浅析数据挖掘技术

数据挖掘技术结合了机器学习、统计分析以及数据库等技术,能够高度自动化地分析原有数据,从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识,并做出归纳性的推理,以帮助决策者最终认识数据的真正价值。     

文本数据挖掘中的进化信息算法

在对基于海量文本数据信息的数据仓库进行数据挖掘过程中,产生出一类带有时态特征的进化信息,介绍了在文本数据仓库中进行数据挖掘和知识发现过程中的进化现象,定义了进化过程的数学模型,并对数据挖掘中进化过程模型的建立提出了相关规则。     

基于Web技术的数据仓库和数据挖掘

随着数据仓库和web技术的迅猛发展,人们对数据仓库和web技术的研究越来越广泛,数据仓库设计得是否合理,将直接关系到整个数据仓库的成败.本文分析web技术与数据仓库,并将web挖掘技术引入到数据仓库中.     

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.     

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。     

情报处理中数据挖掘的应用

简要介绍了数据挖掘的基本知识和数据挖掘的两种主要模式：联机分析处理(OLAP)和数据挖掘的计算智能方法，最后给出了挖掘在情报处理中的应用实例。     

基于数据仓库的船舶损伤快速评估系统框架研究

针对当前船舶损伤快速评估存在的问题,引入了数据仓库和数据挖掘技术,研究了基于数据仓库的数据挖掘技术,提出了基于数据仓库的船舶损伤快速评估系统,构建了该系统的体系结构,并对系统中人机交互和问题处理系统、数据仓库及其管理模块、数据挖掘模块和知识库及其管理模块等组成部分的功能和关键技术进行研究.     

基于数据挖掘的船舶汽轮机故障诊断系统研究

汽轮机是船舶动力装置的重要组成部分,是多自由度的复杂系统,发生故障的原因很多,其产生故障的机理不是很清晰,因此本文提出利用数据挖掘进行汽轮机的故障诊断。首先指出整个故障诊断的流程,然后在数据挖掘模型的基础上,得到故障诊断的规则集且对其进行约简,最后进行故障诊断,并对故障的纠正进行说明。     

船舶间时距的数据挖掘模型设计

利用TCM算法和ST算法进行船舶间距模型设计分析,最后通过采集到青岛港主航道数据进行2种算法时间复杂度计算,实验结果与观测结果对比结果表明,ST算法的结果与实测数据大体一致,更有利于设计船舶间时距模型。     

船舶避碰中灰色数据挖掘研究

随着海洋运输业的发展,航行在海上的船舶数量越来越多,船舶避碰系统成为保障船舶航行安全的必要设备之一。现有的船舶避碰算法有基于视频图像帧数据的、红外传感器设备采集数据的,也有利用知识发现及大数据挖掘技术对船舶航行轨迹及碰撞规律进行分析,对船舶航行进行辅助指导。本文研究船舶避碰中的灰色度数据挖掘技术,并根据实际的应用数据建立灰色度数学模型,最后对本文的船舶避碰算法进行仿真,与传统算法进行比较分析。     

基于数据挖掘技术的船舶电站设备缺陷预测系统研究

由于船舶自动化程度的快速提升,越来越多的智能化设备会产生海量的数据,这些数据之间存在着许多联系,如何有效利用这些数据成为了现代船舶管理中所面临的难题。而对于船舶电站来说,可以通过数据挖掘技术,对不同工作状态的船舶电站数据进行采集和分析,从而可以实现对电站设备缺陷的准确预测。本文从电站的具体需求出发,建立了数据挖掘目标函数,通过对电站特征参数的采集,有效提高了其状态预测能力,降低了设备的维护成本。     

基于数据挖掘的船舶机舱监控系统

针对常规机舱监控系统已不能满足日趋智能化和数字化的船舶机舱设备的监控要求,提出并开发了一套基于数据挖掘的船舶机舱监控系统。该系统不仅能实现常规机舱监控系统的监控功能,而且融入了智能数据挖掘技术,可实现在线数据挖掘和分析,扩充了监控系统的内涵。设计了基于数据挖掘的船舶机舱监控系统硬件和软件部分,给出了适合船舶机舱数据挖掘的聚类算法,并利用该算法结合实船数据进行了挖掘分析;结果表明该系统稳定可靠、界面友好、挖掘方法合理,满足实船数据处理要求,为船舶机舱监控系统的设计及应用提供了一种新的思路。     

