网络培训模式设置

汽修传统的培训模式大多依靠培训师自己的经验进行决策，存在主观、片面、盲目和速度缓慢等问题，无法适应现代汽修信息网络的发展，特别是现代汽修高新技术、经营管理技术大量出现并需要把握的要求。而运用现代汽修数据挖掘技术，可以在数据的快速组织、分析和知识的发展诸方面显示出巨大优势，它能对信息进行深层次挖掘，最终达到使汽修企业员工能切实把握不断涌现的现代汽修新知识。     

基于数据挖掘技术的高校教学方法研究

本文提出了一个基于数据挖掘技术的个性化学习系统模型，使用数据挖掘技术发现每个学生的个性、学习行为、学习反馈信息和教师感兴趣的有关教学的信息，及时调整教学策略，制定适合学生个性的教学内容和教学活动。基于该模型实现的个性化学习系统真正体现了因材施教的教育理念。     

基于ARMA的桥梁监测信息预测技术研究

为解决桥梁结构健康监测中长期累积的海量监测数据处理问题,采用数据挖掘中的时间序列分析方法,利用自回归移动平均(ARMA)技术对桥梁历史静态监测量进行分析,直接得出关于其过去行为的有关结论,进而推断其未来发展趋势。与基于因果关系的结构式模型预测法不同,ARMA无需明确模型结构或边界条件,而是直接从统计学的角度预测变量未来发展情况。采用该技术对西安白蛇峪大桥应变监测数据进行分析,试验结果显示出较高的预测精度;采用该技术对重庆偏岩子大桥的应变、挠度、裂缝、倾斜监测量进行预测,试验统计结果表明,ARMA单步预测误差小于10%的置信度在97%以上,在工程实际中具有可实用性,可为桥梁结构的安全预警提供重要参考依据。     

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。     

一种基于DW+OLAP+DM的连锁销售决策支持系统模型

面对连锁超市日益增长的海量数据，章针对连锁销售的业务特点，运用数据仓库、联机分析、数据挖掘技术给出了一个完整的决策支持系统模型。实践证明该系统能对数据进行快速和准确的分析，为企业带来竞争优势。     

公路边坡安全监控技术发展研究综述

梳理了公路边坡安全监控技术的发展和应用研究，从监测手段、监测内容、监测对象和技术设备4个方面进行综述，探讨了传统和智能化公路边坡安全监控技术存在的不足，并给出合理建议，预测了未来边坡监控技术的发展方向。分析表明：传统公路边坡安全监控技术，主要通过现场人员辅以基础仪器监测的技术设备对边坡地表位移变形进行监测，存在成本高、功耗大、精度低、不连续、易受干扰等不足；智能化公路边坡安全监控技术，以空、天、地、内的非接触式远程监测为主，通过智能化、自动化监测技术设备实现对边坡地表和边坡体内部位移和应力的动态、长期、连续监测，但目前技术理论结合度低、技术手段整合度低、多源信息融合度低；未来公路边坡安全监控技术，预测大致发展方向包括构建综合监测技术、实现风险能级转化、打破成本应用牵制、促进多源信息融合，并提出未来的研究方向包括物联网技术拓展、大数据挖掘、监测体系完善、多技术融合。     

基于数据挖掘技术的智能交通信息分析与决策研究

智能交通系统是解决当今交通问题最有前途的手段之一,而交通信息的分析与处理是其核心问题。首先介绍智能交通系统的信息特征及其分析要求,剖析了当前国内外常用的分析方法在信息处理与辅助决策方面存在的不足,提出了一个完整的、针对智能交通行业的交通信息智能分析与辅助决策系统模型。该模型以数据挖掘技术为核心,全面运用了新一代决策支持系统理论和计算智能技术,最后阐述了模型的各主要组成部分及其关键技术与实现方案。     

数据挖掘与知识发现的理论方法及技术分析

章介绍了一种崭新的信息分析与处理方法－知识发现和数据挖掘技术的概念和原理。讨论了关联规则、分类、特征、聚类、汇总、粗集、神经网络和决策树归纳法等数据挖掘算法。最后，通过介绍其在各行各业中的应用，指出了其广阔的应用前景。     

公路路线智能优化方法研究

公路路线优化属于多目标优化问题。传统优化算法难以解决具有模糊性、不确定性的路线优化问题。建立了基于GIS和遗传算法的公路路线智能优化模型,提出了基于GIS空间数据挖掘技术的选线环境知识获取模型和基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的路线优化算法,解决了GIS与遗传算法集成、目标函数确定、遗传算法设计等关键问题。最后通过算例,验证了模型的有效性和实用性。     

