数据挖掘技术论文范例6篇

3、数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展

4、结语

关键词:数据挖掘;决策树;C4.5算法;教学管理;高校教学

随着数字信息化社会的飞速发展,计算机技术和数据库管理系统被广泛应用于科学探索、商业、金融业、电子商务、企业生产等各种行业,已逐渐发展成为一种智能管理过程。数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术,它的研究成果取得了令人瞩目的成就[1]。利用数据库技术,通过对教务管理的大量数据进行多层次、多维度的加工处理,从而实现人性化管理,为科学决策提供支持。

毕业论文在教学体系中占有十分重要的位置,是本科生培养计划中衡量教学质量的重要指标。提高毕业论文教学质量是一项系统工程,为研究在当前的教学条件下如何提高毕业论文教学质量,本文采用数据挖掘技术对影响毕业论文成绩管理的多方面因素进行了深入分析和挖掘,以期发现对学校毕业论文教学管理有用的知识,将这些知识应用于本科学生毕业论文教学实践中,为学校管理者提供有用的信息,进而获得更好的管理效益,为学校未来的发展提供更广阔的空间,发挥重要的作用。

1数据挖掘简介

数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现(KnowledgediscoveryinDatabase.KDD)[2],是通过分析每一个具体数据,从大量的、有噪声的、模糊的、随机的海量数据中寻找其规律的技术,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域。

1.1数据挖掘的定义

H包含如下功能:

综上所述,数据挖掘具有三大特点:其一是处理大型数据;其二应用数据挖掘的目的是发现未知的、有意义的模式或规律;其三是一个对大量数据处理的过程,有特定的步骤[3]。

1.2数据挖掘的主要方法

数据挖掘是一个多学科交叉领域,它由人工智能、机器学习的方法起步,并与统计分析方法、模糊数学和可视化技术相融合,以数据库为研究对象,围绕面对应用,为决策者提供服务。

数据挖掘的方法主要可分为六大类:统计分析方法、归纳学习方法、仿生物技术、可视化技术、聚类方法和模糊数学方法。归纳学习法是目前重点研究的方向,本文根据给定的训练样本数据集,采用归纳学习法中的决策树技术构造分类模型,将事例分类成不同的类别。

2决策树算法基本理论

2.1决策树方法介绍

决策树[4]方法是以事例学习为基础的归纳推算法,着眼于从一组无序的,无规则的事例中推断出类似条件下会得到什么值这类规则的方法,它是一种逼近离散值函数的方法,也可以看作一个布尔函数[5]。决策树归纳方法是目前许多数据挖掘商用系统的基础,可以应用于分析数据,同样也可以用来作预测。建模过程中,即树的生长过程是不断的把数据进行切分,采用“自顶向下,分而治之”的方法将问题的搜索空间划分为若干个互不交叉的子集,通常用来形成分类器和预测模型。如图1所示,为决策树的示意图。

决策树一种类似流程图的树形结构,是一种知识的表现形式。为了对未知样本进行分类,生成具体的分类规则,信息样本的各个属性值要在决策树上进行测试。主要分为两个阶段:在第一阶段中生成树。决策树最上面的节点为根节点,是整个决策树的开始,然后递归的进行数据分区,每次切分对应一个问题,也对应着一个节点;在第二阶段中对树进行修剪,此过程中去掉一些可能是噪音或异常的数据,防止决策树的过匹配,进而保证生成决策树的有效性和合理性。当一个节点中的所有数据都属于同一类别,或者没有属性可以再用于数据进行分割时,分割工作停止。具体的工作流程如图2所示。

2.2C4.5算法

1986年RossQuinlan首次提出了ID3决策树算法,它是最早的决策树算法之一。ID3算法运用信息熵理论,选择当前样本中具有信息增益值的属性作为测试属性,对样本的划分则依据测试属性的取值[6]。C4.5算法是在ID3算法基础上发展起来的,它继承了ID3算法的全部优点,并增加了新的功能改进了ID3算法中的不足,可以进行连续值属性处理并处理未知值的训练样本。在应用单机的决策树算法中,C4.5算法不仅分类准确而且执行速度快。

