数据仓库及其应用技术 摘要本文对于大量存在于计算机信息系统中的数据，通过数据仓库、联机处理技术和数据挖掘技术，对数据进行加工、分析、产生用于决策支持的信息，得以充分利用。 关键词数据仓库数据仓库应用 OLAP 联机分析处理 引言数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向，近几年来已经在许多领域得到了应用。以数据仓库为基础的商业职能系统强大的功能在实际应用中能带来高利润的回报,所以近年来数据仓库在证券业、银行领域、税务领域、控制金融风险、保险、客户管理等众多领域得到了越来越广泛的应用。据调查,财富500 强企业中已经有85 %的企业建成或正在建立数据仓库。 数据仓库与Internet 一样,正在成为最快的IT 增长点。1996 年,全球企业在数据仓库上的投资达到16. 8 亿美元,并且以每年19. 1 %的速度增长。那么什么是数据仓库? 数据仓库有哪些特征和技术? 下面做一些简单的介绍。 一、数据仓库概念及特征 1、数据仓库概念。 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定的) 、随时间不断变化的数据集合。与其他数据库应用不同的是,数据仓库更像一种过程,即对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程,而不是一种可以购买的产品。 2、数据仓库的特征: ①面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 ②集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上,经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 ③相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。 ④反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 二、数据仓库的分析技术 1、OLAP 技术 1.1 OLAP (联机分析处理) 的概念。
数据挖掘课程论文 ——————数据挖掘技术及其应用的实现 数据挖掘技术及其应用的实现 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分
智能小区网络 项目管理实施方案 智能小区通信网络项目管理 计算机网络工程 计网14-3 1 4038140 唐 辉 贾如春 题 目: 专 业: 班 级: 学 号: 姓 名: 指导教师:
2016 年10月12日 目录 第一部分项目概述.................................................. 错误 !未指定书签。 1.1 工程描述.................................................. 错误 !未指定书签。 1.2 设备需求.................................................. 错误 !未指定书签。 1.3 人力需求.................................................. 错误 ! 未指定书签。第二部分项目计划.................................................. 错误 !未指定书签。 2.1人员组织结构............................................... 错误!未指定书签。 2.2 项目进度及时间............................................ 错误 !未指定书签。 2.3 材料清单.................................................. 错误 !未指定书签。第三部分项目实施.................................................. 错误 !未指定书签。 3.1 工艺流程.................................................. 错误!未指定书签。 3.1.1 作业规定............................................ 错误 ! 未指定书签。 3.1.2 线缆端接............................................ 错误 ! 未指定书签。 3.1 施工要求.................................................. 错误 ! 未指定书签。 3.2 工程预算.................................................. 错误 !未指定书签。第四部分项目组及项目进度安排...................................... 错误 !未指定书签。
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖 掘技术论文开题报告，欢迎阅读！ 数据挖掘技术综述 数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘， 数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信 息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信 息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现 了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。 面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1，数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些 数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形， 图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可 以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行 数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领 域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术
