数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一,也是计算机行业中发展最快的领域之一,它使数据库技术进入了一个更高级的阶段,并迅速扩大成为一个独立的领域。在讨论目前高校教学中存在问题的基础上,简单介绍粗糙集理论及数据挖掘技术。以高校学生成绩为例,提出基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中应用的解决方案。     

神经网络方法在数据挖掘中的应用

通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性，介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法，通过对数据库中数据样本的学习，自动发现隐含的大量知识．文中给出了神经网络方法的学习模型和算法，并通过举例来说明此方法．在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题．     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

“客户中心”商业模式的出现,使得CRM成为企业的焦点,CRM中数据的挖掘也成为计算机领域的一个热点研究课题。在介绍了CRM和数据挖掘的基础上,从客户获取、交叉销售、个性化营销和客户保持等方面分析了数据挖掘技术在CRM领域中的应用问题。     

铁路客货营销决策支持系统

应用数据仓库技术，提出了客货营销决策支持系统的逻辑结构，阐述了铁路客货营销信息的特征，论述了建设铁路客货营销数据仓库的必要性，围绕数据源组织、联机分析和数据挖掘等问题，对系统建设中的若干关键技术进行了探讨，认为统一数据策略与数据库模式是实现系统的关键。     

数据挖掘在本科教学评估中的应用

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题。关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。在给出教学评估数据挖掘系统的框架之后,使用相关数据进行关联规则算法的实验,对结果进行初步分析,其得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。     

智能化数据挖掘方法综述

数据挖掘被产业界认为是数据库系统最重要的前沿课题之一,是数据库技术、人工智能、机器学习等多学科相结合的产物。介绍了智能数据挖掘方法的研究现状及存在的问题,包括数据挖掘的定义、数据挖掘的任务;指出了数据挖掘研究的挑战性以及今后的发展方向。     

空间数据挖掘技术

随着数据挖掘技术的不断发展与成熟,空间数据挖掘已成为人们研究的热点之一。虽然现在还没有一个空间数据挖掘的实用系统,但展望前景空间数据挖掘可广泛用于遥感图象处理、地理信息系统、计算机地图制作等领域。 本文基于知识种类的划分,展现了一些具有代表性的新的空间数据挖掘技术。     

公路工程监理的数据信息化管理系统研究

工程监理工作者需要接触大量的数据，运用数据库技术来保存、处理和分析数据的十分必要。利用java编程语言建立了一个小型工程监理数据管理系统，整个系统使用是B／S架构，可以很方便的实现远程管理。数据库使用的是当前非常流行的开源数据库MySQL，能实现数据的高效存储和管理。     

浅析数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

如何快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用,是急需解决的问题。本文针对当前的热点问题对数据挖掘技术展开讨论和研究。简单描述了数据挖掘技术在现代化图书馆中的应用。这些信息技术为图书馆成为知识服务中心提供了可能。     

雷达杂波时间序列信号数据库系统的设计与实现

雷达杂波信号是信号处理领域中的一个重要研究对象，为了便于信号处理研究者管理已采集的大量杂波数据，同时也为了便于资源共享，设计并实现了基于网络环境的针对时间序列的雷达杂波信号数据库系统，研究了在雷达杂波信号数据库系统设计中的一些关键技术问题及其解决方案。     

基于权重的Jaccard相似度度量的实体识别方法

社会网络分析方法将社会行动者映射为图的节点,社会行动者之间的关系映射为图的边,然后利用图论的相关知识来解决社会网络问题．将数据挖掘方法应用于社会网络分析是数据挖掘研究领域的一个新方向．本文主要在算法改进和系统实现层面展开数据挖掘在社会网络分析中的应用,提出了基于权重的Jaccard相似度度量的方法及处理多链接属性的实体识别算法．最后基于电信分析系统平台,使用上述算法在电信数据集上进行测试,实验结果表明上述算法的有效性和实用性．     

交通视频监控中的车辆检测与分割方法分析

我们主要是对当前交通校测系统中检测到的车流量数据并没有和数据库进行相关性。在当前的检测系统来讲,是无法为其提供有组织,非监督的,可方便存取的多媒体数据信息。因此在当前我们需要使用多媒体数据挖掘技术来对交通车流量数据中发现的一些重要知识进行收集和整理,从而选择最为恰当的方式来进行决策。     

