通过构建基于大数据的城市多模式交通系统协同优化平台,能够有效整合跨部门、跨区域的交通大数据资源,并充分挖掘海量数据中蕴含的价值信息,突破综合交通大数据应用关键技术,对未来城市多模式交通系统的规划、运营及管理提供有力的支持与支撑致力于在城市群综合交通大数据应用技术方向取得创新性成果,推动大数据与智能交通系统的融合,培育交通大数据产业

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工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

■信息系统的技术基础包括计算机软件、硬件、通信技术; ■数据处理技术:即数据的收集、存贮、加工、检索、输出等。数据处理从简单应用到文件系统最后到数据库系统,使数据应用的方便性、共享性、一致性大大提高

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流数据具有动态、时效、连续、多源、无限等特性，数据流处理对数据库、系统、算法、网络和其他计算机科学领域的技术提出挑战，成为数据库界一个活跃的研究领域

目录 第一章、数据库技术基础 第二章、 SQL Server2000概述 第三章、数据库的基本操作 第四章、数据库中表的基本操作 第五章、数据的基本操作 第六章、 SQL Server2000的数据完整性 第七章、索引及其应用

通过本节内容的学习，掌握数据库技术设计的基本概念、了解数据处理及数据库系统的发 展历史、掌握基本的关系数据库理论。 教学重点 数据模型及关系模型、SQL、关系数据库规范化设计理论