基于SSAS的油库安全事故关联分析

为有效地从纷繁复杂的油库安全事故要素中整理出规律性的油库安全管理知识,采用了SSAS数据挖掘工具中的关联规则算法;以大量油库安全事故案例为基础,进行了数据准备和处理;建立了基于关联规则算法的数据挖掘结构和模型;引入兴趣度参数,对数据挖掘模型得到的关联结果进行了分析、过滤;最后对数据挖掘的结果进行了实证分析;获得了油库安全事故触发因素与损失程度的关联规则;为油库安全管理提供了科学决策依据.     

基于集对分析法的军队油库安全性评估分析

油库是储存油料的基地,而油料具有易燃、易爆、易挥发的特点,确保油库的安全是油库管理工作的关键。文章研究分析了油库安全事故及影响油库安全因素,构建了安全性评估体系和基于集对分析法军队油库安全性评估模型,通过实例对油库安全状况进行了评估分析。研究发现集对分析法能有效的对油库安全性进行评估分析,为开展油库安全管理提供一种实用的方法和思路。     

后方油库安全管理分析与对策

基于后方油料仓库实际情况,分析目前影响油库安全稳定的主要因素,从安全教育、制度管理、硬件建设、机制措施四个方面对如何提高后方油库安全管理水平进行了研究,并针对这些因素阐述了防止油库发生安全事故的各种管理措施,强调了加强油库安全管理的重要性,对油库管理人员的技术水平和素质提出了一些要求。     

数据挖掘在高校资产管理中的应用

进行高校资产数据挖掘与分析研究,能更好地为高校管理、高校决策提供科学依据。本文分析了高校资产管理的现状与特点,构建了高校资产数据仓库雪花模型,挖掘出高校资产管理指标之间的关联规则,并对该数据挖掘模型进行评价,在实际应用中取得了良好效果。     

基于模糊关联规则在电子商务数据挖掘中的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,它通过对商业数据的分析处理,可以发现蕴藏在数据中的商业知识,挖掘数据内在的联系、规则和模式,辅助商业决策。在电子商务环境下的数据挖掘的研究,主要是进行客户访问信息的挖掘．文章在考虑了数据来源之后,简要介绍数据预处理过程．最后给出了模糊集与传统的关联规则挖掘结合的算法。     

论数据挖掘技术在网络信息安全管理中的应用

在本文中主要阐述了数据挖掘技术在网络信息安全管理中的应用背景、目标、应用模型和算法(以Apriori算法为例)等。通过在网络信息安全管理系统中应用了数据挖掘技术,从而实现对各类网络信息安全事件信息的整理、分类和深度关联分析,从而为网络信息安全管理工作提供有效的政策支撑和安全态势描述,为有效提升网络信息安全的主动防御能力提供了技术支撑。     

基于关联规则Apriori算法的学生成绩分析

关联规则挖掘是数据挖掘领域研究的热点问题,其中Apriori算法是经典的关联规则算法。将关联规则Apriori算法应用到学生成绩分析中,挖掘出课程与课程之间的相互关系,寻找各方面影响学生成绩的因素,发现隐藏在数据背后有价值的信息,从而为学生选课和教师教学以及教学管理工作等提供辅助性的建议与决策。     

数据挖掘技术在政府投资审计中的应用

随着大数据时代来临,政府投资审计工作面临着越来越多挑战。而将数据挖掘技术应用在政府投资审计中,可以提高审计监督的智能化和精细化水平,促进政府投资管理科学化、信息化。本文分析了当前政府投资审计工作现状,概述了数据挖掘的定义,探讨了政府投资审计中数据挖掘方法,包括数据预处理、特征选择、分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等方面,从而促进政府投资审计转型发展。     

浅谈数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用

利用数据挖掘中的关联规则能够挖掘出大量数据中项集之间有意义的相关联系。采用Apriori算法对黑龙江工程学院学生的课程成绩进行分析,进而发现课程之间的联系,为教务处进行日常教学管理提供帮助。     