C4.5通过两个步骤来建立决策树:第一阶段树的生成,第二阶段树的剪枝。C4.5算法采用信息增益率来记录字段不同取值的选择,首先计算各个属性的信息增益率,寻找到规则信息的优劣,选出信息增益率最大的属性作为结点,自顶向下生成决策树。C4.5算法构造决策树的基本策略如下:

首先计算出给定样本所需的期望信息,设S为一个包含s个数据样本的集合,对于类别属性,可以取m个不同取值,分别对应于m个不同的类别[Ci(i∈1,2,...,m)]。假设类别[Ci]中的样本个数为[si],期望信息为:

其中,[Pi]是任意样本属于[Ci]的概率,并用[sis]估计。

接着,计算当前样本集合所需用的信息熵,设一个属性A具有n个不同的值[(a1,a2,...an)],利用属性A可以将集合S划分为n个子集[S1,S2,...Sn],其中[Sj]包含了S集合中属性A取[aj]值的样本数据。如果属性A被选作测试属性,设[Sij]为[Sj]中属于[Ci]类别的样本集,根据A划分计算的熵为:

然后利用属性A对当前分支结点进行相应样本集合划分计算信息增益:

最后,求信息增益率,表达式为:

C4.5算法的伪代码如下:

输入:训练样本Samples;目标属性Target—attribute;候选属性的集合Attributes

输出:一棵决策树

1)创建根节点root;

2)IfSamples都在同一类CThen;

3)返回label=类C的单结点树root;

4)IfAttributes为空Then;

5)返回单结点树root,[label=Samples]中最普遍的Target-Atribute值;

6)Else;

7)Foreach测试属性列表Attributes中的属性;

8)IF测试属性是连续的Then;

9)对测试属性进行离散化处理,找出使其信息增益比率最大的分割阈值;

10)Else;

11)计算测试属性的信息增益比率;

20)添加子树GenerateTreeC4.5;

21)对已建立的决策树计算每个结点的分类错误,进行剪枝,并返回根结点Root。

3毕业论文成绩管理系统的设计和实现

利用数据挖掘技术对学生的成绩数据进行提炼,所产生的结果和信息会对以后的教学管理工作提供有用的信息,进而获得更好的管理效益。解决问题的重点在于怎样对学生的毕业论文成绩进行全面且深度的分析,从而挖掘出成绩与其他因素之间隐藏的内在联系。本文采用决策树技术挖掘信息时,主要操作步骤如下:

3)数据预处理:此过程中是对已收集的大量数据进行整合与检查。因为存放在数据库中的数据一般是不完整的、不一致的,通常还含有噪声的存在。因此就需要对数据库中数据进行清理、整理和归并,以提高挖掘过程的精度和性能。

4)数据转换:对预处理后的数据建立分析模型,对于特定的任务,需要选择合适的算法来建立一个准确的适合挖掘算法的分析模型。本文采用决策树技术进行分类建模来解决相应的问题。

5)分类挖掘知识和信息:此阶段的工作目的是根据系统最终要实现的功能和任务来确定挖掘的分类模型。选择合适的数据挖掘技术及算法,并采用恰当的程序设计语言来实现该算法,对净化和转换过得数据训练集进行挖掘,获得有价值的分析信息。

6)知识表示:将数据挖掘得到的分析信息进一步的解释和评价,生成可用的、正确的、可理解的分类规则呈现给管理者,应用于实践。

7)知识应用:将分析得到的规则应用到教学管理中,教师可以利用所得到的知识针对性的开展毕业设计的教学活动,进一步指导教学工作,提高教学水平和学生的毕业论文质量。

4结论

最终发现影响学生毕业论文成绩主要的因素不是指导教师的职称,学生的基础及感兴趣程度,而是指导教师的学历高低。根据具体分类规则的结论,学校教学管理工作应加重对教师的素质及能力培养,合理的分配每个教师的毕业论文指导工作,不仅能够有效的完成毕业课题指导工作,更有助于学生整体论文质量的提高。

