数据挖掘中聚类分析技术的应用

介绍了数据挖掘中的聚类分析技术和方法,并根据数据挖掘实施的步骤,结合其在实际工作中的应用,对区域经济指标体系进行了分析和综合,得出的分析结果同所采用数据当时的经济状况基本吻合,结论较为合理,对制定决策具有积极的指导意义.通过这个实例的应用分析,说明这个方法在解决实际问题时具有全面性和客观性等优点,为数据挖掘技术在实际工作中的应用做了一些有益的探讨.     

分类挖掘算法综述

分类算法是数据挖掘中最为重要的技术之一.通过介绍当前最具有代表性的分类算法,分析并总结了各种算法在分类挖掘中的优缺点及目前的改进状况,为数据库应用技术的推广提供了借鉴.     

基于SOAP的分布式数据挖掘系统的设计

提出了一种基于SOAP的分布式数据挖掘系统，实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘，旨在对异种数据库的数据挖掘进行一些有意义的探讨。     

空间侦察信息综合集成技术研究

结合未来战争特点，从理论上论证了空间侦察信息地面应用系统的3层分布式体系结构；从技术上分析了空间侦察信息综合集成的数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术，对空间侦察综合信息的处理技术做了初步探讨。     

数据挖掘技术在入侵检测分类中的应用

数据挖掘技术可以从多个角度应用于入侵检测系统，通过合理地分类对比，可找出基于数据挖掘技术的优势，发现存在的问题，提出新思路，完善和发展入侵检测系统；首先介绍了应用于入侵检测的数据挖掘算法；然后提出了基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，并分别对每种分类方法的实现进行了描述；最后提出了基于日志挖掘的入侵检测系统，并对可行性进行了简单论证。     

基于插件技术的数据挖掘平台设计与实现

介绍了Eclipse插件技术和数据挖掘技术。分析了当今主流的开源数据挖掘平台,通过实验进行对 比、整理和归纳。在实验的基础上,提出了解决方案,设计并实现了基于Eclipse插件技术的开源数据挖掘平台。该 平台是一个模块化、易于维护和扩展的平台,它的处理单元和数据容器之间没有依赖性,这使得它更加适应分布式 环境及独立开发。     

分布式变频系统与动力集中式系统运行调节特性对比分析

通过对分布式变频系统与动力集中式系统在供热循环水泵的能耗、供热调节稳定性方面的对比分析,总结分布泵系统供热方面存在的优势.以某实际动力集中式传统管网为对象,对改造为设有均压管的分布式变频系统后水泵能耗进行对比分析;利用流体分析软件对分布式变频系统和传统供热系统的多种调节过程进行动态仿真模拟,并对分布式变频系统热源水泵事故工况进行动态仿真模拟,对比两系统调节稳定性以及供热安全性的差异.     

高校教学质量评估数据挖掘系统的设计与实现

本文首先介绍了数据挖掘的相关概念以及挖掘技术在教学质量评价中的应用,并提出了高校教学质量评价数据挖掘系统的设计方案,最后利用Java技术实现系统,并对系统实现的关键技术予以阐述和总结了本系统的优缺点。     

基于插件技术的数据挖掘平台设计与实现

介绍了Eclipse插件技术和数据挖掘技术。分析了当今主流的开源数据挖掘平台,通过实验进行对比、整理和归纳。在实验的基础上,提出了解决方案,设计并实现了基于Eclipse插件技术的开源数据挖掘平台。该平台是一个模块化、易于维护和扩展的平台,它的处理单元和数据容器之间没有依赖性,这使得它更加适应分布式环境及独立开发。     

基于多种数据挖掘技术的入侵检测

计算机系统的复杂和网络数据的海量化,为入侵检测带来了极大的困难.本文在对入侵检测和数据挖掘进行研究的基础上将数据挖掘技术应用到入侵检测中,从提高入侵检测的效率和入侵检测的实用性的角度出发,分别对决策树、关联规则以及序列模式做了详细研究并用它们建立入侵检测系统模型.     

分布式数据挖掘中基于扰乱的隐私保护方法

通过设计一种随机数值片拆分统计机制,提出分布式环境下的匿名均值统计和匿名方差统计方法;结合同态加密机制,设计了分布式环境下的随机数据交换方法,实现了分布式环境中匿名数据交换机制.结合上述两种方法,提出分布式环境下基于数据扰乱技术的隐私保护方法,支持高效的分布式隐私保护数据挖掘.共谋攻击的实验结果和分析表明：匿名数据交换机制下的数据挖掘隐私保护方法在高密度共谋攻击的半诚实环境中有较好的鲁棒性,与主流的安全多方计算相比具有显著的效率优势;同时,该方法具有较高的灵活性和通用性,能应用于关联规则挖掘、聚类多种场合.     

超市行业中的数据挖掘技术研究

介绍了数据挖掘的概念,分析了超市行业中数据来源及特点,讨论了超市行业中数据挖掘技术的应用范围,并设计了一套可应用于超市的数据挖掘系统框架,为超市行业数据挖掘系统的实现提供了参考模型．     

基于云计算的分布式数据挖掘平台架构

针对互联网上数量众多的网站带宽资源长期浪费或突发资源短缺、响应时间长、服务器宕机、网站受到黑客攻击等问题,提出了基于＂云＂的分布式web安全系统及基于云计算的分布式数据挖掘平台架构,并在此基础上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,利用云计算技术,可以方便地通过网络获取强大的计算能力和存储能力,将消耗大量资源的复杂计算通过网络路由优化和资源约束自适应策略分布到多节点上进行,然后通过组合不同数据站点上的局部数据模型,最终得到全局数据模型。     

物流园区协同信息平台的数据挖掘模型研究

分析了物流园区协同信息平台，提出了物流园区数据挖掘的概念，通过研究园区物流活动，建立了分布式数据仓库结构的数据挖掘技术，并以武汉丹水池物流园区为例进行了案例研究。     

数据挖掘方法综述

数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式,数据挖掘技术的常见方法,关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域,数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

一种基于混合模型的时间序列数据挖掘系统

时间序列数据挖掘是在从数据仓库中提取出有效历史数据的基础上，对其进行一定的处理，从而发现隐含、未知的有效信息．本阐述了一种新的基于灰色—回归—模糊神经网络混合模型的时间序列数据挖掘系统，重点讨论了灰色—回归—模糊神经网络混合模型的建立过程，并应用于浙江省可持续发展预测，取得了满意的结果．该混合模型融合多种智能计算方法优点于一体，为时序数据挖掘提供了一种新的实用方法．     

基于SQL Server 2000的数据仓库和数据挖掘

Microsoft在SQLServer2000中第一次包含了数据挖掘功能.其数据挖掘解决方案基于OLEDB规范,为数据挖掘提出了一种新的类SQL语言,便于开发者更好地建立数据挖掘的应用.利用SQLServer2000去创建数据仓库,对关联规则数据挖掘经典算法Apriori进行改进和测试,在算法效率上得到明显提高.