关联规则在信息管理与信息系统专业课程设置上的应用

现行的教育管理系统中积存大量的学生历史数据,传统的数据分析工具对这些数据的应用存在很大的不足,利用关联规则算法对信息管理与信息系统专业学生的历年各科学习成绩进行关联规则挖掘,从而在一定程度上确定各个课程在该专业上的重要性,为信息管理与信息系统专业的教学计划修订提供一定的建设意见。     

一种面向金融数据的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型

时序分析方法在金融数据挖掘中扮演着越来越重要的角色,然而,历史数据的不完整、不确切性制约着传统金融时间序列预测方法的准确性。创新地定义ARIMA模型的相似性和模,并融合模糊时间序列方法,提出新的基于ARIMA的模糊时间序列预测模型。该模型能够高效处理不完整的、含糊的历史数据,并对未来走势进行有效预测。一方面, ARIMA模型的简约灵活性使得对高维金融时间序列的特征提取大为简化;另一方面,由于结合模糊逻辑的理论,该方法能够有效发现历史数据中的相似模式。以人民币兑美元汇率为例,通过对预测结果的分析,验证了的新模型的有效性。     

使用关联规则挖掘高校教学评价数据

以高校教学评价数据为基础,采用数据挖掘中的关联规则,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息。从教学评价表中挖掘出教师特征因素（学历、职称、教龄）与教学评价质量等级的关联,从而为教学管理部门和授课教师提供决策参考。     

矿山工程设计可靠性研究

本文讨论了矿山工程设计中地质储量、矿山工程建设、工艺系统、露天矿投资等的可靠性计算方法,据此可对矿山能否达到设计规模及预期效益作出评价,从而可采取相应对策。     

一种基于背景声音识别的移动社会活动推荐系统

随着智能手机和移动互联网的快速发展,人们的生活方式正在发生着变革。目前,智能手机终端集成了不同种类的传感器,如GPS、Wi-Fi、摄像头、麦克风等。通过内置传感器,可以搜集用户的相关信息,利用这些信息能有效地理解和识别用户行为,并为用户提供更好的个性化服务。文中主要面向大型工作或生活社区(如大学校园),提出基于背景声音识别的社会活动推荐系统MSSAR(Mobile Sound Sensing and Activity Recommender)。该系统通过音频传感器采集用户的背景声音,实时感知用户所处环境,并对用户实时活动(如在咖啡厅、在开会等)进行识别。MSSAR还能结合用户在线交互历史数据计算其偏好及社会关系亲密度,并据此为用户进行活动推荐。本系统基于以人为本的计算理念,对增强用户间社会联系、促进社区成员间活动交流具有积极意义。     

无底柱分段崩落法采矿进路受力过程分析

在使用无底柱分段崩落法的矿山,大都存在着地压现象。其主要表现是采矿进路和联络道的变形破坏。对采矿进路在开挖和回采过程中各阶段受力情况的分析表明,进路的变形、破坏主要是受到岩体初始静应力、爆破动应力和矿柱支撑应力的综合作用的结果。     

分形几何在矿业中的应用

介绍了分形几何的基本概念及分维的测度方法。以磨矿循环、矿尘爆炸为例,分析了分形几何在矿业中的应用前景。     

Web日志挖掘技术的研究与应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘的重要分支,已成为研究人员关注的焦点。本文首先分析了Web日志的格式,再对Web日志挖掘过程中的数据预处理进行了深入的讨论,最后阐述了Web日志挖掘在网站建设上的应用。     

我国铀矿矿业权市场管理及对策研究

铀矿是一种关系国家安全的战略性资源,本文通过结合铀资源自身的特殊性,针对我国目前铀矿矿业权市场存在的问题进行了分析,并对此提出了一些相关对策。     

循环经济在赣州矿产资源开发与管理中的研究

如何利用赣州矿产资源优势发展本地经济,节约资源开采,充分利用现有资源,实现资源的循环利用,保持生态环境的良好发展具有重要意义。本文分析介绍了循环经济、赣州矿产资源及开发利用现状,并提出了实现矿业循环经济的具体措施。