数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤，数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析

KDD*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支.为了进一步提高KDD*的智能性,设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统.利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能

数据库技术的演化(2) 1980s晚期: 各种高级数据库系统(扩展的关系数据库面向对象数据库等 等)

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

随着监测技术数字化和信息化程度逐步提高,获得的大尺度采空区围岩损伤演化过程,以及包括各种数据格式的图形、矢量等信息量呈数量级增加.将小波变换、固体断裂非平衡统计和神经网络理论用于对非线性采空区围岩断裂失稳信号进行数据挖掘以及综合分析,有利于正确认识和理解采空区围岩体损伤演化的全过程

第十三讲提纲 一、交互式绘图工具 1.图形模板 2.属性编辑 3.绘图浏览 二、图形的数据挖掘 1.数据获取 2.数据分析 3.数据重用

数据集成 数据仓库 数据挖掘

一、 商业电子表格制模（Excel) 二、 概率与统计简介 三、基础运筹学 四、数据挖掘技术

主要采用数据挖掘技术中的聚类分析算法对电弧炉炼钢的历史数据进行分析、加工处理,得出不同热装铁水比、炼钢成本、氧耗情况下的炉次分类,再利用K-means聚类法得到聚类结果,并对结果进行分析.通过分析比对,在结果的不同分类中选出最优的用氧和用电曲线

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