数据挖掘技术在地理信息系统中的应用

随着科学技术的进步,信息技术逐渐地成为了推动各行各业发展过程中的重要驱动力。而数据挖掘技术就是属于信息技术发展到一定阶段的产物,并且数据挖掘技术也标志着人类对于数据库技术深入的研究和开发。从数据库技术发展的历程来看,在初期就是简单地将各类信息数据储存于数据库中,而随着数据挖掘技术的出现用户就可以更好地通过这种技术,查询...     

数据挖掘技术在企业财务管理中的应用

随着信息技术的发展 ,企业可以很方便地收集到大量的信息资料 ,例如超级市场的每一个顾客的每一次购物的状况都会自动汇集到电脑中 ,又如银行客户在每次刷卡时 ,其取款数量、用途、日期等信息都输入电脑 ,如何处理这些存储于企业数据库中的大量数据 ,并从中找到影响企业决策的因素是企业管理者面临的一大难题。Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ (数据挖掘 )正是解决这一难题的有效方法和技术。一、Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ的定义Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ是目前ＩＴ行业发展最快的产业 ,计算机技术、统计分析方法、各类算法及行业知识的结合推动了Ｄａｔａｍｉ…     

基于数据挖掘的企业设备管理研究

针对现有的企业设备管理信息系统,提出引入数据挖掘技术,挖掘有用的知识、模式,辅助设备管理、决策。同时,介绍了数据仓库的建立,设计了基于数据挖掘的系统体系结构,使之提高设备管理水平,促进企业信息化进程。     

数据挖掘技术在油藏挖掘者软件中的应用

数据挖掘是未来对石油勘探开发产生深远影响的关键技术之一.本文阐述数据挖掘的基本概念、目标和功能,简要介绍了常用的几种数据挖掘技术,论述了数据挖掘技术在油藏挖掘者软件中的应用.应用结果表明应用数据挖掘技术能较好地提高油藏挖掘者软件的油井潜力预测效果.     

数据挖掘技术在压裂决策中的应用研究

随着人们认识和管理水平的提高,对客观世界的描述越来越全面,存储的数据量也越来越大,然而大量的数据未能充分利用,快速增长的数据如果没有强有力的工具助力,其得出的决策结果只能是基于决策者的直觉而不是数据库中丰富的信息。为此,决策者迫切需要从海量数据中提取有价值知识的工具,OLAP和数据挖掘技术基于此而产生。油井压裂作为油层改造的重要措施,随着油田开发进入了中后期而备受关注。如何合理地选井选层,设计好的压裂方案,是油田科技工作者的重要任务。我们利用历年的压裂数据建立了压裂决策数据仓库,利用关系数据库存储细节数据。…     

电子商务中数据挖掘技术的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。本文介绍了数据挖掘的各种技术,分析了数据挖掘在电子商务中的使用方法,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的若干关键技巧。     

数据挖掘在员工考评管理信息系统中的应用

针对企业员工综合考评管理信息系统的设计需求,提出了一种基于RBF径向基神经网络的数据挖掘方法,着重讲述了该挖掘方法的构造方案及其在员工考评管理信息系统中的应用。方案首先对员工"德能勤绩"数据仓库进行提炼,抽取形成考评数据挖掘库,然后应用RBF神经网络从大量的员工数据中挖掘有用信息,实现对员工的考评细分,为企业的管理决策提供有力支持。实际应用情况表明了方案的科学性和有效性。     

数据挖掘在纺织高校科研管理系统中的应用

本文主要讨论了关联规则挖掘在纺织高校科研管理系统中的应用。通过挖掘纺织院校教师的职称、学历、科研工作量数据之间潜在的关联规则,从中迅速萃取有用的信息,以指导和辅助科研管理。     

数据挖掘在证券交易系统分析中的应用

本文以沪深证券市场的公开数据和部分实时券商交易数据为基础，应用数学集合论、博弈学习论和金融微观结构理论与计算机信息系统相关概念，提出了金融市场数据挖掘的合并算法，并分别讨论了数据挖掘在序列模式、关联分析、聚类分析、偏差检测、进化遗传模拟五方面的应用。     

OPC技术在海洋平台控制系统中的应用

OPC(OLE for Process Control)是一个基于组件对象模型技术的工业自动化软件接口的国际标准,在全球工业自动化领域范围内得到了广泛推广,使得过程控制专业内的自动化系统得到了真正的解放,将OPC技术应用于海洋平台控制系统,实现不同平台控制系统间的信息交换,使整个生产过程达到高度自动化,是海上油气田正常生产、平稳运行、保障安全的基本条件和重要保证。     

