在對(duì)現(xiàn)有閘機(jī)控制系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上,指出了現(xiàn)有閘機(jī)控制系統(tǒng)中的不足,設(shè)計(jì)了一種新的智能人體識(shí)別方法對(duì)通過閘機(jī)的人和物體進(jìn)行識(shí)別。并采用多傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測,通過建立人體知識(shí)庫、結(jié)合人類判別經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則集合解決了以往識(shí)別技術(shù)簡單、識(shí)別率不高的問題,擺脫了人體檢測對(duì)視頻圖像的依賴,極大提高了識(shí)別速度。

城市軌道交通時(shí)調(diào)整和優(yōu)化城市區(qū)域結(jié)構(gòu)有著重要引導(dǎo)作用，隨著廣州地鐵線網(wǎng)的完善，車站周邊客流較大且呈現(xiàn)不斷增長的趨 岵調(diào)整前要對(duì)全部工作進(jìn)行統(tǒng)籌計(jì)劃，提高工作效率。 向?yàn)樽詣?dòng)控制。

隨著信息化技術(shù)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)的項(xiàng)目管理己經(jīng)無法滿足高效項(xiàng)目管理的需求,數(shù)據(jù)挖掘在工程項(xiàng)目管理中扮演越來重要的角色。數(shù)據(jù)挖掘具有手段多樣化、容易實(shí)現(xiàn),方便快捷的優(yōu)勢,在項(xiàng)目管理中具有很好的應(yīng)用效果。地鐵維保項(xiàng)目的管理機(jī)制、制度結(jié)構(gòu)機(jī)制極其復(fù)雜,是一種多數(shù)據(jù)融合的管理模式。傳統(tǒng)的地鐵維保項(xiàng)目管理通常是低效的人工錄入數(shù)據(jù)、利用項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行維保項(xiàng)目管理與分析,對(duì)管理中存在的問題缺乏深入的數(shù)據(jù)分析,不利于項(xiàng)目的高效管理與創(chuàng)新。為有效提高地鐵維保項(xiàng)目的管理效率與創(chuàng)新性,本文提出將具有融合技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)對(duì)地鐵維保項(xiàng)目進(jìn)行管理,通過構(gòu)建數(shù)據(jù)管理模型,進(jìn)行了項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)分析和前瞻性研究。

針對(duì)工程機(jī)械的特點(diǎn),提出了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于挖掘機(jī)故障診斷中,利用粗糙集具有較強(qiáng)的處理不確定和不完備信息的能力,對(duì)決策表的條件屬性進(jìn)行約簡處理;再利用c4.5決策樹算法的高效性對(duì)約簡后的決策表進(jìn)行診斷規(guī)則提取;將產(chǎn)生的規(guī)則運(yùn)用于挖掘機(jī)故障診斷中以實(shí)現(xiàn)快速故障診斷。最后,以實(shí)例介紹了利用該模型進(jìn)行故障診斷的完整過程,可以看出該方案提高了挖掘機(jī)故障診斷的效率。

目前,精準(zhǔn)脫貧是我國政府3大攻堅(jiān)戰(zhàn)之一。扶貧資金具有數(shù)量大、面積廣、影響深遠(yuǎn)的特點(diǎn),一直以來,審計(jì)系統(tǒng)都高度重視對(duì)扶貧資金的審計(jì)監(jiān)督,近年來更是緊扣脫貧攻堅(jiān)任務(wù),把扶貧資金的審計(jì)任務(wù)擺在重中之重的地位?；诖?本文詳細(xì)介紹了筆者所在團(tuán)隊(duì)在一次交叉審計(jì)任務(wù)中,面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)如何通過大數(shù)據(jù)審計(jì)分析,快速精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn),鎖定延伸審計(jì)對(duì)象,揭露重大問題,也是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于具體審計(jì)項(xiàng)目的一次探索。

開始先對(duì)大數(shù)據(jù)展開闡述,然后探討了在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下電力企業(yè)所面對(duì)的嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。并且在這些基礎(chǔ)之上說明在當(dāng)前電力大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下使用數(shù)據(jù)挖掘機(jī)技術(shù)給電力企業(yè)所產(chǎn)生的深刻影響。之后再對(duì)數(shù)據(jù)挖掘機(jī)技術(shù)的相關(guān)步驟進(jìn)行說明,闡明了在目前電力大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下怎樣使電力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體方法。在最后,先后通過智能電網(wǎng)、信息系統(tǒng)的發(fā)展和能耗的問題這四個(gè)角度闡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下在電力企業(yè)中的發(fā)展前景。

