决策树算法在学生选课系统中的应用

决策树算法是一种直观的、易于理解和实现的科学算法,将决策树算法积极运用于学生选课系统中能够获得诸多良好的效果。本文在分析决策树以及决策树分类算法中最常使用的C4.5算法的基础上,重点研究了决策树算法在学生选课系统中的应用。     

数据挖掘就业数据及其引发的思考

针对学生就业问题,详尽地介绍了C4.5决策树算法在就业数据挖掘中的应用。同时结合高校数字化共享平台构建立体数据,以一次实际操作中获得的的"异常"规则为出发点,分析了问题的成因,并阐述其给现实工作开展带来的思考。     

分析型CRM中数据仓库的设计与实现

自从CRM被提出以来,无论是关于它的研究,还是它的应用都有了迅速的发展,市场前景也十分乐观。使用分析型CRM可以帮助企业建立起庞大的数据仓库,在数据仓库中,进行数据挖掘正逐渐成为CRM中最核心最重要的部分。数据仓库与分析型CRM有着难以割舍的关系,要使用分析型CRM,首先需要建立数据仓库,本文将针对分析型CRM中数据仓库的设计与实现进行研究。     

数据挖掘在高速公路联网收费系统中的应用

文章介绍了数据挖掘的概念及相关功能,论述了数据挖掘技术在高速公路收费系统中的应用,并通过应用实例对数据挖掘的具体应用及架构进行了有效描述。     

改进的关联规则挖掘算法及其在教育信息挖掘中的应用

利用数据挖掘的关联规则技术，可以从大量数据中发现有价值的规则。文章利用改进的Apriori算法对上海海事大学的教育信息数据库进行了挖掘，从中发现了一些有价值的规则，为学校的教育决策和教学管理提供了有指导意义的信息。文章还实现了大量规则的文本和图形可视化。     

基于BP算法的交通流预测

探讨了基于人工神经网络的数据挖掘技术,对标准的BP算法进行了研究;针对现有人工神经网络中BP算法效率较低、容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP算法,并进行了分析测试。测试结果表明,改进的BP算法缩短了学习时间,提高了学习效率,在一定程度上避免了学习中局部极小问题的出现。     

一种改进的DBSCAN聚类算法的研究与应用

对DBSCAN（density based spatial clastering of applications with noise）聚类算法进行了研究,分析了它的特点、存在的问题和改进思想,提出了基于DBSCAN方法的交通事故多发点（段）的排查方法及其改进思路,并且结合J2EE技术,实现了一个Web环境下的交通事故数据挖掘系统,阐述了基于J2EE的交通事故挖掘系统的体系结构、设计及其应用。     

一种改进的DBSCAN聚类算法研究与应用

对DBSCAN(density based spatial clastering of applications with noise)聚类算法进行了研究,分析了它的特点、存在的问题和改进思想,提出了基于DBSCAN方法的交通事故多发点(段)的排查方法及其改进思路,并且结合J2EE技术,实现了一个Web环境下的交通事故数据挖掘系统 ,阐述了基于J2EE的交通事故挖掘系统的体系结构、设计及其应用.     

DM技术在联网收费中的研究与应用

文章介绍了数据挖掘技术概念和相关内容,并利用数据挖掘技术中常用的聚类分析,结合硬聚类和模糊聚类的方法,描述了如何通过数据挖掘方法对收费系统中的大量数据进行规律分析和模型预测,文章给出了详细的计算步骤和框图。     

面向供应链管理的汽车电子商务应用模式

文章分析了中国汽车工业面临的三重挑战，基于对供应链管理内涵的分析，提出了适合汽车行业发展规律的电子商务解决方案。指出此解决方案的要点在于通过电子商务的实施，带动企业ERP和CRM系统建设。详细分析了ERP和CRM如何帮助汽车制造企业以合理的成本为客户提供满意的服务，从而达到提高企业核心竞争力的目的。     

数据挖掘技术在话务网管系统的应用

本文对数据挖掘技术进行了基本的介绍,并提出了数据挖掘技术在话务网管系统中的应用和改进方向.     