PHM技术在无人机系统保障中的应用

故障预测与健康管理（PHM）技术发展逐渐趋于自主智能化,具有故障诊断精确、维修时效性高、降低装备保障成本等优点,能够对无人机系统进行状态监测、故障预测和诊断、健康评估及保障决策。介绍PHM技术的国内外发展状况,分析PHM应用于无人机保障的必要性和可行性,构建无人机PHM系统工作流程,最后对无人机PHM系统发展趋势进行展望。     

数据挖掘技术在人才选拔中的应用——基于高科技企业的研究

在知识经济时代,人力资本是高科技企业维持竞争优势的关键因素.然而,高科技企业也面临着员工流动率高,难以招聘到合适人才的问题.因此,对于这些企业的人力资源管理而言,迫切需要开发出有效的人才选拔机制来发现那些适合本企业的人才.文章的研究目的为:通过运用基于决策树的数据挖掘技术,结合实证研究,找出隐藏在人才选拔和人力资源管理中的规律,为企业开发出有效的招聘和留任人才机制提供参考,并论证该方法在人才选拔和留任中的有效性.另外,通过人力资源管理专家对分析结果的研究,还可以开发出独特的适合于本企业的人才选拔战略.     

浅析数据挖掘在印刷企业生产管理中的应用

随着市场对印刷产品质量要求的不断提高,设备的更新改造在印刷企业的战略制定中扮演越来越重要的角色。由于传统印刷企业工序之间联系十分紧密,所以引进新设备的时候必须考虑工序与工序之间现有设备的匹配程度。本论文利用数据挖掘技术,对某典型印刷企业过去3年的生产数据进行统计,建立各工序产能之间的数学模型,以期解决两个问题：基于一定的销售目标,如何优化各工序产值;判断现有工序的瓶颈何在,确保企业能在正确的时间购买正确的设备。     

数据挖掘在静电放电防护理论中的应用

研究了应用遗传算法进行关联规则挖掘的方法,提出了对遗传算法中适应度函数的构造、数据的编码等的改进方案,将改进的自适应P_c,P_m算法应用到遗传算法中来,从而提高了算法的效率；将其应用到静电放电防护的实验中去,取得了良好效果。     

基于物联互联的设备管理应用平台研究

工程机械设备智能管理应用平台包含互联网、云计算、物联网、大数据技术等,根据这些平台又整合出了关于项目管理、设备管理、安全管理以及分析统计的六大功能模块。合理应用这些模块能有效解决客户使用中出现的较高运营成本、多发的安全事故、利用率低等一系列的设备问题,全面的提升企业经济效益。     

数据挖掘方法在传统预测模型中的应用

数学建模领域中,对于解决不同类型的预测问题有一些经典的预测模型。最近日益流行的数据挖掘技术也有一些针对解决预测问题的独特的数学模型和建模方法。在此对使用传统解析式模型的预测方法与应用数据挖掘技术的数据库模型的预测方法进行了对比,重点分析了2种方法在影响因素的确定、数据规律的寻找方法以及模型侧重点选择上的不同之处,并简单讨论了如何结合2种模型的优点,将数据挖掘技术应用于传统解析式模型的建模过程之中,对已有的解析式预测模型进行改进,进而得出更加可靠准确的预测结果。     

条码技术在设备管理中的应用

随着经济的飞速发展,人民生活水平的提高,人们对自来水的水质和供水服务质量的要求越来越高,对公司管理水平的要求也会更高。1998年我公司开始采用计算机信息管理系统(MIS),使用计算机进行设备管理,包括设备台账、设备的购置、调配、维修、运行等,大大提高设备管理效率和管理水平。经过一段时期管理信息系统的运行,我们发现使用计算机后,在数据记载的各环节工作中仍然存在着一些问题,由于不同时期、不同人进行设备台账管理,原有的台账中的信息与实际的出入较大,设备及其附件数量核实的工作量大且成效低。经过不断探索,现采用条形码技术实现设备信息的自动识别与数据采集,保证设备管理信息的准确性,大大提高了工作效率。     

数据挖掘技术的研究应用综述

随着计算机技术的飞速发展，各类信息的数据量迅速增长，要从这些海量的、以不同形式存储的数据资料中发现有价值的信息或知识已成为当前数据挖掘技术的一项艰巨任务。本文总结并评价了国内外数据挖掘技术的发展现状，对各个领域的数据挖掘技术应用进行了系统的评价与综述。