目前審計(jì)機(jī)關(guān)的審計(jì)模式還是沒有從根本上解決審計(jì)工作中海量數(shù)據(jù)的問題。開發(fā)和使用基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)技術(shù)和審計(jì)框架,決定了審計(jì)范圍和審計(jì)程度甚至決定了審計(jì)的未來發(fā)展。

在如今這個(gè)信息大爆炸的時(shí)代,數(shù)據(jù)成為了這個(gè)時(shí)代衡量與計(jì)算很多事物的標(biāo)準(zhǔn)。在這種環(huán)境下,一種新興的技術(shù)也誕生了——數(shù)據(jù)挖掘。本文主要就數(shù)據(jù)挖掘的作用進(jìn)行了簡單介紹,并對(duì)其在審計(jì)中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。

作為一種數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù),發(fā)現(xiàn)潛在的信息,大量的信息,數(shù)據(jù)挖掘已成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。在電力行業(yè)的信息化建設(shè)進(jìn)程中,有大量歷史數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來研究和發(fā)展是刻不容緩,分析決策系統(tǒng)需要解決在電力運(yùn)行管理中存在的關(guān)鍵和突出問題企業(yè)。本文提出了詳細(xì)的數(shù)據(jù)挖掘算法分析。基于電力管理分析的特點(diǎn),重點(diǎn)討論了聚類分析算法?；陔娏?shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在本文設(shè)計(jì)的過程采用混合型數(shù)據(jù)并獲得良好的挖掘效果。聚類對(duì)電力客戶數(shù)據(jù)分析可以得到很好的分類,有助于預(yù)測顧客的購買行為。

針對(duì)工程機(jī)械設(shè)計(jì)中數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜的問題,通過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)收集分析,利用基于信息增益的id3算法,對(duì)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,生成決策樹,評(píng)價(jià)工程機(jī)械設(shè)計(jì)方案。通過平地機(jī)的設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性。

隨著當(dāng)今社會(huì)科技以及技術(shù)不斷進(jìn)步及發(fā)展,計(jì)算機(jī)在人們的日常生活以及工作中有著越來越廣泛的應(yīng)用,很大程度上使人們學(xué)習(xí)以及工作效率得到提高,對(duì)促進(jìn)社會(huì)發(fā)展具有十分重要作用。在計(jì)算機(jī)使用過程中,由于一些因素導(dǎo)致計(jì)算機(jī)出現(xiàn)故障,影響正常使用,因此選擇科學(xué)方法對(duì)故障進(jìn)行檢測,在計(jì)算機(jī)使用過程中是一項(xiàng)十分重要內(nèi)容。

隨著我國電力系統(tǒng)信息化建設(shè)步伐的不斷加快,對(duì)于電力營銷系統(tǒng)的要求逐漸提高,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也逐漸應(yīng)用于電力營銷系統(tǒng)中來.本文主要闡述了電力營銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)特點(diǎn),分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的步驟及方法,重點(diǎn)研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營銷中的具體應(yīng)用,以期為電力營銷系統(tǒng)的發(fā)展提供理論指導(dǎo).

目前,大部分電力管理系統(tǒng)只停留在業(yè)務(wù)處理層,這一模式不能為電力企業(yè)提供更加便利、智能的決策。一直以來,我國電力企業(yè)已經(jīng)在行業(yè)信息化建設(shè)中積累了大量歷史數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到電力行業(yè)中來,進(jìn)行電力分析決策,為電力企業(yè)提供更加科學(xué)的管理決策,對(duì)防范、控制和化解電力企業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)具有現(xiàn)實(shí)的意義。本文詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的具體方法及其在電能質(zhì)量分析、輸變電管理、負(fù)荷預(yù)測以及電網(wǎng)智能調(diào)度中的應(yīng)用。

介紹了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)企業(yè)研究中的具體應(yīng)用,較詳細(xì)的給出了上海房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)50強(qiáng)研究中,基于sqlserver2005數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過程,期望對(duì)整合房地產(chǎn)行業(yè)信息,提升行業(yè)協(xié)會(huì)的信息化水平提供幫助。

目的利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)合理應(yīng)用于職業(yè)衛(wèi)生工程分析,彌補(bǔ)傳統(tǒng)分析方法的缺陷。方法用歷史數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)倉庫,用聯(lián)機(jī)分析處理(olap)和基于貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,分別挖掘泛化特征和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估規(guī)則。結(jié)果該方法能充分應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)的隱含規(guī)則與專家經(jīng)驗(yàn)來提高工程分析的準(zhǔn)確度。結(jié)論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,為工程分析方法的改進(jìn)提供了一種新的途徑。