在高校教学数字化的时代趋势下,利用数据挖掘技术来挖掘提取教学工作中的全面而有价值信息,可以为教育管理者的教学工作提供有效的参考信息,改进教学管理方法,提高教学质量和学生的综合素质,是高校保持良好的可持续发展的有力工具。

参考文献:

[1]刘玉文.数据挖掘在高校招生中的研究与应用[D].上海:上海师范大学,2008.

[2]魏萍萍,王翠茹,王保义,张振兴.数据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用[J].计算机工程,2003.29(11):87-89.

[3]刘林东.Web挖掘在考试系统中的应用[J].计算机应用研究,2005(2):150-154.

[4]TomMMitchell.(美)卡内基梅隆大学.机器学习[D].曾华军,张银奎,译,北京:机械工业出版社,2003.

档案管理对象的数量随着社会的发展而不断增加,仅仅通过传统的管理方式已不能高效管理档案,这就需要充分利用计算机网络技术。在档案管理系统中应用计算机数据挖掘技术可以确保档案信息的安全性,提高管理档案的效率,还能优化档案数据的检索。总之,基于大数据的计算机数据挖掘技术对完善档案管理系统发挥着十分重要的作用。

2基于大数据的计算机数据挖掘技术概述

基于大数据的计算机数据挖掘技术是当代新开发的一种数据处理技术,它可以从大数据中挑选出人们需要的数据。计算机数据挖掘是一个循环往复的过程,如果没有取得预期的效果,计算机数据挖掘信息处理系统就会返回上一层重新工作,直到完成目标任务为止,这种对目标的细化过程可以满足档案数据检索的需要。

3基于大数据的计算机挖掘技术在档案管理系统中的作用

4基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理中的实际应用

5结语

综上所述,在科技技术不断进步的时代背景下,在档案信息管理中应用基于大数据的计算机数据挖掘技术已成为一种必然趋势,它可以极大提高档案信息管理的工作效率,促进档案管理的高效发展。除了在档案信息存储和利用上确保基本的信息查询服务外,还需要应用计算机数据挖掘技术整合档案信息,建立众多档案管理服务数据之间的关联,这样才能为档案信息管理提供更好的服务。

作者:陈皓颖单位:昆明理工大学津桥学院

参考文献

[1]高燕飞,陈俊杰.试析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的运用[J].内蒙古师范大学学报:哲学社会科学版,2012(4):44-46.

[2]曾雪峰.计算机数据挖掘技术开发及其在档案信息管理中的运用研究[J].科技创新与应用,2016(9):285.

[3]李国强,曹巧莲,辛正宇,等.浅谈数据处理的新技术———数据挖掘[J].科技创新与生产力,2010(6).

[4]周碧珍.浅析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的应用[J].黑龙江科技信息,2009(1).

关键词:远程开放教育,数据挖掘,应用,智能化

1前言

现代远程开放教育的全过程基本上都是通过浏览网站的形式进行的,学生在Web上的行为都会产生大量的信息,这些信息在远程教育的全过程中十分宝贵,充分挖掘这些信息及其背后潜在的信息,反馈来指导远程教育中的各个环节,以此来为学生提供个性化的服务内容,增强远程开放教育的竞争力。利用数据库技术来存储管理数据,利用网络和计算机学习的方法来分析数据,从而挖掘出大量的隐藏在数据背后的知识,即数据库中的知识发现---KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases),其中,数据挖掘技术便是最为关键的环节。论文参考网。基于远程开放教育将是当前和未来教育的重要辅助系统,本文提出并介绍信了把数据挖掘技术应用于现代远程开放教育系统中。

