数据挖掘及其应用和发展

在介绍数据挖掘技术的基础上,讨论了数据挖掘的产生、定义、功能和可以挖掘的模式类型,讨论了数据挖掘的实施过程,分析并给出了实施有效挖掘的具体步骤,重点分析了其过程中的技术手段和核心环节。简要介绍了当前流行的数据挖掘系统,并且指出了现阶段数据挖掘技术的具体应用,最后提出了数据挖掘研究今后的发展趋势。     

增量数据挖掘算法在区域交通管理中的应用

分析了基于关联规则的增量数据挖掘算法，指出其效率低下的原因，针对传统数据挖掘算法多次迭代扫描，每次迭代产生数目更大的频繁项集的不足，提出链表增量数据挖掘算法LIUA，并将该算法应用于区域性车辆自动识别管理系统中，有效地挖掘出系统中的关联规则，对挖掘出的关联规则进行了分析．通过测试结果表明该算法是合理有效的．     

开放式数据挖掘系统模型

目前国内已经出现了少量的数据挖掘相关产品。国内数据挖掘软件无论从数量还是质量上比较，都与国外软件存在着较大的差距。随着数据仓库技术的普及，数据挖掘应用的需求越来越强烈，如何缩短这种差距，研发数据挖掘软件产品成为国内业界的一个重要问题。通过引用目前国际通用数据挖掘标准技术来构建开放式的数据挖掘系统模型，该系统模型从可扩展性、可重用性、易用性等方面得到了加强。     

国际海运企业客户关系管理系统(CRM)

在新的竞争形势下国际海运企业需要CRM为其解决营运中遇到的种种问题,具有一定理念特点和技术特点的CRM能够帮助国际海运企业完成向以客户为中心的商业模式的转变。     

基于智能模型的入侵检测技术与方法研究

入侵检测技术是计算机安全领域的一项重要技术,是计算机信息系统的安全保障.以神经网络的入侵检测方法和数据挖掘的入侵检测方法为例,对基于智能模型的入侵检测技术与方法进行了探讨和研究,阐述了两种方法的实现原理,并对其技术与方法特点进行了详细的分析.     

数据挖掘技术在舰船机舱概念设计中的应用

数据挖掘技术代表了数据处理和知识创新的一种新方向。本文通过分析舰船机舱概念设计的原理及方法，讨论了数据挖掘技术如何应用于计算机辅助概念设计系统中，并分析了相关关键技术。     

基于AODEsr分类的负载优先级评估

负载管理是舰船电力系统最重要的技术之一。要对负载合理分配电能,以实现能量最优调度的目标,首要的问题是对负载的优先级做出合理的评估,分析了利用层次分析法进行负载优先级评估的不足,提出了一种基于AODEsr分类的属性权重评估算法,有效地将专家经验与客观数据本身的特性结合在一起。实验结果表明：舰船电力系统负载优先级主要受需求紧迫性和易损性两种属性的影响,各种算法的结果均与上述结论基本保持一致,证明了算法的正确性。     

电子装备故障诊断自适应策略研究

电子装备中采用的大多数故障诊断系统不能适应多种应用条件的变化,即不具备自适应性。针对这种情况,系统研究并提出了故障诊断自适应策略,该自适应策略由状态空间和策略空间构成,状态空间用来描述环境状态,策略空间用来描述采用的策略。对于状态空间中的某一具体的环境状态,在策略空间存在唯一的策略与之对应。在某一电子装备应用的实验结果表明,所提出的故障诊断自适应策略是比较有效的。     

基于数据挖掘的高速公路建设项目投资额预测研究

在分析了高速公路投资额与其各影响特征之间关系的基础上，构建了基于BP神经网络的高速公路建设项目前期投资额预测模型，并通过案例验证了模型的实用性和准确性。研究成果可为高速公路建设项目前期科学合理制定投资计划提供决策支持，为项目建设早期做好资金规划提供依据。     

基于扩展概念格的带约束关联分类规则挖掘方法

提出一种改进的带约束的关联分类规则挖掘方法.采用扩展概念格结构存储数据库中全部的频繁项集以保证信息不丢失,通过相关定理削减大量候选项目集,并引入差集概念加快了对类属性的支持度和置信度计算速度,从而加快格构建过程,同时减少了格结点占用空间,在之前构建完成的扩展概念格上根据给定的约束条件进行规则提取.在三种不同的数据集上对所提出的方法进行挖掘时间与内存使用测试,并与已有关联分类算法进行对比分析,实验结果表明所用方法不仅在时间和空间上性能良好,还满足重用性要求.