简介：摘要我国水利工程管理工作虽然已经取得很大的进步，但与发达国家相比还存在很大的提升空间。我们应在实践中积极发掘问题并采取对应措施进行解决和完善，从而促进我国水利工程事业的稳步发展。基于此，本文将着重分析探讨水利工程管理数据挖掘模型的应用，以期能为以后的实际工作起到一定的借鉴作用。

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。

简介：摘要客户细分是客户关系管理中的首要任务，数据挖掘技术是实施客户细分的关键技术。本文介绍如何将SOM神经网络算法和k均值算法相结合，构建一种客户细分模型。

简介：介绍数据挖掘软件的发展和SQLServer2005数据挖掘功能，提出构建基于SQLServer2005的数据挖掘模型，并给出数据挖掘解决方案的具体步骤。

简介：摘要随着信息技术的发展，信息化管理正在改变我们的工作方式，管理信息系统已经渗透到几乎所有的日常工作。随着系统的运行，积累的数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了信息过量难以消化、信息形式不一致难以统一处理、信息噪声太大难以识别利用等问题。提高信息利用率、及时发现有用的知识将是下一步信息化建设的重点。

简介：摘要:随着城市交通的快速发展，交通工程领域对于数据挖掘和预测模型的研究变得尤为重要。本研究旨在通过深入挖掘交通数据，构建高效的预测模型，为交通工程的规划和管理提供科学依据。通过采集大量实时交通数据，运用数据挖掘技术，深入分析交通流、拥堵状况等关键信息，揭示交通系统的内在规律。借助先进的预测模型，结合历史数据和实时变化趋势，精准预测未来交通状态。研究发现，通过数据挖掘与预测模型的有机结合，不仅能够提高交通运行的效率，减缓交通拥堵，还为城市交通工程的智能化和可持续发展提供了新思路。

简介：摘要：随着数字化、信息化时代的发展，风险评估成为时代热点之一，对于设备维修风险评估，离不开数据挖掘。本文主要介绍了有关数据挖掘的概念，包括物联网的概念、云计算的概念、数据挖掘的概念、风险评估的概念。并提出了如何基于数据挖掘对设备维修风险进行评估，包括设备分解、风险定量化、利用数据挖掘进行风险评估。

简介：摘要：本文综述了大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建过程。首先介绍了大数据技术的发展趋势，包括数据量不断增长、数据类型多样化、数据智能化应用以及边缘计算的兴起。然后探讨了数据挖掘算法的分类与常见算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。接着详细阐述了数据挖掘模型构建的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及模型优化与调参等步骤。最后，强调了数据挖掘技术在各行业的广泛应用和未来发展趋势，为实现更精准的决策和创新提供了重要支持。

简介：教育信息化、大数据战略已成为一种国家意志,通过数据挖掘发现新知识或更新现有知识是计算机信息处理最理想的产品之一。基于明确知识发现与数据挖掘（KnowledgeDiscoveryandDataMining,KDDM）的领域范畴,在回顾与综合分析欧美国家KDDM过程模型研究的基础之上,把KDDM过程模型概括为学科交叉性、应用多样性、本质探索性、过程迭代性、目标与结果不确定性等五个主要特征,从中获得在教育领域应用与实施KDDM工程实践的四点启示,并对KDDM在教育领域中的应用提出四点建议。

简介：该模型挖掘历史飞行时间数据,为了解决传统的空气动力学模型在预测四维飞行轨迹上误差较大的问题,提出一种基于数据挖掘的预测模型

简介：摘要目前，在我国电信行业存在大量业务数据，利用这些数据进一步拓宽通信业务，已经成为各个通信单位的当务之急。近几年迅速崛起的数据挖掘技术可以深入分析客户信息、客户价值和行为，从而使营销具有洞察力、精确化，并通过从数据中挖掘价值来减少营销成本、提高营销效益。本文以通信行业为例，利用python编程对其数据进行挖掘，并详细介绍了数据挖掘过程，从而促进通信业务发展，为通信业提供决策支持服务。

简介：摘要：随着工业4.0时代的到来，大数据和机器学习技术正逐渐成为化工行业的关键技术。在此背景下，文章首先介绍了几种主要的数据挖掘技术，包括回归分析、聚类、神经网络和决策树，并详细阐述了这些技术在实时监控、故障检测、模型预测控制以及基于数据分析的最优控制策略中的应用。通过这些技术的综合运用，可以显著提高化工过程的高效性和安全性。

