挖掘技术论文范文
挖掘技术论文范文第1篇
[关键词]数据挖掘数据挖掘方法
随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（DataMining）技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法
1.统计方法。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
3.聚类分析。聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异，常用的技术有分裂算法，凝聚算法，划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价，此外，聚类分析还用于对孤立点的检测。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效，在运用某一个算法之前，一般要先对数据的聚类趋势进行检验。
4.决策树方法。决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法，通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。
5.神经网络。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，能够对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析，神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类，无论哪种，输入到神经网络中的值都是数值型的。人工神经元网络模拟人脑神经元结构，建立三大类多种神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。
6.遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步，通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分，来更新当前群体的一组假设，来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成:繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体，产生新种群(后代)的过程；交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换，形成新个体的过程；变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中，可以被用作评估其他算法的适合度。
7.粗糙集。粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合，形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集，否则，一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素，也就是那些既不能确定为集合元素，也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。
8.支持向量机。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性，能有效的解决过学习问题，现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外，支持向量机算法是一个凸优化问题，局部最优解一定是全局最优解，这些特点都是包括神经元网络在内的其他算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。
事实上，任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法，很难说哪种方法好，那种方法劣，而是视具体问题而定。
三、结束语
目前，数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用，并取得了显著成效，但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究，数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用，并取得更加显著的效果。
挖掘技术论文范文第2篇
[关键词]数据挖掘数据挖掘方法
随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（DataMining）技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法
1.统计方法。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
3.聚类分析。聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异，常用的技术有分裂算法，凝聚算法，划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价，此外，聚类分析还用于对孤立点的检测。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效，在运用某一个算法之前，一般要先对数据的聚类趋势进行检验。
4.决策树方法。决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法，通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。
5.神经网络。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，能够对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析，神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类，无论哪种，输入到神经网络中的值都是数值型的。人工神经元网络模拟人脑神经元结构，建立三大类多种神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。
6.遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步，通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分，来更新当前群体的一组假设，来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成:繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体，产生新种群(后代)的过程；交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换，形成新个体的过程；变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中，可以被用作评估其他算法的适合度。
