事故系统的高度复杂性，传统的分析预防方法已呈现其局限性。为克服事故数据库中数据多维、稀疏、不全等的不利影响，有效地识别和发现事故数据的新模式及其内在规律，提出我们应用数据挖掘技术全面整理、分析内河船舶交通事故的思想，并结合数据挖掘实现的方法和应用实例进行具体阐述，以期为船舶安全管理提供科学的决策依据。     

数据挖掘技术在深度防御网络安全体系中的运用

随着攻击技术的日新月异及攻击数量的与日俱增,提高网络安全深度防御体系的效力是一个亟待解决的问题。将数据挖掘技术应用于网络安全深度防御体系中,在海量数据中挖掘有效信息、提高防御能力是一个新的思路。文章介绍了网络安全深度防御体系的概念及数据挖掘技术在网络安全深度防御体系构建中的应用。