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。     

关联规则数据挖掘技术在图书管理中的应用

本文以仪征技师学院图书馆数据为例,通过对借阅信息的数据挖掘,生成一些且有指导意义的信息,证明算法的可行性。     

基于数据挖掘的数据库技术在转子故障知识发现中的应用策略分析

针对基于数据挖掘的数据库技术在转子故障知识获取中的应用进行探讨,分析故障知识规则自动发现的各种途径。重新梳理了数据挖掘故障知识分析系统的具体设计流程,阐述了诊断规则的具体生成,并开展有效的实验,验证评价系统的具体应用效果。     

基于卫星定位系统的营运车辆时空特征研究综述

获取营运车辆的时空大数据,识别车辆运行区间、车辆运营时长、车辆运行车速等关键参数,对于深入挖掘车辆位置的空间、时间分布特征具有重要意义.在分析卫星定位系统的数据特点及相关定位技术的基础上,从计算机、地理学以及交通科学3个不同领域,对位置时空数据及其特点展开了比较分析.以典型营运车辆数据——基于出租车轨迹的出行分布研究以及联网联控"两客一危"分析为例,对基于卫星定位系统的典型营运车辆时空特征分析的理论、方法及关键技术进行综述.      

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。     

基于差分感知器的驾驶员路径选择偏好挖掘算法的研究

驾驶员路径选择偏好的挖掘是实现个性化最优路径规划的重要前提。本文在总结了已开发出的几种驾驶员偏好挖掘方法的优缺点,提出了一种基于差分感知器的驾驶员路径选择偏好挖掘算法。该算法可以根据驾驶员路径选择偏好的改变自适应地改变。最后,选用了长春市若干个不同类型的驾驶员对该方法进行验证。经验证,该方法具有较好的有效性。     

基于人工神经网络的顺层偏压隧道变形预测

根据顺层偏压隧道工程实际监控量测数据，结合工程地质条件，基于人工神经网络，建立了顺层偏压大变形隧道人工神经网络预测模型，得到了顺层偏压隧道变形预测值。通过现场实测与模型计算预测变形值对比分析得出:人工神经网络预测模型在顺层偏压隧道大变形预测方面有很高的适用性能。     

针对公路收费系统数据挖掘的预处理

公路收费数据在进行数据挖掘前需要进行预处理,结合实际收费系统数据的特点,对数据预处理工作的目的和过程进行了简要描述。     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用,分析了电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

舰船云计算系统服务器故障的识别模型

舰船云计算系统服务器故障的种类多,故障与特征之间是一种非常复杂的映射关系,传统舰船云计算系统服务器故障识别模型难以获得理想的识别结果。为了克服当前舰船云计算系统服务器故障识别模型存在的不足,设计一种基于数据挖掘的舰船云计算系统服务器故障识别模型。首先采集舰船云计算系统服务器故障识别数据,然后采用数据挖掘技术对舰船云计算系统服务器故障识别数据进行分析和建模,建立舰船云计算系统服务器故障识别的分类器,最后进行了舰船云计算系统服务器故障识别仿真对比实验。本文模型的舰船云计算系统服务器故障识别率高达95%,而且舰船云计算系统服务器故障的误识率要小于当前其他舰船云计算系统服务器故障识别模型,结果验证了本文模型的优越性。