基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统分析

分析了企业目前各种信息系统状况,根据企业运营要求和系统特点,对信息系统按照功能和定位进行了分类,提出了基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统概念,与传统决策支持系统进行区分,并描述了这种新型决策支持系统中数据仓库和数据挖掘技术的功能特点和应用模式。     

基于数据挖掘技术的金融信用决策管理系统

论文首先介绍了数据挖掘的概念及相关技术,然后论述了数据挖掘技术在金融信用决策管理系统中的应用,通过对预测解析、内在理解、决策建模、策略优化和策略精调的介绍,对数据挖掘的实现进行了有效描述.     

中介粗集及其在数据挖掘中的应用

粗集理论已成功应用于数据挖掘,如基于粗集方法的属性发现和决策规则的约简等。中介集合论是以中介逻辑为基础,也可以用于数据挖掘。文中将两者相结合,提出了中介粗集的概念。中介粗集是普通粗集的推广,为不完全信息系统的数据挖掘提供了新的工具,不仅可用于一般的信息系统,还适用于数据取空值的信息系统（允许结论取空值）。利用中介粗集进行数据挖掘不但可以得出粗集理论中的约简,还能得到更为简洁的中介约简。文中还给出了     

WEB访问信息挖掘中的关联规则发现算法的研究

本文采用了一种快速算法Aprioti，将传统数据挖掘技术中的关联规则发现技术引入web数据挖掘，并针对在Web应用的特点进行了改进，有效地提高了求高频站点集的效率。     

基于灰色GM(1,1)模型和灰关联的数据挖掘方法

根据灰色系统模型的特点,将灰色GM（1,1）模型应用于数据的预处理,把灰关联作为一种直接的数据挖掘工具对数据进行关联分析,结合GM（1,1）模型和灰关联,给出一个完整的数据挖掘算法。     

基于模糊数据挖掘的网络入侵检测模型

提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数.     

航天器产品试验过程实时寿命及质量一致性评价技术

在航天器部组件产品试验时存在着海量闲置数据,但由于缺少有效的数据挖掘手段,型号产品的寿命和质量一致性一直得不到有效评估。本文给出了航天器部组件产品实时寿命预测方法和质量一致性评价方法的实施流程,并分析了各类退化预测建模方法和包络建模方法的适用条件。案例验证表明,实时寿命预测可以采用产品性能的实时监测信息,建立产品退化特征预测模型,实现对加速寿命的动态预测;质量一致性评价可以采用历史产品试验信息,构建成功包络线,实现对被试产品是否满足质量一致性要求的有效判别。     

浅谈企业如何实施ERP--基于ERP核心思想的应用项目管理方法

ERP是一个具有系统复杂、实施难度大、应用周期长等特点的企业管理系统工程。只有深入理解ERP的管理内涵,并应用项目管理方法实施ERP,ERP才可能产生最大的效益。企业在ERP应用过程中必须从系统工程和科学管理的角度出发,建立健全工程项目管理体系和运作机制,确保ERP项目的成功实施。     

基于数据挖掘下机器学习算法对学生成绩影响因素的研究

为了研究影响学生成绩的因素,更好地帮助学生学习,教师进行教学和学校管理.利用数据挖掘(DataMining)中机器学习决策树(DecisionTree)算法对原始数据选取,特征分类和数据预处理归一化.标签编码(LabelEcode)可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度量化.本文的数据选自国外某一个高中年级的相关数据...     

一种挖掘意外规则的方法

采用不确定规则形式表示发现知识和用户的领域知识,提出了发现规则相对于领域规则的前件一致度的概念及其计算方法,在此基础上给出了3种规则意外形式;分析了规则意外度的影响因素,给出了意外性的度量函数;研究了一种意外规则的挖掘方法,该方法不受产生规则的数据挖掘算法限制。实验结果表明,该方法能够有效地遴选出意外规则。     

航空修理企业ERP项目实施风险分析及控制

本文分析了航修企业ERP项目的特点及发展趋势,对航修企业实施的风险因素给予概括,并针对其风险因素提出风险管理步骤,给出了ERP项目实施的风险管理控制方法。     

基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报

提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列．利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束．组成暂态集。用暂态集对旋转机械轴承振动的测试数据进行分析．判断是否为故障前兆因子．从而实现故障预报。     