简介：利用数据仓库和数据挖掘技术建立计算机审计模型,解决了数据存储量的问题,数据仓库按照多维数据集的方式存储数据,并建立索引,审计人员可以高效、快速地访问被审计单位的数据;同时,采用数据挖掘技术,可以对审计数据进行全方位、多角度、深层次的分析,快速发现审计线索,提高审计人员工作效率,是对传统审计模型的一次突破。

简介：摘要在信息化时代的发展大环境之下，电力企业的良好稳定发展，对于信息化技术的应用能力有了越来越高的要求。电力企业在生产经营的过程中，需要针对业务范围中的信息化系统构建进行细致的研究和积极的应用。目前的发展阶段中，电力计量信息系统可以有效提升电力企业各项工作之间的联系紧密程度。设计公司可以通过构建信息系统模型，来规范电力企业的数据信息交流传递工作。本文将针对电力企业在经营管理中的以数据挖掘为核心的电力计量信息仓库模型进行分析，从体系结构的构建、功能性的设计以及模块化的实现等多个角度，对数据挖掘的可视化平台进行阐述，将CIM信息模型以及XML格式的文件作为数据挖掘平台的基层载体，可以适应越来越快的企业发展速度以及不断增长的用电量的查询管理的需求。

简介：指挥决策风险存在于军事活动的全过程,决策条件的不确定性决定了风险的存在。首先,使用三元组矩阵完备集的模型描述指挥决策风险;然后,建立了指挥决策风险数据挖掘的模型,并描述了三元组在模型中的位置和作用;最后,讨论使用Apriori算法对三元组模型进行数据挖掘并发现潜在风险。算例表明,该算法为识别评估指挥决策风险提供了一种新的途径。

简介：摘要电力客户细分对电力客户价值的分析研究是供电企业施差异化服务、实现利益最大化的基础。设计电力价值评定指标，通过专家打分分别对客户当前价值、潜在价值标注等级，建立了基于ＣＡＲＴ决策树的客户价值决策模型，混合利用ＴＯＰＳＩＳ算法得到客户最终分值。ＣＡＲＴ决策树价值划分模型预测的结果经过对比分析证实具有较高的预测准确度和鲁棒性，是一种有效的电力客户价值评价方法。

简介：由于现在科学技术的迅猛发展以及人民生活水平的不断提升,互联网行业在悄无声息的进入大众的生活中,计算机也被应用在各行各业中。从社会网络到蛋白质交互网络等不同的领域产生了大量的数据,而图作为统计这些巨大数据的一个载体不仅能精确的描述出数据的属性,还能说明数据结构的特征,这些优势让以不确定图模型的数据挖掘算法在社会中得到广泛的应用。

简介：为了探索动车组车轮高阶不圆度出现的规律,本文利用120辆列车运行与维护的历史数据,通过数据挖掘手段,以每节车厢为研究对象,利用决策树算法对高阶多边形的发生建立预测模型,以指导动车使用方更合理地安排轮对运营和检修工作。

简介：在云计算环境下,对高级持续威胁数据的准确挖掘可以提高云计算网络的安全防御能力.高级持续威胁数据具有极值扰动非线性特征,传统的线性处理方法难以实现对这类数据的准确挖掘.提出一种基于极值扰动非线性特征提取的云计算环境下的高级持续威胁数据挖掘仿真模型,对系统载荷运行情况进行评估,得到云计算下的动态任务调配,分析高级持续威胁数据的极值扰动非线性特性,计算高级持续威胁数据的稳态概率,得到极值扰动非线性特征,对非线性特征进行脉冲响应不变周期标记.实现了高级持续威胁数据极值扰动非线性特征的挖掘,构建数据挖掘模型.仿真实验表明,算法对持续威胁数据的正确检测概率在95%以上,数据挖掘性能优越,在云计算环境下的高级持续威胁数据的检测挖掘等领域应用价值较高,为网络安全系统构建等奠定基础。

简介：摘要移动Agent可以看作是人工智能与分布式计算技术相结合的产物，已经成为分布式计算研究的热点。该文通过对移动Agent关键技术进行分析，探索了将移动Agent技术与分布式数据挖掘相结合的可行性，讨论了采用移动Agent技术进行分布式数据挖掘时所遇到的问题及解决方案，提出了一个基于IBMAglets2.0.2移动Agent系统平台的企业级分布式数据挖掘应用模型，并给出了数据挖掘agent算法。