2数据挖掘概述

2.1数据挖掘(DataMining)定义

数据挖掘就是从大量存储的数据中,利用模式识别、统计和数学的技术,筛选发现新的有意义的关系、模式和趋势的方法。就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它主要依靠人工智能、机器学习和统计学技术,对数据进行归纳推理,从中挖掘出潜在的模式,预测未来趋势,为决策提供支持。

2.2数据挖掘的主要任务

(1)关联分析。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

(2)聚类分析。聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。

(3)分类。分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息。

(4)预测。预测是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。

(6)偏差分析。在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

2.3数据挖掘对象

根据信息存储格式,用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

2.4数据挖掘技术实施的步骤

(1)确定业务对象。清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有评价,并以用户能理解和观察的方式将发现的知识呈现给用户。

(2)数据准备。这个阶段的工作包括数据集成、数据选择、预分析和转换。要对Web服务器上的数据进行挖掘,必须研究站点之间异构数据的集成问题,只有将这些站点的数据都集成起来,提供给用户一个统一的视图,才有可能从巨大的数据资源中获取所需的东西。

(3)数据挖掘。这个阶段就是利用数据挖掘工具对经过转换的数据进行挖掘和发现知识的过程。不同的数据挖掘工具有不同的算法,面向不同的分析需求,并且当具体使用操作时,也在一定程度上受到数据分析人员的思维方式和行为习惯的影响。数据挖掘利用人工智能领域中一些已经成熟的算法和技术。如:人工神经网络、遗传算法、决策树方法、邻近搜索算法、规则推理、模糊逻辑、公式发现等来进行数据的挖掘。

(4)结果分析。论文参考网。数据挖掘的结果由分析人员根据发现知识的领域重要性、可信度和支持度等阀值来对发现结果进行评价,并以用户能理解和观察的方式将发现的知识呈现给用户。通常会用到可视化技术。

(5)知识的同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

3现代远程开放教育系统简介

远程开放教育系统能实现个性化学习、实时教学、实时考试和智能答疑。为每一个接受网络远程教育的学习者提供个性化的学习进程。能根据与当前学习者相类似的学生的学习模式自动地对其后继知识的学习进行预测以及合理推荐,并对学习者的学习过程进行分阶段的评价,依据其绩效信息动态调整其学习难度、练习与测试内容,对学生提出的问题实现智能化答疑,对该学习者薄弱环节进行有效指导,做到因材施教和全天候学习。

远程开放教育系统由用户系统、WEB服务器、应用服务器、数据服务器、用户数据库和资源数据库组成。

4数据挖掘技术在远程开放教育中的应用

现代远程开放教育是随着现代信息技术的发展而产生的一种新型教育形式,其基本特征是利用计算机网络和多媒体技术,提供丰富的教学资源供学习者选用,教学形式由原来的以教为主变为以学为主。数据挖掘技术在现代远程开放教育中的应用主要有以下几方面:

(1)在个性化学习方面的应用

由于每个学习者的知识背景、学习习惯和学习目标都不一样,故个性化学习在远程开放教育中就显得非常重要。为了实现此功能,基于WEB的智能远程开放教育系统首先要根据学习者的特点和学习目标来收集学习者的数据信息,然后对收集到的信息进行预处理,再应用一种合理的挖掘算法或综合应用不同的算法,如关联规则分析、聚类和分类技术、统计分析以及时序模式技术等,来处理此数据,最终发现用户的访问模式,但是通过模式挖掘后,生成的规则数目大、表达晦涩且不好用,这时就需要用到智能查询机制、可视化和联机分析等技术对模式进行分析评价,经过模式分析和应用技术处理后,选择一种学习者易于理解和接受的表达方式将知识数据显现出来。利用数据挖掘与学习内容绑定的技术,系统就可以以可视化方式来指导学习者学习和个性化发展,这样系统就实现了个性化学习功能。