7.粗糙集。粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合，形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集，否则，一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素，也就是那些既不能确定为集合元素，也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。
8.支持向量机。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性，能有效的解决过学习问题，现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外，支持向量机算法是一个凸优化问题，局部最优解一定是全局最优解，这些特点都是包括神经元网络在内的其他算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。
事实上，任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法，很难说哪种方法好，那种方法劣，而是视具体问题而定。
三、结束语
目前，数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用，并取得了显著成效，但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究，数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用，并取得更加显著的效果。
挖掘技术论文范文第3篇
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法
1.统计方法。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
3.聚类分析。聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异，常用的技术有分裂算法，凝聚算法，划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价，此外，聚类分析还用于对孤立点的检测。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效，在运用某一个算法之前，一般要先对数据的聚类趋势进行检验。
4.决策树方法。决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法，通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。
5.神经网络。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，能够对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析，神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类，无论哪种，输入到神经网络中的值都是数值型的。人工神经元网络模拟人脑神经元结构，建立三大类多种神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。
6.遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步，通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分，来更新当前群体的一组假设，来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成:繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体，产生新种群(后代)的过程；交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换，形成新个体的过程；变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中，可以被用作评估其他算法的适合度。
7.粗糙集。粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合，形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集，否则，一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素，也就是那些既不能确定为集合元素，也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。
8.支持向量机。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性，能有效的解决过学习问题，现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外，支持向量机算法是一个凸优化问题，局部最优解一定是全局最优解，这些特点都是包括神经元网络在内的其他算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。
事实上，任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法，很难说哪种方法好，那种方法劣，而是视具体问题而定。
三、结束语
目前，数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用，并取得了显著成效，但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究，数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用，并取得更加显著的效果。
参考文献:
苏新宁杨建林邓三鸿等:数据挖掘理论与技术[M].北京:科学技术文献出版社,2003
挖掘技术论文范文第4篇