基于Cesium的边坡可视化监测平台研究

针对目前边坡监测信息管理系统灵活性差、可视化程度低的问题,运用BIM软件搭建参数化传感器模型,利用倾斜摄影技术采集边坡地物影像数据进行三维边坡模型重构,基于Cesium.js框架搭建边坡可视化监测Web平台,融合了监测数据、传感器模型及边坡三维模型。结合某工程实例,验证监测Web平台实现边坡监测项目的可视化、监测数据的分析预警及动态统计查询的功能,可为相关边坡监测项目可视化技术应用提供参考。     

国内汽修专业人才现状及问题分析

随着国内汽车保有量的持续增长及汽车高新技术的不断涌现，汽修服务业对汽修专业人才的需求不断提高。然而由于起步比较晚，中国汽修服务业存在初级技术人才饱和，中、高级技术人才欠缺；汽车维修返修率高；主车型竞争激烈，高档轿车、进口车的维修质量难以保证等问题。针对这些问题，本文从汽修技术人员、企业、学校三方面进行了原因分析，对汽修技术人才培养提出了几点建议。     

江阴大桥原结构安全监测系统设计分析

在对江阴大桥结构受力特点进行简要分析的基础上，从大跨桥梁结构健康监测的监测思想、测点布置、测试技术的应用等方面，对江阴大桥原安全监测系统及存在的主要问题进行了分析研究。并从项目选择、传感器布设、网络结构、监测设备的选用、数据采集与监测运行模式、数据存储模式、应用软件设计等方面对江阴大桥原结构安全监测系统进行了比较详细的分析，阐述了江阴大桥健康监测系统升级改造的目标需求，为升级改造工程设计与实施提供了依据。     

智能交通系统综合信息平台研究

分析了综合交通信息平台数据处理、交互平台和辅助决策等主要功能，在此基础上提出了以多种数据处理技术为核心的综合交通信息平台的分布式体系结构，探讨了综合交通信息平台建设的数据融合技术、数据压缩技术、数据标准、数据仓库技术以及数据挖掘技术等，该综合信息平台的具有实现交通运输系统的有效集成、交通运输服务内容的延伸等优越性。     

数据仓库技术在智能交通管理决策系统中的实现

基于公交管理系统数据,结合数据仓库(DW)、数据挖掘(DM)、联机分析处理(OLAP)和数据可视化技术及当前公交系统中存在的问题,探讨了智能交通管理决策系统的实现,实施数据挖掘,分析数据结果,为公交系统日常管理与决策提供实时与科学的信息.     

云计算技术在桥梁结构健康监测中的应用

近年来，桥梁结构健康监测的应用日益广泛。云计算技术在行业信息系统建设中具有初期投资少、资源效用高、运维成本低等技术优势。系统分析了云计算技术在桥梁结构健康监测中的技术优势，研究了采用云计算技术的桥梁结构健康监测方案，并探讨了目前云计算技术桥梁健康监测在工程应用中面临的关键技术问题及解决对策。     

探究基于云计算的大数据挖掘平台

云计算技术具备动态资源分配和调度、虚拟化和高可用性的特点,能够克服传统数据挖掘技术速度慢、效率低和能耗高的弱点,有效的降低成本,提高数据挖掘效率。文章探讨了一种基于云计算的并行大数据挖掘平台的应用,并探讨基于云计算的大数据挖掘系统构成、存在问题及应对措施。     

利用数据挖掘技术建立城市区域交通流状态分析预测模型

ITS中的一个重要研究领域就是交通流的诱导，而为了要正确地诱导交通流，就需要对交通流的状况进行实时分析和预测。本运用计算机科学领域中的数据挖掘技术，提出了一个城市区域交通流分析预测模型。通过模型中的预测级神经网络、决策树约束集、关联规则约束集和修正级神经网络，全面地考虑了区域内交通流本身与其它动态、静态指标对未来交通流状况的影响，因而具有较高的正确率。     

数据挖掘技术在移动通信决策支持系统中的应用

介绍了数据挖掘技术在移动通信行业决策支持系统中的应用，从关键技术、体系结构、功能模块等方面进行了论述，这一技术的应用将有利于增强移动通信企业的市场竞争力。     

数据仓库技术

文章深入探了数据仓库技术，包括数据仓库的定义、体系结构以及数据仓库中的数据转换，同时对数据仓库的决策支持多分析和基于数据仓库的数据挖掘技术进行了深入分析。     

基于桥梁健康监测测点相关性的结构安全分析

本文立足桥梁健康监测和数据挖掘理论知识,提出利用数据挖掘算法研究桥梁结构监测点间的相关性并作为评估桥梁健康状况的依据。通过缩尺模型滚动小车试验,获取各测点加速度数据,利用数据挖掘中基于夹角余弦的层次聚类方法对各测点数据进行关联性的分析,得出随着损伤程度的增加,损伤测点与其余测点关联性呈逐渐下降的趋势。由此,获得结构在营运过程中各测点的关联性演化规律,通过此规律可以进行结构的安全评估。