基于模糊综合评价的煤矿本质安全数据挖掘

本文应用模糊综合评价法得到煤矿本质安全等级和指标体系,应用模糊聚类算法确定主关键条件属性集,使用模糊数据挖掘出评估对象中煤矿本质安全等级同评估指标之间的规则知识,以一个实例为对象建立的煤矿本质安全模糊数据挖掘验证了该方法的可行性。     

数据挖掘中模糊聚类方法在信息检索中的应用

信息检索主要研究大量文本的信息组织和检索,典型的信息检索问题是基于用户的输入来定位相关的文本,而文本的相关性是一个模糊的概念,为了对这个模糊的概念加以客观的度量,本文提出了一种新的文本间相关性的计算方法。该方法利用词频矩阵和模糊相似矩阵,在基于相关性检索的一组文档中,使用模糊聚类中的传递闭包法计算出一组文档间的相关度,最后用一个实例加以说明,得到了比较客观的结果。     

数据挖掘中的聚类分析研究

聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域，是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。文章重点对分类属性和其他非数值属性数据聚类进行研究。     

基于模糊神经网络的用户用电数据挖掘

为从大量用电数据中发现不同用户的用电规律，并从中获取简明的规则，本文构建一种模糊神经网络，应用遗传自满优化网络结构，对隐层结点聚类以压缩数据信息。并将该方法应用到实际数据之中，取得了有价值的知识。     

基于数据挖掘方法的供应链合作伙伴选择

运用数据挖掘技术从潜在供应链合作伙伴的大量数据信息中发现隐藏的知识、关系和趋势，有助于供应链企业利用获得的知识提高供应链管理的决策质量。本文提出了供应链合作伙伴选择的二阶段模型：筛选阶段与评价阶段。并应用数据挖掘方法对潜在的合作伙伴进行聚类和分类分析，使供应链的合作伙伴选择过程更为高效。     

基于数据挖掘的模糊物流配送评价技术

提出了一种基于数据挖掘的物流配送系统模糊评价技术。以某类图书在湖南省的营销状况为例,系统全面地介绍了该类图书营销配送体系的评价过程。分析表明,该决策方案能有效地对客户资源进行分级管理,为企业ERP的建设提供了重要的决策依据。     

城市交通拥挤事件的模糊C均值聚类识别方法研究

交通拥挤事件是城市公共交通系统中造成交通延误的最主要原因之一,快速有效的识别拥挤事件是城市交通控制策略的重要环节。针对交通流相态及其交通因素类属方面存在的模糊性,本文在分析交通流特征时对其进行了聚类软化分。根据交通流特性,运用模糊C均值聚类算法对交通流各要素进行模糊分析处理。通过对交通量隶属度的判别和聚类分析结果,找出不同交通流间的亲疏程度和相似性,将具有相近特性的交通流归纳在一类,从而判别出交通流相态属性,确定交通拥挤事件的发生,达到对交通拥挤事件识别的目的。     

基于数据挖掘的审计数据分析

本文针对计算机审计的现状,提出了基于数据挖掘的审计数据分析流程,以及应用DBSCAN聚类算法查找审计证据的方法。     

基于模糊C-均值聚类的ETC系统客户的逃费分析研究

随着我国ETC系统的普及,ETC系统客户的管理也成了急需解决的问题。文章主要通过利用模糊C-均值聚类的方法对采集到的收费数据进行分析,找出异常点对应的ETC系统客户,进行重点分析和重点监控,确定是否存在逃费行为,以减少通行费的流失,实现科学、合理、高效的管理。     

模糊聚类、判优与识别及其在全国各地运输、邮电通信业就业的应用

模糊聚类、判优与识别是模糊分析理论的基础;以模糊聚类为核心,建立模糊聚类、判优与识别的统一理论。模糊聚类分析方法是一种多元统计分析方法,它通过多指标把样本划分为若干类;判优,我们通过—统计量可以确定最优的分类;最后,用择近原则对新的样品识别,归类。文中以全国各地运输、邮电通信业就业人数分布为例来说明其应用。这种方法同样可用于各行各业就业分布情况的分析、归类。     

数据挖掘应用性的研究

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘(Data Mining)是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘算法和可视化工具适用于挖掘数据中的重要模式,并且提供有价值的预测,它是当代人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。     

浅谈数据挖掘在证券分析中的应用

本文从数据挖掘的概念与过程出发,阐明证券分析中的挖掘主题和方法,具体阐述了数据挖掘技术在证券分析中的应用领域,并对旅游上市公司证券的聚类分析做了实证研究。     

数据挖掘技术在物流业中的应用

数据挖掘是从大量已有数据中找出隐藏在其中的、有用的信息和规律。当前大部分物流企业实现了信息化建设,随着物流管理工作的不断推进,会产生大量数据,如何有效利用这些数据是物流企业实现现代化的关键所在。文章首先介绍了常用的数据挖掘方法,接着阐述数据挖掘技术在物流业中的应用,最后指出物流企业应用数据挖掘技术时应注意的问题。     

数据挖掘在企业知识管理中的应用研究

在高度竞争的市场环境中,我国企业必须从过去单纯注重技术水平和网络建设转向注重知识管理水平的提高。数据挖掘是知识管理非常关键的部分,能够快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。因此,在企业知识管理中运用数据挖掘技术是非常必要的。     

数据挖掘在企业知识管理中的应用研究

在高度竞争的市场环境中,我国企业必须从过去单纯注重技术水平和网络建设转向注重知识管理水平的提高。数据挖掘是知识管理非常关键的部分,能够快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。因此,在企业知识管理中运用数据挖掘技术是非常必要的。     

Web文本挖掘中模糊聚类的有效性评价研究

本文研究了基于模糊聚类的Web文本挖掘和模糊聚类有效性评价函数,并将其应用于Web文本挖掘中模糊聚类有效性评价。仿真实验表明该方法有一定的准确性和可行性。     

浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用及优势

数据挖掘技术是一种新兴的信息处理技术。文章在论述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在高校图书馆的应用和优势。     

数据挖掘技术在反洗钱系统中的应用研究

简要介绍了反洗钱基本程序,主要就数据挖掘技术及其在反洗钱系统中的应用进行分析。