基于面向对象技术的石笼支挡综合设计软件系统的开发

以山区石笼支挡结构物为研究对象,采用可视化建模技术和面向对象技术,在Windows平台下, 以Visual C 为工具,进行了山区石笼支挡结构物综合设计软件的设计和开发.文章介绍了系统的功能和结构;对系统的模型实体类和窗口界面类的设计进行了说明;对该系统进行了实例分析,并将该系统应用到了实体示范工程中.     

智能车辆局部路径规划算法研究综述

为提高智能车辆行驶的平稳性和合理性,文章对近年来智能车辆常用的局部路径规划算法进行了分类和总结。首先对各类传统算法的原理进行了阐述,分析其优缺点,并指出传统算法在智能车辆上应用时的不足;其次整理分析了各类传统算法应用至智能车辆上时各学者所提出的改进算法;最后提出基于离散优化的算法是未来智能车辆局部路径规划的应用趋势,多算法融合是复杂场景下智能车辆局部路径规划的研究方向。文章的研究结果为智能车领域的研究人员在选择局部路径规划算法时提供参考。     

客户关系管理：构建汽车企业竞争力的利器

本文首先介绍了客户关系管理（CRM）的核心思想和主要功能，分析了CRM对提升汽车企业核心竞争力的重要作用。结合我国汽车企业的实际情况，较深入的分析了CRM实施步骤和应注意的几个关键问题。     

快速公交路径优化设计模型及算法研究

分析了当前大城市多模式公交网络结构,构建了多模式公交超级网络;研究了公交出行者的策略选择行为,在考虑行程时间可靠性、座位期望以及诸多延误因子的基础上改进了策略阻抗模型;提出了BRT网络设计的双层规划模型:下层模型以改进策略阻抗模型为前提,进行了多模式公交网络平衡配流,上层模型旨在优化BRT的线路走向和布局;基于遗传算法和粒子群优化,设计了求解该双层规划模型的混合启发式算法,并用一个简单算例验证了本研究中模型与算法的可行性,提出了BRT线网优化设计的建议。     

基于改进的K_Means算法的城市高架桥交通流分析

将数据挖掘技术应用到合肥市金寨路高架桥的交通流分析中。分析研究了聚类中已有的K_Means算法的不足,对算法中聚类中心初始化问题进行了改进,通过对聚类结果的分析研究,得到该高架桥的一些交通特性。这些信息可以使高架桥的管理更安全有效,也可以方便驾车人员的出行,对城市道路规划也有参考意义。     

数据挖掘的应用研究

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文主要概述了数据挖掘的基本概念、一般流程以及基本方法,介绍了数据挖掘的功能,最后阐述了SPSS Clementine环境下数据挖掘的实现。     

二向应力状态下早龄期C20混凝土的本构关系试验研究

早龄期混凝土的本构关系是施工期混凝土结构非线性分析和计算的基础,由于其理论研究的严重滞后,造成了早龄期混凝土结构分析时先进算法和粗略模型的不匹配,也找不到可以依据的本构关系。借鉴弹塑性本构理论,根据早龄期C20混凝土材料的破坏包络面、初始屈服包络面以及参照面对八面体应力空间的划分状况,依据被划分区域和两个强度包络面及参照面在应力空间中的相对位置关系,分别给出了各划分区域的本构模型,得到了早龄期C20混凝土材料一般形式的弹塑性本构关系,从而为早龄期C20混凝土结构或构件在双轴受力状态下的非线性分析提供了理论依据。     

基于SOFM的聚类分析在数据挖掘中的应用研究

阐述了聚类分析在数据挖掘中的应用及地位，研究并分析了通过SOFM实现聚类分析的算法，并用该算法进行了数据挖掘的仿真实验。结果表明，基于SOFM聚类分析方法可将抽象的数学聚类问题转化为直观的空间分布问题，降低了聚类分析的难度，说明了其可操作性及鲁棒性。     

基于改进移动窗算法的碰撞识别控制策略的研究

对乘员约束系统进行碰撞工况识别的控制策略研究.根据汽车正面碰撞和路面干扰的模型,以及对安全气囊上常用的碰撞点火算法的分析,提出了适合该控制系统的基于改进移动窗算法的控制策略.对比的结果表明,改进后的算法不仅保留了原来移动窗算法在汽车识别正面碰撞方面具有良好的可靠性与灵敏度,还具有很好的抗路面干扰性能.