基于校园一卡通平台的数据挖掘应用研究

本文在研究校园一卡通平台的基础上,以我校设计和研发的学生行为分析系统和就餐消费分析系统为例,介绍了对校园一卡通系统的数据挖掘的初步探索,不仅为领导决策提供了有用的参考信息,也为将来构建完整的数字化校园决策支持系统提供了实践经验和实现方法.     

采用数据挖掘的入侵检测技术研究

基于数据挖掘的入侵检测系统由于其采用数据挖掘技术,成为下一代网络安全防护研究的热点.在数据挖掘技术中,聚类分析是一种重要技术,作者将信息熵理论应用到入侵检测聚类问题中,并通过以部分精度换取聚类高效实现的方式,结合统计的手段实现网络数据包信息的高效聚类.     

基于浮动车数据挖掘的出租汽车运营特征研究

为支持出租汽车运营评价和行业规划,科学掌握其运营现状与特点,以深圳市一个典型工作日为例,研究浮动车数据挖掘在出租汽车运营特征研究中的应用.依托对浮动车数据的特征解析,提出面向出租汽车运营特征分析的数据处理流程,针对空驶率、运营速度、载客运营时长、出行需求的时空差异等方面分析深圳市出租汽车行业运营现状与特点.该研究可为出租汽车运营评价提供新视角,从对既有数据深度挖掘的角度提升行业效益.     

基于数据挖掘技术的计算机辅助概念设计研究

计算机辅助概念设计CACD(Computer Aided Conceptual Design)系统的根本目的就是有效支持产品的创新设计.本系统采用数据挖掘技术从已有的产品数据库、知识库和规则库中获取有用信息和知识以支持产品概念设计.     

复杂类型数据挖掘技术的研究现状

随着数据汇集工具、先进数据库技术以及万维网(www)技术的迅速发展,出现了大量结构各异的复杂数据类型,如空间数据,多媒体数据,时序数据,文本数据等.本文评述复杂数据类型的挖掘技术及其研究现状,并展望这一领域的发展趋势.     

改进的关联规则挖掘算法及其在教育信息挖掘中的应用

利用数据挖掘的关联规则技术，可以从大量数据中发现有价值的规则。文章利用改进的Apriori算法对上海海事大学的教育信息数据库进行了挖掘，从中发现了一些有价值的规则，为学校的教育决策和教学管理提供了有指导意义的信息。文章还实现了大量规则的文本和图形可视化。     

基于数据挖掘的固定型交通检测器配置优化

结合固定型交通检测器空间配置的4条原则和配置密度优化步骤,提出基于数据挖掘技术的固定型交通检测器配置优化方法.设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型、ARIMA预测模型及神经网络预测模型.采用网格搜索技术确定Winters模型参数,设计一种比传统ARIMA模型参数估计方法更精确的算法程序,来估计ARIMA模型参数,采用3项误差指标评价模型预测效果.根据预测结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案.实例研究表明,在保证满足ITS 对交通参数精度要求的同时,通过数据挖掘技术降低了交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本.     

基于智能客户端的桥梁管理系统

根据我国桥梁的运营现状和管理上的需求,对基于智能客户端的桥梁管理系统进行了目标及基本架构分析,基于Smart Client网络架构及Dotnet2.0架构,应用面向对象的编程技术开发了桥梁巡检评估维修管理信息系统BirMMS.文中从智能客户端网络支持、中心数据库的设计及数据间的关系、项目级和路网级桥梁管理的角度介绍了各子系统的模型设计.应用了数据挖掘及人工智能等技术进行优化决策分析.经某高速公路上3座特大桥的实际管理验证,系统能够使桥梁养护工作系统化、程序化,并能合理地分配维修资金.     

广义关联规则基及其挖掘算法

为了解决传统的关联规则挖掘中产生大量规则的问题，提出了项目集上闭集和广义关联规则基的概念，并得出了闭项目集的上闭集是它本身、上闭集是惟一的等性质．基于这些性质，给出了事物数据库的广义关联规则基，不仅保留了数据库中所有关联规则的信息，而且规则有一致的结构，从而最大限度地减少了规则生成的数量．此外，还设计了广义关联规则基的挖掘算法，并通过实例验证了它的正确性．     

数据挖掘技术在物流决策系统中的应用

介绍了数据挖掘技术的作用、过程 ,针对物流大量的数据 ,提出如何利用数据挖掘技术挖掘出有效的信息帮助做出决策及作用