神经网络在数据挖掘中的应用
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神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的
数据挖掘论文 题目：数据挖掘技术在电子商务中的应用系别：计算机学院 专业：11网络工程1班 学生姓名：黄坤 学号：1110322111 指导教师：江南 2014年11月06 日
数据挖掘技术在电子商务中的应用 一、研究原因 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家，这样就使企业面临一个问题：如何才能把大量的数据资源，转化成自身价值呢？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。 二、2.1国内研究现状 KDD（从数据库中发现知识）一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建
探讨移动通信无线网络优化项目管理 发表时间：2017-05-22T16:05:22.493Z 来源：《基层建设》2017年4期作者：曹俊义 [导读] 摘要：本文主要分析了移动通信无限网络的优化，并对无线网络优化的技术进行分析，以及探讨了移动通信无线网络优化项目管理相关问题。 广东海格怡创科技有限公司 510000 摘要：本文主要分析了移动通信无限网络的优化，并对无线网络优化的技术进行分析，以及探讨了移动通信无线网络优化项目管理相关问题。 关键词：移动通信；无线网络；优化 移动通信系统无线网络的优化主要是指建立在基本系统话务容量与实际话务量匹配，相关设备运转正常与网络结构稳定合理的情况下，对网络规划以及工程建设实施情况中存在的缺陷型问题进行优化。促进移动通信无线网络优化项目管理质量进步与发展。并在此基础上实现高层次的管理进步。 一、移动通信系统无线网络的优化 （一）优化内容。 在运营的要求下4 G 网络的优化内容主要是设计部署网络的规划，并且详细分析网络的性能，并彻底分析潜在的问题，最终提出解决方案，以满足业务发展以及市场竞争的需求。对于网络方案进行不断地调整是网络优化的重点内容，来充分满足人们的要求，并实现网络质量的提升，促进顺利开展数据收集以及分析等工作。 （二）优化策略。 1、覆盖优化。 覆盖优化的主要方式有两种基站发射功率的调整和工程参数的调整等。工程参数的调整内容主要有下倾角、方位角以及天线的高度等。对网络覆盖有影响作用的主要有：上下行链路不平衡、下行链路业务信道功率不足、导频信一号功率不足、下行链路干扰等。例如对于下行链路干扰问题来讲，可以进行优化的方式主要有：在激活扇区的邻集列表内添加可以产生干扰的强PN；如果在邻集列表中已经有PN，则需要将搜索窗口增大，来讲优先级提高；通过调整基站天线的方位角、导频发射功率等方式在月封当中反射无线信号；对搜索窗口SRCH一WNI一N/R进行适当的增加，来提升PN被用户终端找到的几率。 2、容量优化。 在详细分析基站的话务统计数据的基础上的优化就是容量优化，对于同时存在覆盖和容量两种问题的地区，可以采用微蜂窝或者增加基站的方式来解决。如果某一个基站话务的符合比较严重，话务拥塞的问题出现的较为频繁，但是话务量在基站周围是较低的，就表明了话务量不均衡的问题是存在的，需要考虑基站的软切换比例是否合理、正常。如果这一比例较高，就需要对系统信道资源在软切换的使用中的浪费现象进行解决，通过对软切换参数T一DR O P、T一ADD等进行调整来达到比例降低的目的。而调整的过程中需要充分考虑无线网络覆盖这一影响因素。 （三）优化难点。 作为一个干扰受限系统的4G网络系统，其最大负载在60%一80%之间，而如果超出这一限制，将会极大地增加系统中在线用户的干扰，极大地降低网络服务质量，而通话中断、掉话等现象就会很容易出现，为此，想要优化4G网络，就需要解决这一问题。CDMA网络经过升级为4G系统后的主要特点为软容量和软覆盖，但是这也在一定程度上阻碍了网络优化。因此当在线用户的数量有一定提升时，随之增加的也是系统的总干扰，也会收缩小区的覆盖面积，而在缩小之后的小区边缘中的在线用户也出现掉话等现象也是较为容易的。 二、无线网络优化的技术分析 （一）干扰控制技术。 移动无线网络经常受到各种原因的干扰现象，干扰现象明显的影响了无线网络的稳定性，对移动无线网络用户产生较大的影响。在无线网络优化的时候，要注意干扰控制技术，主要方法如下：首先使用专业的仪器检测干扰的来源，对收集到的数据进行详细的分析，确定干扰源是来自系统外部还是系统内部；其次，要对干扰源的位置进行定位，认真分析干扰源的成因；分析干扰源是属于宽带干扰还是窄带干扰，提出解决方法。 （二）话务均衡技术。 我国移动通信用户多，分布的范围光，不同的地区的基站容量存在很多的差异。大部分的无线网络用户处在不断移动的状态，对基站容量有很大的考验。有些基站经常处在过载状态，信号传输性能差，而有的基站长时间空闲，造成极大的资源浪费。所以，话务均衡技术的开展非常重要。话务均衡技术能够调整各个基站之间的话务量分配，达到资源最合适的利用率。具体操作如下：首先统计每个基站的话务量，并且研究基站话务量的发展趋势，确定最终的基站话务量。