(2)在资源库建设方面的应用

(3)在实时教学方面的应用

在本系统中,由于引入了互联网技术、人工智能技术、数据库技术和知识发现技术,通过机器学习、统计分析等方法设计出了个性化处理引擎,从大量的数据中进行数据挖掘,提取有用的、潜在的信息。学生可以通过网络实现每天24小时的学习,而且本系统可以更多且及时的了解到学生的学习学习进度、需求、能力、兴趣爱好等方面的信息,并动态地根据这些信息调整学习计划和进度,让学生得到针对其“个性”的教育,实现因材施教。

(4)在智能答疑方面的应用

基于WEB的远程教学系统中的智能答疑系统只要用户能上网,就可解答学生在学习过程中产生的问题。它能根据学生用户访问日志、问题记录等数据进行数据挖掘,用智能抽取的方法实现智能答疑。从用户访问日志和提问信息里面可以分析出学生的行为。智能答疑系统后台存储了大量的由经验丰富的教师精心挑选的问题答案,对于用户提出的问题.系统首先通过对问题的分析自动在数据库中寻找最适合的答案。这样通过数据挖掘,针对学生用户提问记录、日志不断更新和调整学生用户知识库,使问题的回答更加精确。

(5)在实时考试方面的应用

本系统的实时考试系统是一个基于数据库和WEB的远程在线式实时的测试系统。它能考虑个别学习者的能力和特性,按照考试的目的和必要性,提供各种问项信息,如难易程度、辨别程度等。并且还能同步打分,提供成绩进展情况,根据个人特性解释问题,按个人及科目对考试结果进行各种统计分析和评价,并存入学生用户数据中。这些功能的实现是由于系统采用关联规则、聚类和分类工具对数据库中抽取的数据进行处理,分析出学生的特性及其对课程各知识点的掌握程度,并结合学生的考试目的恰当地反馈给学生,这样提高了学生学习的效率。

5结束语

在现代远程开放教育网站设计中,基于XML(ExtensibleMarkupLanguage,可扩展标记语言)的新一代系统设计环境,可以更好地描述半结构化和结构化的数据,更有利于进行数据搜索和挖掘。如何整合XML和Web服务技术,以此为契机开展数据挖掘和知识获取,在现代远程开放教育网站的设计中以学习者为中心,提供一种基于资源的学习,教学资源可以适应各种学习者的需要和背景进行不同的组合,提供更加优良的、个性化的服务。

[1]李爽,陈丽.国内外网上智能答疑系统比较研究[J].北京,中国电化教育,2003(5)

[2]苏新宁.数据挖掘理论与技术[M].北京:科学技术文献出版社,2003

[3]赵丹群.数据挖掘:原理、方法及其应用[J].现代图书情报技术,2000,(6)

[4]周云真,舒建文,王平根.据挖掘在基于WEB的智能远程教育系统中的的应用[J].南京:文教资料,2006(10)

1.1数据挖掘技术

1.2图书馆中应用数据挖掘的必要性与可行性分析

2图书馆个性化服务的具体体现

高校图书馆个性化服务是指根据每个用户的专业、爱好、研究方向、探索领域及特殊服务为其提供更具针对性的信息服务,帮助用户查阅更加完整的信息资料,便于其学习、研究。高校图书馆个性化服务具体体现在以下3个方面:

②提高图书馆资源利用率。利用数据挖掘技术可以识别图书馆网站内频繁访问的路径及用户访问次数较多的页面,可以将新书信息、重要的分类信息放在这些路径上,从而向用户主动推送其所需要的信息资源,提高图书的利用率。

④查新服务与定题服务。传统图书馆主要通过查询光盘数据库、文献数据库等进行查新服务,而随着网络技术的不断发展与应用,外部网络信息及更新的速度远远超过图书馆内部网络,因此要加强网络平台的建设,以保证服务结果的真实性与可靠性。数字图书馆在进行查新与定题服务过程中,可以利用可视化技术为用户提供在线即时信息分析。