浅析数据挖掘在就业管理信息系统中的应用

高校扩招带来大学生数量大幅度增加,学生管理信息系统数据海量扩充,为了有效地利用和开发这庞大的数据信息库,提取潜在有用的信息和知识,笔者运用数据挖掘技术针对一家用人单位录用学生的数据信息展开分析,采用关联规则挖掘算法,寻找大量数据中项集之间的关联,得出关联规则,帮助学校有针对性地开展学生就业指导工作,为决策者提供理论依据。     

基于规则型挖掘的油料装备知识发现研究

在基于知识的油料装备设计过程中,利用知识发现的方法实现油料装备知识的自我繁衍,对丰富油料装备知识库,提高油料装备的自动化设计水平具有重要意义。运用规则型挖掘技术中的Apriori算法挖掘出油料装备功能性需求数据中的关联规则,并将其存入知识库。这些关联规则,直接揭示了隐含在油料装备功能需求数据间的规律,为油料装备的功能设计决策提供了依据。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究

关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。本文在对Apriori算法分析的基础上,针对该算法存在的缺陷,即会产生大量冗余的候选集并频繁扫描数据库,提出了改进的Apriori算法,并给予验证。实践证明,改进后的算法效率优于传统的算法。     

浅析油库设备渗漏原因及预防

油库中的油罐、输油管线、各种阀门、输油泵、加油机、以及电气、安全和消防设备等是油库的主要设备。我们能否真正做到对各类设备的正确使用,减少油品损耗,这才是确保油库安全的关键。     

独立学院招生Web系统与数据挖掘的结合与应用

本文把Web报名系统与数据挖掘相结合,建立独立学院招生决策模型。首先,建立一个适用于数据挖掘的招生Web报名系统,用它来采集更直接、更客观的考生数据;其次,用关联规则对考生数据进行挖掘,发现数据中的潜在的规则,作为我们进行招生宣传的决策依据。     

A data mining algorithm for fuzzy transaction data

The main purpose of this paper is to propose a data mining algorithm for finding interesting association rules from given sets of fuzzy transaction data. To efficiently resolve the ambiguity frequently arising in available information and do more justice to the essential fuzziness in human judgment and preference, the trapezoidal fuzzy numbers are used to describe the fuzzy assessments of transaction data. Then, combining the concepts of fuzzy set theory and the priori algorithms, the interesting item sets are found to construct the association rules. Finally, a numerical example is used to demonstrate the computational process of proposed data mining algorithm. By utilizing this data mining algorithm, the decision-makers’ fuzzy assessments with various rating attitudes can be taken into account in the data mining process to assure more convincing and accurate knowledge discovery.     

基于集对分析法的储油库火灾风险分析

储油库是典型的能量载体,一旦发生火灾爆炸等突发事故,后果不堪设想。本文简单介绍了集对分析的基本理论,建立了基于集对分析法的油库火灾危险评价指标体系。得到了在不考虑系统指标权重与考虑系统指标权重条件下储油库火灾危险性评价结果。结果表明,集对分析法能够较好的保证评价结果的客观性。     

HSE管理体系在后方油库安全管理中的应用初探

提出了现今军队后方油库在安全管理上存在的一些问题,并针对这些问题,创造性地运用HSE管理体系进行分析和改进。通过对传统管理模式和HSE管理作定性比较,指出了后方油库运用HSE管理体系的优势,并展望了后方油库管理的发展趋势和方向。     

数据挖掘在冠心病诊疗数据中的应用研究

文章收集中南大学湘雅三医院2009~2010年冠心病患者的诊疗数据,将病人住院过程映射为事务,将诊断和手术项目映射为项集,分别建立了"诊断与诊断"和"诊断与手术"关联规则挖掘结构,并利用FP-growth算法对挖掘结构进行了处理,最终获得了关于冠心病诊疗的关联规则。