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,企業(yè)在市場競爭中的壓力也變得越來越大。而對(duì)于企業(yè)來說,人資管理不僅能夠提高企業(yè)的競爭力,也能夠加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部的凝聚力。因此,各個(gè)企業(yè)也越來越重視企業(yè)內(nèi)部的人資管理。從當(dāng)前的情況來看,人資管理已經(jīng)逐漸成為了企業(yè)內(nèi)部管理中非常重要的組成部分,企業(yè)也開始引用各種先進(jìn)技術(shù)來完善內(nèi)部的人資管理。在電力企業(yè)的人資管理中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也得以應(yīng)用。在本文中,就針對(duì)這方面的內(nèi)容進(jìn)行了分析,以期為相關(guān)人員提供參考。

主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和方法,進(jìn)行機(jī)械設(shè)備更新要依據(jù)的理論基礎(chǔ)和定量評(píng)價(jià)方法,并用實(shí)例的方式介紹了使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行機(jī)械設(shè)備更新決策的操作過程,通過實(shí)際應(yīng)用,效果良好。

隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的高速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在對(duì)各個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,它是一種結(jié)合了人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及模式辨別等高端技術(shù)為一身的新興技術(shù),具體作用是在大量的數(shù)據(jù)和信息中發(fā)掘價(jià)值高的知識(shí)和內(nèi)容。尤其在挖掘機(jī)的故障診斷中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用得到了高度的重視,本文簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念,并詳細(xì)研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷中的應(yīng)用建模及效果,可為相關(guān)部門提供借鑒和參考。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)中的一項(xiàng)重要技術(shù),近年來在軟件工程領(lǐng)域中應(yīng)用的非常廣泛。本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的歷史和發(fā)展現(xiàn)狀,分析了在軟工程領(lǐng)域中數(shù)據(jù)挖掘的的典型應(yīng)用并總結(jié)了軟件工程領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法,最后對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用作了總結(jié)和展望。

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的高速發(fā)展,在商業(yè)界任何商家均能夠輕而易舉地得到大量的商業(yè)數(shù)據(jù)。因此,致勝的關(guān)鍵便在于將積累的大量商業(yè)數(shù)據(jù)經(jīng)過分析處理轉(zhuǎn)化為有用的知識(shí),從而做出正確的決策。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),就可以從大量無序、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏在其中的有價(jià)值的知識(shí)。對(duì)于近年來發(fā)展迅速的房地產(chǎn)行業(yè)而言,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便十分重要。房地產(chǎn)商可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)影響客戶購房選型的主要因素,從而確定營銷方針。本文從數(shù)據(jù)挖掘算法的原理出發(fā),探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶購房選型中的應(yīng)用。

發(fā)電站正常高效運(yùn)行對(duì)保障社會(huì)發(fā)展和人民生活極其重要。電站運(yùn)行中產(chǎn)生大量的故障記錄數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電站設(shè)備故障的大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息，有助于電站管理工作改革和設(shè)備管理技術(shù)創(chuàng)新。根據(jù)某發(fā)電集團(tuán)設(shè)備故障統(tǒng)計(jì)報(bào)告，制定了相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析方案，研究了文本挖掘、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等多種數(shù)據(jù)挖掘方法的關(guān)鍵技術(shù)，詳述了這些技術(shù)在電站故障分析中的應(yīng)用方法及效果。

單位mm單位mm單位mm 橋架規(guī)格200150橋架規(guī)格200150橋架規(guī)格200150 橋架截面積30000橋架截面積30000橋架截面積30000 π3.14159265π3.141593π3.141593 直徑r41.5直徑r33.2直徑r25 面積1352.65199面積865.6973面積490.8739 根數(shù)1根數(shù)2根數(shù)5 總面積1352.65199總面積1731.395總面積2454.369 填充率:5%填充率:6%填充率:8% 民規(guī) 8．10．8下列不同電壓、不同用途的電纜，不宜敷設(shè)在同一層橋架上： 1lkv以上和lkv以下的電纜； 2向同一負(fù)荷供電的兩回路電源電纜； 3應(yīng)急照明和其他照明的電纜； 4電力和電信電纜。 當(dāng)受條件限制需安裝在同一層橋架上時(shí)，應(yīng)用隔板隔開。 27%