3图书馆个性化服务中数据挖掘技术的应用

图书馆个性化服务数据挖掘技术的应用流程如下:建立读者数据仓库——数据收集——挖掘算法的选择——挖掘结果的显示——对结果的评价。

3.1建立读者数据仓库

3.2数据收集

3.3选择算法及建立模型

3.4结果解释与知识表示

3.5结果的验证、应用及评价

4结语

论文摘要:随着数据库技术和人工智能技术的不断进步,数据挖掘技术逐步发展起来,作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术,综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术,主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识,从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识,本文主要讲了数据挖掘技术的概念、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法以及数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能等问题。

数据挖掘技术作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术,综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术,主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识,也就是从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识,这些被提取的知识通常会表现为模式、规律、规则和概念,将数据挖掘的所有对象定义成数据库或者是文件系统以及其他的一些组织在一起的数据集合,数据挖掘技术也是现在智能理论系统的重要研究内容,已经开始被应用于行政管理、医学、金融、商业、工业等不同的领域当中,在保护设备故障信息管理方面发挥出了积极的作用。

一、数据挖掘技术的概念

随着数据库技术和人工智能技术的不断进步,数据挖掘技术逐步发展起来,主要是指从大量的数据中发现和挖掘一些隐含的有价值的有用信息和知识,这些被提取的知识通常会表现为模式、规律、规则和概念,将数据挖掘的所有对象定义成数据库或者是文件系统以及其他的一些组织在一起的数据集合,当前数据挖掘技术已经逐渐被应用于了医药业、保险业、制造业、电信业、银行业、市场营销等不同的领域,随着计算技术、网络技术以及信息技术的不断进步,在故障诊断过程中所采集到的数据可以被广泛地存储在不同的数据库当中,如果依然采用传统的数据处理方法来对这些海量的信息数据进行分析处理,不仅会浪费大量的实践而且也很难挖掘到有效的信息数据,同时,尽管智能诊断以及专家系统等方式在故障的诊断过程中已经被得到了广泛的应用,但是这些方法却仍然存在着很多推理困难、知识瓶颈等一些尚未完全被解决的问题,采用数据挖掘技术就可以比较有效地来解决这些难题,在故障诊断的过程中发挥其独特的优势。从不同的角度进行分析,数据挖掘技术可以分为不同的方法,就目前的发展现状来看,常用的数据挖掘技术方法主要有遗传算法、粗集方法、神经网络方法以及决策树方法等。

二、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法

1.基本原理。在设备出现故障时采用数据挖掘技术对设备进行一系列的故障诊断,也就是说根据这一设备的运行记录,对其运行的趋势进行预测,并对其可能存在的运行状态进行分类,故障诊断的实质就是一种模式识别方式,对机器设备的故障进行诊断的过程也就是该模式匹配和获取的过程。

2.对故障诊断的数据挖掘方法建模。针对机械故障的诊断来说,首先就应当获取一些关于本机组的一些运行参数,既要包括机器在正常运行以及平稳工作时的信息数据,也应当包括机器在出现故障时的一些信息数据,在现场的监控系统中往往就会存在着相应的正常工作状态下以及出现故障时的不同运行参数,而数据挖掘的任务就是从这些杂乱无章的信息样本库中找出其中所隐藏着的内在规律,并且从中提取各自故障的不同特征,在对故障的模式进行划分时,我们通常可以借助概率统计的方式,在对故障模式进行识别时可以采用较为成熟的关联规则理论,实现变量之间的关联关系,并最终得到分类所需要用到的一些规则,从而最终达到分类的目的,依据这些规则,就可以对一些新来的数据进行判断,而且可以准确地对故障进行分类,找出故障所产生的原因和解决故障的正确方法。