进行调整之后的基站能够达到相对均衡的状态，提高每个基站的工作效率。实现话务均衡技术途径有，重新配置基站的资源或者调整双频切换参数等方法。 （三）覆盖优化技术。 网络的运行状况和基站的覆盖范围并不是呈现正相关关系。基站的覆盖范围过小，很容易造成覆盖区域中的信号覆盖盲区，基站的覆盖范围过大，就会导致覆盖范围中的信号相互干扰现象。所以，加强基站覆盖优化十分重要。主要操作如下：分析基站四周的地理环境状况，观察基站的高度，认真研究分析结果，确定发射功率和无线天线的方位角等参数。并且，还要设置各个基站之间的切换参数，从而达到最好的覆盖范围。 三、移动通信无线网络优化项目管理流程 （一）准备阶段 1、基础分析。正式优化前的准备工作包括需求分析、制定工作计划、资料调查和收集、优化工具准备等几方面的内容。需求分析是建立在充分有效沟通的基础上，通过需求分析要确认下而几点事情：运营商对网络优化工作的目标要求，包括对网络的覆盖、容量、业务质量的具体要求等。确认网络优化组各方的分工。确认项目验收时间和验收标准。（图1 为移动通信无线网络优化流程。）
数据挖掘的实现过程 摘要 关键词：数据挖掘挖掘过程数据模型应用领域 目录 一．数据挖掘的定义及发展 1.数据挖掘的定义 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 2.数据挖掘的发展 需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘的发展主要包括以下四个阶段： 第一阶段：电子邮件阶段 这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。 第二阶段：信息发布阶段 从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。 第三阶段： EC(Electronic Commerce），即电子商务阶段 EC在美国也才刚刚开始，之所以把EC列为一个划时代的东西，是因为Internet的最终主要商业用途，就是电子商务。同时反过来也可以说，若干年后的商业信息，主要是通过Internet传递。Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。1997年底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促 进电子商务发展的议案，其引起了全球首脑的关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。 第四阶段：全程电子商务阶段 随着SaaS（Software as a service）软件服务模式的出现，软件纷纷登陆互联网[5]，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务” 概念模式。 二．数据挖掘的实现过程
医学数据挖掘期末论文 数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的 探讨 学生姓名________ 专业_________________ 学院__________________ 2016年6月
数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的 探讨 湛薇 摘要：现有的中医方剂数据存在冗余大的、不一致的、无效的噪声数据，降低了中医方剂数据的利用，且其方剂数据需要更加高效的存储、查询以及共享。而数据库技术融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法专门用于海量数据的处理[1]，从而解决中医方剂研究中所存在的问题，提高利用效率并且发掘潜在信息。本文利用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法，揭示方剂配伍规律的研究，对中医方剂信息的问题进行探讨。 关键词：中医方剂；数据挖掘技术；关联规则；聚类分析；分类模式 Data mining technology applied in the study of prescription of traditional Chinese medicine Zhan Wei 【Absract】:Existing in traditional Chinese medicine prescription data redundancy, big noise, inconsistent, invalid data, reduces the use of traditional Chinese medicine prescription data, and the prescription data need to be more efficient storage, query and sharing. And the database technology of artificial intelligence, pattern recognition, fuzzy mathematics, database, mathematical statistics and so on the many kinds of technical methods specifically for mass data processing [1], so as to solve the problems in the research of TCM prescriptions and improve the utilization efficiency and explore potential information. Based on association rule, clustering analysis and data mining methods such as classification model, reveals the law of herbal research, discusses the problem of prescription of traditional Chinese medicine information. 【Key words】：Prescriptions of traditional Chinese medicine; Data mining technology; Association rules; Clustering analysis; Classification model 1引言 中医学信息化在这几年来发展迅速，大量中医方剂数据库已被构建与完善，但中医方剂的数据挖掘方面依然有很多亟待解决的问题。虽然众多已经构建的方剂数据库都是经过一系列的校正后的结构化数据库，但由于在浩瀚的中医历史之中，其年代跨度实在太大、朝代变