基于SDSS的高速公路养护管理系统结构

现有高速公路养护管理系统仅仅是简单的决策支持系统,以模型来驱动决策,决策的智能化程度不高,因此为了提高公路养护决策的能力和智能化水平,提出了基于SDSS的高速公路养护管理系统,结合智能决策支持系统和商业智能技术,在决策过程中以模型、知识、数据共同驱动决策。综合决策支持系统由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、知识库和数据库组成,其中数据仓库能够实现对决策主题数据的存储和综合;联机分析处理可以实现多维数据分析;数据挖掘可以挖掘数据库和数据仓库中的知识;模型库可以实现多个广义模型的组合辅助决策;数据库可以为辅助决策提供数据;专家系统可以利用知识推理进行定性分析。它们有机集成的综合决策支持系统将相互补充和依赖,能发挥各自的辅助决策优势,实现更有效的辅助决策。     

支撑交通管理综合信息平台的信息挖掘模型

本文分别从结构化信息源和非结构化信息源两个角度探讨支撑交通管理综合信息平台的信息挖掘模型,提出利用粗糙集理论的基本原理,对于其属性约简进行改进。在保证原有属性不变的条件下,削减了冗余信息,并可实现基于数据库存储数据的动态数据挖掘模型,避免了将大量数据从数据库中基于主题倒入数据仓库的传统数据挖掘模式．通过上述算法,不仅提高了信息挖掘的效率,而且可以实时在线信息挖掘,相对于传统的挖掘模式,本文提出的方法更适用于当前基于网络的交通管理综合信息平台的实际应用。     

支持数据挖掘的知识库系统

总结了用于数据挖掘的6种类型领域知识．据此，提出了索引知识加领域知识的2级知识组织方法，前者相当于知识目录，根据知识特征要素对后者编号．领域知识库包括规则、函数、层次知识和基本信息4个子库．讨论了多种类型领域知识的语法校验内容，指出领域规则的矛盾性具有结论矛盾、可信度矛盾和包含矛盾3种表现形式，冗余性具有等价冗余、包含冗余、条件冗余3种表现形式，并给出了校验算法．基于上述研究成果，开发了支持数据挖掘的知识库系统KB4DM．     

一种新的DSS中模型的数据表示方法

提出了一种新的DSS模型表示方法——模型的元组表示方法：把DSS中的模型库和数据库合为一个库——模型数据库，一个模型是模型数据库中的一个元组．该方法的创新之处在于利用了比较成熟的关系数据库管理技术实现模型的管理，是一种简单有效的方法．设计并开发了一个模型库管理系统原型软件验证模型的元组表示方法的可行性，实验表明，新的模型表示方法是可行的．     

基于Web的远程教学系统的分析与研究

基于Web的远程教学系统是当前计算机网络应用的一个重要领域，分析了该系统的功能模型及实现方案，并就系统实现中的动态网页开放技术和件的视频点播技术进行了探讨。     

欧洲利用太阳能的新思路：发电森林

当前是一个营造低碳出行的时代，低碳汽车无疑是人们重点关注的一个方面。为此，新能源汽车正频频崭露头角。但在新能源汽车行列中，能更吸引大众眼球的将是电动汽车。毫不夸张地说，它是绿色、低碳出行领域中的佼佼者。     

人工智能的搜索策略在物料管理系统中的应用

人工智能中的搜索策略广泛地应用在许多领域，在分析人工智能的搜索策略一宽度优先搜索算法的基础上，在开发的物料管理系统中采用了该算法，物料管理系统是某工厂CIMS工程的一个子系统，采用人工智能的搜索技术对大型数据库的数据进行处理，大大提高了程序的执行效率和速度，优化了程序设计，该系统已投入实际应用。     

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随着交通信息化应用的不断深入,数据交换和数据共享的需求越来越强烈,信息资源整合已成为交通信息化建设的核心内容之一。本文以北京市为例,分析了交通行业信息化存在的主要问题,并根据交通行业管理特点,提出了数据中心建设的总体框架。数据中心是一项复杂的系统工程,它涉及到网络、系统集成、信息安全、数据库、数据挖掘、标准规范等信息工程领域的各个方面,本文选取中心局域网、共享交换平台和中心数据库这三个核心系统,分别给出了中心局域网和共享交换平台的架构设计思路,探讨了在不同条件下数据交换和数据整合的几种方法。