三、数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能

四、结语

随着企业自动化程度的不断提高以及数据库技术的迅速发展,很多企业在一些重要的设备方面都安装了监测系统,对设备运行过程中的一些重要参数和数据进行采集,采用数据挖掘技术可以有效地解决设备故障诊断中的一些知识获取瓶颈,将数据挖掘系统充分应用到监控系统中,有效解决故障诊断中的一些困难,事实证明,将数据挖掘技术应用到故障诊断中是非常有效的,也是值得研究和学习的新型技术手段。

[1]李勋,龚庆武,杨群瑛,罗思需,李社勇.基于数据挖掘技术的保护设备故障信息管理与分析系统[J].电力自动化设备,2011,9

[2]李建业,刘志远,蔡乾,赵洪波.基于Web的故障信息系统[J].电力信息化,2007,S1

THE END
1.数据挖掘概念(AnalysisServices与以下关系图的突出显示相同,数据挖掘过程的第一步就是明确定义业务问题,并考虑解答该问题的方法。 该步骤包括分析业务需求,定义问题的范围,定义计算模型所使用的度量,以及定义数据挖掘项目的特定目标。这些任务转换为下列问题: 您在查找什么?您要尝试找到什么类型的关系? https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms174949(en-us,sql.105).aspx
2.大数据与分析:数据挖掘概念及流程数据挖掘是一个从大量数据中提取有价值信息或模式的过程,它依赖于统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和技术。以下是数据挖掘的概念及其流程的详细解释: 一、数据挖掘的概念 数据挖掘(Data Mining)是指通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析,以揭示数据中的隐藏模式、未知的相关性和其他有https://blog.csdn.net/NSAcbba/article/details/143417836
3.python数据挖掘算法的过程详解python这篇文章主要介绍了python 数据挖掘算法,首先给大家介绍了数据挖掘的过程,基于sklearn主要的算法模型讲解,给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下+ 目录 1、首先简述数据挖掘的过程 第一步:数据选择 可以通过业务原始数据、公开的数据集、也可通过爬虫的方式获取。 第二https://www.jb51.net/article/238548.htm
4.什么是数据挖掘?——数据挖掘的过程,方法和实例什么是数据挖掘?——数据挖掘的过程,方法和实例 数据挖掘是指从大量的数据中发现有价值的模式、规律和知识,以支持决策和预测分析的过程。通过数据挖掘,我们可以从海量数据中发现隐藏的关联性和趋势,为企业和组织提供宝贵的商业洞察力。下面将介绍数据挖掘的过程、方法和实例。https://www.jiandaoyun.com/fe/sjwjsjwjdg/
5.数据挖掘试题答案版.pdf7.多维数据集通常采用星型或雪花型架构,以事实 表为中心,连接多个维度表。 8.决策树是用对象属性作为结点,用对象值作为分 支的树结构。 9.关联可分为简单关联、时序关联和因果关联。 10.BP神经网络的作用函数通常为区间的。 n.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、数据准备、 数据挖掘、结果分析及知识同化等几https://www.renrendoc.com/paper/327121640.html
6.数据挖掘的体系结构是什么数据挖掘的六大过程说了这么多数据挖掘中的经典算法,但是如果你不了解概率论和数理统计,还是很难掌握算法的本质;如果你不懂线性代数,就很难理解矩阵和向量运作在数据挖掘中的价值;如果你没有最优化方法的概念,就对迭代收敛理解不深。所以说,想要更深刻地理解数据挖掘的方法,就非常有必要了解它后背的数学原理。 https://blog.51cto.com/u_16213595/7898197
7.什么是数据挖掘数据挖掘介绍?IBM数据挖掘是从大数据集中识别模式和提取有用洞察的整体过程。它可用于评估结构化和非结构化数据,以识别新信息。营销和销售团队经常使用它来分析消费者行为。例如,数据挖掘方法可用于观察和预测行为,包括客户流失、欺诈检测、市场篮子分析等。 文本挖掘又称文本数据挖掘,是数据挖掘的一个子领域,旨在将非结构化文本转换为结https://www.ibm.com/cn-zh/topics/data-mining