网络优化改造项目实 施方案 2017年5月11日 目录
第1章项目概况 (1) 1.1对项目目标的理解 (1) 1.2对工作范围的理解 (1) 第2章设备清单 (1) 2.1汇聚交换机 (1) 2.2接入交换机 (1) 2.3光纤模块 (2) 第3章实施方案 (2) 3.1通过HSRP协议实现汇聚交换机的双机热备功能 (2) 3.2使用生成树协议防止交换机环路产生 (2) 3.3IP和VLAN配置 (3) 3.4路由配置 (3) 3.5设备命名 (3) 3.6设备配置调试 (3) 3.7设备上架安装 (4) 3.8网络测试 (4) 第4章项目实施安排 (5) 4.1项目进度安排 (5) 4.2开箱验货 (5) 4.3商务验收 (6) 4.4技术验收 (6) 4.5项目实施管理 (6)
4.5.1实施重点 (6) 4.5.2系统安装调试 (7) 4.5.3项目安装调试 (8) 4.5.4 制定计划 (8) 第5章项目实施管理 (9) 5.1项目管理 (9) 5.1.1实施约定 (9) 5.1.2计划管理 (9) 5.1.3质量管理 (9) 5.1.4文档管理 (10) 5.1.5风险管理 (11) 5.2规范化网络系统建设 (11) 5.3对工程实施的风险控制和保障措施 (12) 5.4项目实施内容 (13) 5.5风险考虑 (14)
第1章项目概况 1.1对项目目标的理解 承担福清核电有限公司技术要求范围内的设备安装、调试、上线部署及质保服务。内容包括实施前调研、设备采购、设备安装部署、产品技术培训、业务测试、设备试运行和项目验收。 1.2对工作范围的理解 1）负责本项目建设目标的最终实现，协调解决目标实现过程中的各种问题；2）负责福清核电网络优化改造项目的建设，包括产品的采购、安装和调试实施； 3）制定符合客户要求的项目实施和验收计划； 4）负责提供本项目所涉及相应的工程文档； 第2章设备清单 2.1汇聚交换机 2.2接入交换机
指标筛选技术在神经网络数据挖掘模型中的应用 摘要 在简要介绍神经网络基本原理的基础上，以分类神经网络中的RBF 网络为例，讨论了神经网络数据挖掘模型中指标筛选的重要性，并以信用卡欺诈检测神经网络数据挖掘模型为实证案例，演示了指标筛选方法能有效地提高神经网络模型的分类效率与收敛速度，同时，讨论如何针对数据挖掘主题与数据特点选择合适的指标筛选技术。常用的指标筛选技术有相关分析、回归分析、信息增益、模糊集与主成分法等，本文重点介绍了基于回归分析的指标筛选与基于信息增益的指标筛选，目的在于通过引入指标筛选技术，提高神经网络数据挖掘模型的准确率、响应速度与减少资源占用等。 关键词：数据挖掘、神经网络、指标筛选、信息增益 1. 引言 根据Universal Approximation Theore，即神经网络具有对任何复杂函数的模拟逼近功能，这为神经网大规模应用提供了强有力的理论依据。由于神经网络是基于生物神经网络的模拟，通过不断学习来认识事物潜在的规律。同时，由于神经网络没有对数据分布进行相应的假设，这使神经网络在各行业中的应用具有广泛的适用性。另一方面，由于没有对数据分布进行假定，使神经网络对噪声数据具有相当的柔性，这进一步使人们在面对高维空间与海量数据时，更偏向于采用基于生物模拟的神经网络，而非基于传统的统计分析与计量方法，如多元统计分析等。但是，神经网络的柔性与通用逼近性在实践中有时并未给研究分析带来理想的效果，其根本原因在于，直接导入高维空间数据致使神经网络的效率急剧下降，也使得神经网络很难满足实时响应的要求，如实时欺诈监控、实时风险评级、工业实时控制等。 因此，本文针对神经网络的应用，提出了高维空间的预处理，即指标筛选。文章安排具体如下，首先介绍了神经网络的基本原理；其次，介绍几种指标筛选方法，并进行比较，重点讨论信息增益方法在指标选择中的优势； 再次，根据一银行信用卡欺诈数据集，演示了指标筛选技术在神经网络中的作用，同时比较了不同指标筛选技术的效率；最后，总结了指标筛选技术在神经网络模型中应用要点。 2. 神经网络的基本原理 人工神经网络（Neural Networks）是对生物神经网络进行仿真研究的结果。它通过采集样本数据进行学习的方法来建立数据模型，系统通过样本不断学习，在此基础上建立计算模型，从而建立神经网络结构[2]。神经网络通过训练后可以执行复杂函数的功能，能对所有函数进行逼近，Universal Approximation Theorem。这就是说，如果一个网络通过训练后呈收敛状态，那么神经网络就具备了执行输入到输出这种线性或非线性的函数功能。当然，这种函数不是基于理论或经验的假设，而是基于对样本的有监督的训练，使神经网络具备了模拟复杂系统的功能。根据数据挖掘主题的类型，神经网
