基于关联规则算法的研究与改进 10月07日
【摘要】计算机技术的发展及新的理论、模型及算法的出现使得数据挖掘成为信息技术的热门研究领域之一,关联规则是数据挖掘中重要的研究分支,在很多方面目前已经取得了丰硕的成果,但是海量数据及大型数据库的出现,对关联规则数据挖掘提出了新的挑战与要求,迫切需要提高关联规则挖掘的效率、精确性等。本文主要针对关联规则的算法作了一些探索性的研究,首先简要地介绍了数据挖掘技术的发展,阐述了数据挖掘和关联规则的概念、数 […]
数据挖掘在证券业CRM系统客户细分模块的研究与分析 10月07日
【摘要】随着世界经济一体化进程的加深以及中国加入WTO,中国的证券业得到了飞速发展。随之带来的竞争也变得空前激烈,传统的“以产品为中心”的竞争模式逐渐变得不能满足客户的需求,“以客户为中心”的服务模式逐渐兴起。客户关系管理系统正是为了满足这种模式而量身定做的,它集成了先进的现代管理理念与数据挖掘等相关信息技术,分析现有客户和潜在客户的需求模式,为企业赢得最大收益。本文首先讨论了将CRM运用在证券业 […]
基于粗糙集理论的信贷决策系统设计 10月07日
【摘要】怎样避免不良贷款、保证债权质量无疑是银行业务中极有价值的研究课题。信贷决策机制是商业银行信贷风险管理中最基本最重要的内容。如何从历史数据库中挖掘出潜藏的规律来指导当前的信贷决策具有十分重要意义。本文首先回顾了银行信贷决策机制的发展历程,指出其缺陷之一在于决策过程中具有较大的主观性;然后综述了数据挖掘的起源、发展及常见的数据挖掘技术,重点介绍粗糙集理论与方法;接下来基于粗糙集方法,对历史信贷 […]
湖南双季早稻产量集成预报方法研究 10月07日
【摘要】早稻产量预报是气象为农业服务的一个重要方面。为了进一步提高湖南省双季早稻产量预报准确率和服务能力,克服单一产量预报模型的不足,本研究应用软件工程知识,进行软件系统、数据结构和算法设计,采用数据挖掘技术,在建立单一产量预报模型的基础上,采用权重系数的方法对单一产量预报模型进行集成,并进行试验预报。本研究结果可为湖南双季早稻产量动态预报提供关键技术,从而提升湖南双季早稻产量预报服务产品的科技含 […]
决策树算法在高校毕业生就业分析中的应用研究 10月06日
【摘要】高校在发展过程中招生与就业始终是高校管理中的两个重要部分,随着高校扩招与毕业生就业的市场化、自由化,就业难已经成为毕业生就业的普遍现状,但同时也成为影响高校发展的难题,在很多高校从实现高校信息化建设以后,都保存了大量的、多年的大学生就业数据,有很多高校并没有对这些历史数据进行分析、应用,只是用来作简单的查询、存档等处理。为了能充分的利用这些数据,从中发掘出存在数据之间的关联信息,并挖掘与分 […]
基于物联网的博物馆环境监测系统的研究与设计 09月19日
【摘要】随着社会不断发展,环境保护成为了我国乃至世界的一个重要问题。环境保护工作已经逐步走向计算机智能化、网络化的时代。环境保护工作的信息化已经成为必然的趋势,同时伴随物联网技术的应用,为环境保护工作提供了新技术、新工艺和新方法。基于物联网研究博物馆环境监测,可以有效地提高环境监测的实时性、精准性,并且实现信息共享及辅助决策,为环境监测管理提供参考。基于物联网研究博物弋馆环境监测问弋题,可以把监测 […]
数据挖掘算法优化研究与应用 05月06日
【摘要】随着现代社会的高速发展,各种各样的信息以及数据呈现爆炸式的增长,积累的信息和数据越来越多。这些存放在媒介中的海量数据,在没有外部工具的帮助下,人们很难从这些巨大的数据量中找到有用的信息,这些数据将成为垃圾数据。数据挖掘技术的出现,很好地解决了这个问题。数据挖掘技术可以从大量的数据中分析学习数据中对用户有用的模式和规则,利用这些学习到的模式和规则,当有新的样本数据的时候,可以根据已有的模式和 […]
医疗影像数据仓库系统若干问题研究 10月06日
【摘要】近年来,医疗影像科室积累了大量的业务数据。一方面,如何快速有效地检索信息开展科研教学,成为临床医生所关心的重点,因此研究自动分类、全文检索技术来改进传统的数据库结构化查询有着十分重要的意义。另一方面,如何构建数据仓库,进行多维数据分析,并开展数据挖掘应用,辅助决策,已成为领导所关心的重点。论文围绕上述需求展开如下研究:1.基于GM(1,1)灰色预测模型的医疗设备绩效研究:(1)建立数据仓库 […]
基于云计算的海量时空数据存储及挖掘方法的研究和应用 09月22日
【摘要】近年来,越来越多的应用程序收集和存储大量时空数据在分布式数据库中,使得时空数据挖掘的需求不断增加。在公安交通管理领域,由于交通流数据急剧增加,加上其数据具有显著的时空特性,使得在处理海量的时空数据上面临着严重的挑战。针对日益增长的海量数据分析,传统的处理方法在存储空间和计算效率上已不能满足用户需求,需要有支持海量数据存储和分析的平台来适应新的需求。时空异常探测是时空数据挖掘领域中一个重要分 […]
密度影响因子相关的网格聚类算法研究 08月23日
【摘要】数据挖掘是适应信息社会从海量数据中提取有价值信息的需要而产生的。聚类分析作为数据挖掘学科研究和应用的重要分支之一,它能从未被标记的数据中自动识别出具有一定相似性的数据组成的多个类。在各种聚类算法中,基于密度的算法能识别不同密度,任意形状的聚簇。但是密度聚类往往因为要设置全局参数,且参数不止一个,当遇到簇的密度变化差异很大时,聚类会遇到困难。而基于网格的聚类算法用网格代替对数据点的计算,提高 […]