8.数据挖掘论文二、数据挖掘的重要性 在进行现代档案信息处理时,传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求,数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先,档案是较为重要的信息记录,甚至有些档案的重要性大到无价,因此对于此类的珍贵档案,相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案,其使用率自https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
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10.郝祥军等AI重塑知识观:数据科学影响下的知识创造与教育发展方法论法耶德(Fayyed)等认为,“数据库知识发现”就是从数据中发现知识的全过程,包括数据如何存储和访问,算法如何缩放到海量数据集并仍然高效运行,结果如何解释和可视化等;数据挖掘是将适当的预处理数据转化为模式,随后可以转化为有价值的和可操作的知识(Fayyed et al., 1996)。之后一系列关于数据挖掘的过程模型被提出并https://www.163.com/dy/article/I42N4AD40516QHFP.html
11.数据挖掘的步骤包括什么数据挖掘是一个通过特定算法对大量数据进行处理和分析,以发现数据中的模式、趋势或关联性的过程。下面详细介绍数据挖掘的步骤包括什么? 1、数据收集 首先,需要收集与待挖掘主题相关的数据。可能涉及从各种来源(如数据库、文件、网络等)获取数据,并将其清洗、整合到一个统一的格式中。 https://www.pxwy.cn/news-id-81213.html
12.商战数据挖掘:你需要了解的数据科学与分析思维数据科学的一条重要原则是,数据挖掘的流程可以分解为几个通俗易懂的环节。有些环节涉及信息技术的应用,如数据中模式的自动发现和评估,而有些则主要依赖数据分析师的创意、常识和商业知识。理解数据挖掘的整个过程,有助于组织数据挖掘项目,使它们更接近系统性的分析,而不是凭借运气和个人智慧的冒险行为。 https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/28952
13.数据挖掘论文医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上,可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对,同时制订完善的医疗服务影响策略方式,加强对于客户行为的分析;在数据挖掘的基础之上,增强其技术应用的实用性,在分析的基础之上比对自身的竞争优势,实现医院资源的合理规划与合理配置,例如药品https://www.ruiwen.com/lunwen/7945818.html
14.《python数据分析与挖掘实战》笔记第1章腾讯云开发者社区数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。 1.3、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业https://cloud.tencent.com/developer/article/1796252
15.数据分析的过程主要包含这7个方面数据分析的过程是循序渐进的过程,主要包括如下7个方面。 一个完整的数据分析的过程,应该包括数据采集、数据存储、数据提取、数据挖掘、数据分析、数据展现、数据应用七个方面。今天我们就来从这几个角度着手,简要介绍一下数据分析的过程。 1. 数据采集 数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条https://www.jiushuyun.com/hywz/2061.html
16.科学网—数据挖掘(Datamining)简介数据挖掘技术大量应用于信息、工程和商业领域,较少应用于科学领域。实际上,科学领域内的数据分析就是一个典型的数据挖掘的过程,只不过,这个过程是通过推理,演算和假设等等人工思维所完成,而非像数据挖掘那样依赖于机器和算法来自动地完成。此外,科学领域人们习惯限定问题的尺度来简化问题,其所分析的变量远远小于工程和社https://blog.sciencenet.cn/blog-200199-750526.html
17.什么是分析,数据分析决胜未来下图描述了一个完整的自然语言处理的普遍过程。 图5:自然语言处理过程示意图 4.文本挖掘与文本分析 文本挖掘处理文本数据本身,文本分析涵盖范围比较广泛,通常包括应用统计分析、机器学习和其他一些高级分析技术,但通常被认为等同于文本挖掘。 5.机器学习 机器学习的核心是使用算法来建立量化分析模型,帮助计算机模型从数据https://vip.kingdee.com/article/255974176719074560