用数据查询语言实现关联规则脂掘

关联规则采掘具有广阔的应用前景。文章讨论了关联规则的用途,内涵,分析了关联规则采掘的算法,给出了在ＤＢＭＳ平台上用数据查询语言实现关联规则采掘的程序。测试表明,实现的算法对关联规则采掘十分有效。     

用数据查询语言实现关联规则采掘

关联规则采掘具有广阔的应用前景。文章讨论了关联规则的用途、内涵,分析了关联规则采掘的算法,给出了在DBMS平台上用数据查询语言实现关联规则采掘的程序。测试表明,实现的算法对关联规则采掘十分有效。     

基于空间数据仓库的数据采掘

文章介绍了数据采掘技术的定义、数据采掘的过程和主要技术手段以及空间数据仓库的定义、基本结构框架、处理流程和技术支持,分析了基于空间数据仓库的数据采掘特点。     

决策支持系统中的数据采掘技术研究

本文论述了数据采掘的基本概念，分析了决策支持系统中常用的数据分析方法，数据采掘在决策支持系统中的地位、作用及ＯＬＡＰ数据采掘机制，讨论了在决策支持系统中进行数据采掘的难点，并提出一种解决方法，取得了较好效果。     

基于空间数据仓库的数据采掘

文章介绍了数据采掘技术的定义、数据采掘的过程和主要技术手段以及空间数据仓库的定义、基本结构框架、处理流程和技术支持,分析了基于空间数据仓库的数据采掘特点.     

数据采掘技术回顾

数据丰富而知识贫乏的状况导致了数据采掘的出现，并且在短短的几年内，引起了许多不同领域的人们的极大兴趣。数据采掘的应用也变得日益广泛起来，从传统的专家系统到当前最热门的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ服务，都需要使用数据采掘技术来适应数据库规模的不断扩大。为了对数据采掘有一个比较清楚直观的了解，本文基于知识的种类将数据采掘分成四类，并在每一类中展现了一些有代表性的和比较新的技术。     

数据采掘和可视化

技术的进步正激发起人们对数据采掘的兴趣；数据仓库技术的应用正在向各个工业部门渗透；硬、软件方面的进展支持着这种趋势，使捕捉和存储大量详细的事务数据既容易又经济；厂商们正在把普通的O－LAP（联机分析处理）工具加以扩展，使它们能自动报告例外情况和方便数据分析；最后，在分析卫星传输和空间探索中获得的数据中产生了大量用于解决业务问题的技术。我们分析的数据越多，我们发现的“有趣”属性和对自动化工具的需求也越多。自动化的数据采掘和数据可视化便应运而生。鼓据采掘数据采掘这个术语被用来表示各种事情，尤其在OLAP…     

数据仓库和数据采掘应用研究

随着人们处理的数据量的成指数增长，数据库技术有了新的应用和研究课题－数据仓库和数据采掘，本文介绍了数据仓库和数据采掘的思想和特点，并指出了它们的研究内容及应用前景。     

基于Web的数据采掘

本文论述了知识发现的数据采掘的概念以及所使用的技术，并分析了在ＩＮＴＥＲＮＥＴ进行数据采掘的特点和难点。     

基于CC2420的煤矿井下采掘设备无线数据采集装置

针对位置经常随机移动的采掘设备通过单机采集方式采集数据而存在操作不方便的问题,提出了一种基于CC2420的无线数据采集装置的设计方案。该装置中的数据采集模块利用采掘设备电控箱中的PLC完成采掘设备工作状态、工作参数等数据的采集任务,并将处理后的数据通过RS485串口发送给无线发送器,无线发送器通过射频模块CC2420将数据发送到无线接收器,无线接收器将接收到的数据先存储到缓存中,缓存满时,写入U盘。实际应用表明,该装置能够方便地采集位置随机移动的采掘设备的数据。     

基于数据仓库的联机分析挖掘系统

基于数据仓库的联机分析挖掘系统的应用已成为趋势，设计并实现了一个应用模型。该模型建立了一个B／S架构的双服务器数据仓库，将数据挖掘与OLAP思想相结合，提供多维度事务内、事务间关联规则的挖掘。介绍了系统设计思想和体系结构，对系统的各部分功能进行了分析，并在此基础上提出了传统OLAP系统到OLAM系统平滑过渡的解决方案。     

数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例

在日益激烈的市场竞争中，海量信息的存储、挖掘而得到的任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的。概要介绍了数据仓库、数据挖掘和联机分析处理（O－LAP分析）等概念，并介绍了一个工具SAS及其在网站访问量分析中的应用实例。     

证券公司数据仓库解决方案

介绍了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术。在对我国证券公司应用需求和信息系统现状进行了详细分析的基础上，提出了证券公司数据仓库的整体构架，并对其逻辑设计、数据抽取与转换、前端展现程序设计方案进行了探讨。     

数据挖掘中数据预处理的研究与实现*

数据预处理将原始的真实数据库转换成适于数据挖掘的挖掘数据库,为挖掘算法更好的实现以及挖掘结果形象的显示打下了良好的基础。针对结构化数据讨论了数据预处理的两个目标：消除现实数据库中的数据缺陷;为数据挖掘做准备。并在此基础上,介绍了数据挖掘软件KDD中数据预处理技术的实现。     

一种基于双层可伸缩结构遗传算法的分类

数据挖掘是数据库研究的一个热点问题。提出了一种基于遗传算法的数据挖掘算法,适用于分类型数据的挖掘。该算法采用了一种全新的双层结构、可伸缩的多种群进化机制,强调种群个体的多样性,具有良好的全局和局部搜索能力。     

数据采掘方法及其在金融行业中的应用

在现实生活中随着数据的日趋庞大，需要有新一代的智能工具和技术对之进行处理。数据采掘正是着眼于此，它的主要目的在于开发相关的技术和工具，从浩翰的数据中获取有价值的信息，简要综述数据采掘的基本概念、任务、要求和基本方法等有关工作，并给出了一个应用于金融行业的实例研究。     

基于数据流的移动数据挖掘研究综述*

无线网络和移动设备的应用为我们带来巨大的便利,可以随时随地获得信息,同时它也引发了对高效数据流分析工具的需求。移动数据挖掘是在普适环境下的数据流挖掘,从连续的数据流中发现知识。讨论了数据流、数据流管理系统和移动数据挖掘以及它们的特点,介绍了该领域的一些研究成果,突出了面临的挑战和一些相应的策略,并对这些策略进行了比较,最后展望了这一领域的研究前景。     

数据挖掘及隐私保护在医学中的应用

数据挖掘对医学数据分析具有非常重要的意义,首先阐述了数据挖掘在医学中的应用,然后改进了一种非常有效的保护医学数据的方法,该方法不会影响数据分析的结果,同时它又满足医学数据对安全性和准确性的需求。     

多关系数据挖掘研究综述

多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。该文综述了多关系数据挖掘的研究状况。首先分析了多关系数据挖掘领域发生的原因和背景,其次总结了多关系数据挖掘研究的一般方法,然后介绍、分析了最具代表性的多关系数据挖掘算法。最后,总结了多关系数据挖掘将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。     

基于数据仓库的EIS数据管理体系结构

该文采用数据仓库的思想构建了EIS的数据管理体系结构,以满足EIS的数据分布性、格式多样性和结构复杂性的要求,克服了现有EIS响应速度低、可用性差等方面的缺陷。在该体系结构中,分别设置了硬信息获取、软信息挖掘模块和硬软信息集成、链接模块,并就实现的关键技术提出了解决方式。