一种基于DOM树的XML数据频繁模式挖掘算法

由于XM L数据具有半结构化特性,使得面向XM L数据的数据挖掘不同于面向关系数据库的数据挖掘,它具有更复杂的层次结构。研究基于DOM树的XM L数据频繁模式挖掘算法,提出面向XM L数据的频繁模式增量式挖掘算法F reqtT ree。该算法首先将XM L数据转化成DOM树,然后从DOM树挖掘所有频繁模式。F reqtT ree算法采用最右扩展技术,只在树的最右分支上增加新结点生成新树。同时充分利用已生成的频繁模式信息,使得产生的候选模式数量较少。F reqtT ree算法利用频繁k-1模式的支持数计算候选k模式的支持数,该算法只对DOM树遍历一次,具有较高的效率。采用多组数据对此算法的性能进行检验,并与其他算法作对比实验,实验结果表明该算法高效可行。     

遗传算法在多维多层关联规则挖掘中的应用

关联规则生成是数据挖掘技术中一个非常重要的研究领域,自1993年提出经典频集算法后,出现了很多以此为基础进行了改进的算法,但都存在着明显的缺陷．文章中根据遗传算法的基本思想以及关联规则挖掘的有关理论构造了一种生成多维多层关联规则的遗传算法,在一定程度上克服了经典频集算法的不足之处,提高了生成关联规则的有效性．     

基于变化序列的时序数据挖掘技术

给出了时间序列的变化序列和最近时间子序列的概念．并把最近时间子序列看作是时间序列的信息聚集器。基于这一现点,提出了基于变化序列的时序数据挖掘技术。先把待挖掘的时间序列转换成时间序列的变化序列,然后利用时间序列的变化序列的最近时间子序列隐含的知识,以指导对原时间序列的挖掘,并给出了挖掘算法。最后算例验证了该挖掘方法的可行性和有效性。     

小波聚类算法在本科招生生源质量分析中的应用

招生是高校人才培养工作的首要环节,生源质量的好坏直接关系到高校的人才培养质量.随着我国高等教育招生制度的改革、发展和完善,自主招生越来越受到高校的重视,优质生源的竞争日趋激烈.本文将小波阈值方法引入到数据的聚类分析中,建立了一种新的数据挖掘模型并应用到在校学生学习成绩信息的分析研究中,对建立科学的本科招生生源质量评价体系进行了初探,分析结果对高校招生管理工作起到了科学指导和辅助决策作用.     

一种基于Java的教务管理系统分析与设计

教务管理系统的实施在技术上已逐步成熟,采用Java作为开发语言,在需求分析阶段,采用自上而下的方法进行规划;在功能实现阶段,采用自下而上的方法进行开发。在分析现代教务管理系统中存在的性能问题、安全性问题和移植性问题的基础上,提出了相应的解决策略。运用数据挖掘的理论知识,分析系统中的数据,改善教学工作。     

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。     

基于信息熵的连续属性自动聚类算法

基于信息熵的有关理论，提出了一种新的连续属性的自动聚类算法。首先介绍了Shannon熵的概念及其两个重要的定理，基于信息的不确定测度，提出了一种Shannon熵的准则函数φ，并且指出了该准则函数必须满足的6条原则。其次，基于该准则函数，引出了一种针对单个连续属性自动聚类的FUSINTER算法。由于实际信息系统中有多个连续属性，这主需要对多个连续属性分别使用FUSINTER算法进行离散，并且要求最终保证整个信息系统离散是相容的和一致的，而且各个属性拥有较少的分割区间。最后，本文以干线飞机外形参数的变化趋势与其更新换代的关系来说明文中提出的属性离散化过程，并展示了该聚类算法的有效性。本文提出的方法可以用于机器学习或数据挖掘的数据前处理。     

面向卓越计划的CDIO高级项目设计——机场指挥程序设计

结合CDIO教育理念和卓越工程师培养计划目标,设计CDIO高级项目——机场指挥程序设计。本文提出了项目的具体目标,从构思、设计、实施和运行四方面设计了项目模块的内容,构建了项目考核方法。结果表明,学生综合素质和教师能力得到显著提高。