基于大数据挖掘的船舶通信系统关键设备状态分析

以保障船舶通信系统联络通畅为目的,提出基于大数据挖掘的船舶通信系统关键设备状态分析方法。该方法使用北向接口和通信关键设备直连相结合方式,采集船舶通信系统关键设备运行信息后,利用大数据挖掘技术中的自组织映射神经网络,挖掘船舶通信系统关键设备状态信息随时间变化规律,得到时间变化序列。以关键设备状态信息时间变化序列为基础,使用大数据挖掘技术中区间集聚类分析方法,经过划分关键设备状态信息时间变化序列区间集、计算区间集子序列相似度和子序列异常值评分等步骤,分析得到船舶通信系统关键设备运行时的异常状态。实验结果表明：该方法采集船舶通信系统关键设备状态信息能力较好,可有效分析关键设备当前运行状态,应用效果较为显著。     

云平台的海上舰船数据挖掘算法研究

首先进行海上舰船云平台的设计,运用云平台来聚集比照船各方面的性能,建立完整的舰船性能数据库。本文从舰船数据挖掘的目的出发,在设计数据挖掘算法时利用核主元分析、归一化、舰船分两类、新船与参考船比较计算、线性逼近等步骤。分析海洋环境和舰船性能之间的关系,并给出舰船性能公式。最后通过实验进行数据挖掘结果的分析。实验结果表明,本文所设计的算法在时间复杂度和准确性方面要优于其他算法。     

基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统

以充分掌握船舶航行动态为目的,设计基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统。该系统使用跟踪监控单元内的海事雷达和船载单片机监控终端获取船舶航行数据后,利用无线通信单元内的无线传感器、网络协调器等设备将船舶航行数据发送至数据存储与集成单元;利用该单元对船舶航行数据进行打包分发、在线压缩和存储等处理。航迹识别单元从数据存储与集成单元内调取压缩存储的船舶航行数据,并对其进行区域航迹提取、坐标转换和时间校准后,再利用基于数据挖掘的轨迹融合方法完成其航迹识别,然后将识别结果发送至展示单元呈现给用户。实验结果表明：该系统在应用过程中其运行稳定性接近99.5%,并且具备良好的通信传输能力;也可在船舶航迹复杂交错和存在其他船舶干扰情况下有效识别目标船舶航迹,应用效果显著。     

浅析基于统计分析的数据挖掘在工程造价管理中的应用

随着工程造价管理部门记录的工程造价数据的不断增多,基于统计分析的数据挖掘技术的优越性就越来越明显。数据挖掘是作为数据库与数据仓库应用研究而逐步形成的一个新兴的富有应用前景的领域。本文着重研究其在工程造价管理中的应用优势。     

基于物联网环境的海上AIS大数据挖掘模型构建

传统的数据挖掘模型会受周围环境因素的影响,无法精准挖掘海上船舶运行数据,为此构建基于物联网环境的海上AIS大数据挖掘模型。在物联网平台将船舶运行轨迹、停泊轨迹和位置信息存入数据库中进行AIS数据预处理,为减小环境因素的波动,设置船舶AIS数据传输条件,利用聚类算法进行过滤处理,实现海上AIS大数据挖掘模型的构建。在实际测试中为考察2种数据挖掘模型的效果,分别在人为干扰环境下和同频干扰的环境下进行对比实验,由对比结果可知,所提方法可以精准的挖掘海上船舶AIS数据。     

基于数据挖掘的船体吃水程度监控系统与应用

针对传统监控系统分析能力较差的问题,设计基于数据挖掘的船体吃水程度监控系统。该系统保留传统系统硬件的前提下,替换其中的单片机控制器,增强系统对监测数据的处理能力。根据船舶坐标系建立吃水模型,监控船体的吃水水位变化情况;通过神经网络拓扑结构,利用数据挖掘技术挖掘监测数据的隐含规则;依据该关联模糊聚类吃水数据,通过类间离差矩阵校核船体吃水程度,实现对船体吃水量的监控。实验结果表明,与传统监控系统相比,此系统的监控能力更强,得到的吃水数据更加符合实际。