先机证券 一、证券行业是数据挖掘技术应用的一个重要领域 数据挖掘是从数据中发现知识，数据密集型行业如证券、银行、电信等经过多年运营沉淀了大量的数据，挖掘、开发和利用这些数据可以使企业进行最适合的定位，将使企业长期的积累得以充分发挥，从而树立竞争优势。 证券市场是国家经济的情雨表，受多方面因素影响，券商的经营对数据正确、实时、安全性要求极高。长期以来各券商的交易系统一直走在IT技术应用革新的前列，同时也积累了丰富的数据。整个运营系统产生的数据主要分为两大类：股票行情数据与客户交易数据。股票行情数据由交易所产生，广泛分布，是实时共享信息。一些现有的实时行情接收分析系统例如（钱龙、胜龙、金融家、指南针等等）都能够对其进行从简单到复杂的分析；客户交易数据在各个证券公司的营业部产生，分布于证券公司的营业部及证券交易所，属于相对私有数据。这些数据反映了客户的资金状况，交易状况，持仓状况等，对证券公司和交易所而言具有极高的分析价值。数据挖掘技术已有了应用的空间。 随着国内证券行业政策的逐步开放，证券行业的竞争越来越激烈，券商分析决策时对数据的依赖性和敏感度也越来越高。数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具已经越来越得到国内券商的重视。即该应用空间亦急需数据挖掘技术。 二、数据挖掘技术可以为证券行业解决哪些问题 目前，国内证券行业的外部经营环境发生了较大变化，证券市场由卖方市场变为买方市场，市场开始细分，券商对其传统的业务如经纪业务、投行业务和自营业务都在进行不同程度的调整，以期建立自己的核心竞争力，树立竞争优势。如何形成差别化优势是各券商应考虑的重点，形成差别化优势的主要依赖于券商提供的咨询服务与附加服务。数据挖掘在此过程中将发挥重要作用，其技术应用的方向主要有：客户分析、客户管理、财务指标分析、交易数据分析、风险分析、投资组合分析等。 从业务角度看，经纪业务是目前国内券商竞争的焦点，它仍是券商利润的主要来源，据统计从事经纪业务获得的收入占各主要券商利润来源的80%以上，而中小证券公司90%的利润主
浅析数据挖掘技术的应用 摘要：作为数据库研究、开发和应用最活跃的一个分支，数据挖掘技术的研究日益蓬勃的发展。从信息处理的角度来看，数据挖掘技术在帮助人们分析数据和理解数据，并帮助人们基于丰富的数据作出决策上起到了非常重要的角色。从大量数据中以平凡的方法发现有用的知识是数据挖掘技术的核心，也是今后在各个领域中发展的核心技术。 关键词：数据挖掘；功能；应用 中图分类号：tp311.13 文献标识码：a文章编号： 1007-9599(2011)24-0000-01 analysis of data mining technology application zhang pengyu,duan shiliu (henan polytechnic,zhengzhou450000,china) abstract:as the database research,development and application of the most active branch of data mining technology research booming development. from the perspective of information processing,data mining technology to help people analyze data and understand the data,and help people make decisions based on the wealth of data has played a very important role. from large amounts of data in an extraordinary way to discover useful knowledge is the core of data mining technology,but also the future development in
数据挖掘毕业论文题目 数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘 数据挖掘毕业论文题目本文内容： 数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针
密级：保密期限： 工程硕士专业学位论文 题目：移动网络优化项目的质量管理研究 年月
文献类型：学位论文 学号： 论文标题：移动网络优化项目的质量管理研究 论文作者： 指导教师： 作者单位：北京邮电大学学院 答辩日期： 保密级别：无 关键词：质量管理移动网络前期策划中期控制后期验收
独创性（或创新性）声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名： 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后遵守此规定）保密论文注释：本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 本人签名： 导师签名：
移动网络优化项目的质量管理研究 摘要 为充分提高重点区域CDMA网络覆盖质量，本文以项目管理九大知识体系中的质量管理为出发点，结合此次“北京重点区域CDMA网络优化项目”，对移动网络优化项目工程中的质量管理进行探讨与研究，着重分析优化项目实施过程中应注重的问题，从而为以后其他地区的移动网络优化工作提供宝贵可供借鉴的经验。 本文共分为以下几个部分： 第一部分介绍了此文选题的背景、目的和研究意义，以及有关质量管理和CDMA移动网络的基本观点、思想和理论，论述了CDMA移动网络优化项目进行质量管理的现状。 第二部分主要是有关移动网络优化项目生命周期的质量管理，并对影响质量管理的五个主要因素进行了分析，逐一讨论移动网络优化项目前期准备、中期控制及后期验收的质量管理，即对移动网络优化项目前期的准备和策划、中期控制把关和后期检验与验收的概念、主要的方法作进一步的探讨研究。 第三部分主要从移动网络优化项目的具体情况出发，讨论目前正在进行的北京重点区域CDMA网络优化项目实施过程中应注意的质量问题。 第四部分对移动网络优化项目质量管理进行总结，总结影响CDMA移动网络优化项目质量的主要因素，为今后的CDMA移动网络优化提供可供借鉴的经验，最终分析质量管理的发展趋势。 关键词：项目管理质量管理通信工程前期策划中期控制后期验收