[摘 要] 本文从反倾销预警内涵入手，指出其核心所在，并在此基础上，较为详尽地论述了如何运用数据挖掘技术对无序的和表层的反倾销预警构成数据进行运算与推断，旨在为国家有关部门构建反倾销预警系统提供一种新思路。 【论文关键词】 反倾销；预警系统；数据挖掘 近20年来，经济全球化使世界各国、各地区之间经济相互依赖程度日益加深，贸易保护主义抬头，贸易纷争日益激烈，作为GATT/WTO法律体系重要组成部分的反倾销规则，正在为世贸组织各成员越来越频繁地使用。中国作为世界上最大的发展中国家和主要贸易大国，从1995年至今，己经连续12年成为遭受反倾销最多的国家，见表。 面对国外接踵而来的反倾销，建立出口预警机制，即利用数据挖掘技术将具体商品和市场进行分级分类，提出分级预警防范和应对措施，以引导企业有序出口，是应对来自国外反倾销的当务之急。 一、 反倾销预警 目前，国内对反倾销预警有两种理解。一种是以进口国为发起方，将“反倾销预警”理解为反对别国在本国倾销的预警；另一种是以出口国为发起方，将“反倾销预警”理解为对别国向本国发起的反倾销的预警。前后二者实施主体可能同一，但扮演的角色却不同。本文将站在出口国的角度给予研判。即我们认为，反倾销预警是指一国以出口国的身份，以WTO相关规则和出口国家相关法律、法规为依据，运用经济学原理、研究方法和信息技术手段，通过采集各国海关数据、政府或行业协会发展预测数据，跟踪各国各类贸易救济措施潜在信息，向本国政府、企业、行业协会和专业服务机构提供预警服务，包括国内产业产销量、产能变化、技术进步及生产企业生产经营状况变化信息，国内市场价格信息、本国出口到各国产品数量和价格走势、产品倾销幅度、产业损害程度等，通过对国内产品整体出口情况进行监控，及时发现和制止不正当出口竞争，为避免遭受国外反倾销等指控提供支撑。 基于上述分析，不难看出，反倾销预警的核心在于能否通过对重点、敏感产品的出口数量、价格以及国外同类产品生产经营情况等重要参数变化的监测，准确地研判出对进口方产业的影响，以及其受到实质性损害(威胁)程度或阻碍产业建立程度的预警信息。 二、数据挖掘技术 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。挖掘出的知识通常被表示为概念、规则、规律、模式、约束或可视化等形式，用以辅助决策过程或修正已有的知识体系。 1.数据挖掘的功能 数据挖掘的功能常分可成5类：关联分析、概括分析、分类分析、聚类分析、预测与评价。(1)关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。分析表面上不相关数据之间的内在联系，揭示各事件之间的依赖性和相关性，分析范围包括简单关联、因果关联等。(2)概括分析，即提取数据库中指定的数据集合的一般特性，找出普遍性规律。(3)分类分析，设置分类规则，把各个事务或实体按照性质和特征的不同进行归类训练，把数据层次化和规整化，从而建立数据的分类模型，对于没有分类的数据进行分类。(4)聚类分析，聚类是对记录分组，把相似的记录归在一个聚集里，是通过分析和归纳实体之间的特征差异，选出具有相同特征的实体聚合成为一个类，并用某种规则来描述该类的相同属性，形成一种聚类规则。(5)预测与评价，对历史数据进行综合分析和归纳，推理出数据分布的时效性和规律性，从而对未来事件发展的趋势和结果进行预测和评估，这种预测是需要时间来验证的。 2.数据挖掘的过程 数据挖掘一般由三个阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果的表达和验证。数据准备是指先明确数据挖掘的对象和商业应用主题，再针对商业主题收集数据源，并对数据做整理和转换等技术处理，最后装进数据仓库。数据挖掘是创建正确的数据挖掘模型，并选择合适的挖掘算法，从数据集合中析取有价值的商业知识，例如商业规则、营销模式、带来最多利润的顾客群分布模型、顾客购买的商品之间的关联程度等等。结果的表达和验证是在原始数据经过挖掘算法处理之后，将产生一系列有价值的结果，必须用简单易懂的语言或图表把它表达出来，并集成到 电子商务中心，融合专家知识与领域规则，为商业活动提供决策支持，并在商业实践中来检验它。 3.数据挖掘的方法 数据挖掘的方法，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析以及模糊集、粗糙集、支持向量集等。机器学习可细分为：归纳学习方法、基于范例的推理CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。其中，模糊和粗糙集方法已经被广泛地应用在各行业中了。如：用基于粗糙集——主成分分析方法进行企业创新能力评价，用模糊逻辑规则进行企业生产决策，用模糊算法进行供应链合作伙伴的选择，利用遗传算法实现客户关系的管理，等等。 三、数据挖掘技术在反倾销预警系统中的应用 在反倾销预警系统中的数据挖掘就是从大量的有关产业出口企业资料信息库以及Web的数据中，收集产品的出口数量、价格以及国外同类产品生产经营情况、产业政策等重要参数变化信息，然后借助各种分析方法，透过无序的、表层的信息挖出内在的知识和规律，系统就可以根据这些规律或用这些信息设计数学模型，对未发生行为做出结果分析和预测，并及时给相关企业，从而为企业的综合经营决策、市场策划提供依据。具体来说，就是根据WTO《反倾销协议》对倾销的认定条件规定，运用数据挖掘技术对无序的和表层的反倾销预警构成数据，进行运算与推断，研判出口价格、出口数量及增率是否正常，对进口国有无实质性损害或损害威胁，甚至阻碍其产业建立。因此，数据挖掘技术在反倾销预警系统中的应用具体反映在数据挖掘技术在出口产品价格动态分析预警系统、出口产品数量动态分析预警系统以及损害动态分析预警系统等三个预警系统中的应用。 1.出口产品价格动态分析预警系统 根据WTO《反倾销协议》对倾销的认定条件规定，产品以低于正常价值向另一国销售，即存在倾销产品。因此，出口产品价格动态分析预警系统主要功能是通过产品价格监控系统，动态跟踪出口产品价格，并根据正常价格，检测其波动幅度，进而预测产品出口价格是否正常。为此，其程序设计的基本思路是：根据出口产品的正常价值(成本+合理费用+合理利润)并结合进口国对该产品反倾销的历史数据确定出该产品正常区间值[a，b]，即“绿色安全区域”。如果出口产品价格低于“绿色安全区域”上限a这一阀值，一旦出口数量增长超过一定量，随时将可能会被进口国厂商或政府提起反倾销诉讼。此时，系统会给出预警，并根据其差距给出不同信号。如处于[0.85a，a]区间，则给出“黄色”信号。该数值范围就是“黄色反倾销区域”；处于[0.65a，0.85a]区间，则给出“橙色”信号。该数值范围就是“橙色反倾销区域”；处于[0，0.65a]区间，则给出“红色”信号。该数值范围就是“红色反倾销区域”。无论何种预警信号出现，行业协会应对出口该产品的企业进行有关信息通报，以便企业作出合理的决策；当预警信号处于“橙色”以上，行业协会必须出面协调相关出口企业，对出口到该国产品进行一定的限制，否则出口企业将会招致被诉“倾销”，如图所示。如果出口产品价格高于“绿色安全区域”下限b这一阀值，预示着该产品出口价格相对过高，即意味着在某一国外市场上本国还有降价销售空间。 通过上述分析，不难看出，出口价格的确定十分关键。然而，出口产品价格的确定相当复杂，各个国家规定的确定方法也不相同。所以，这方面的数据构成应当严格根据本国和它国的相关规定，确定数据的考虑范围和内容。常通过收集大量国内外的同行业、相同产品的时点价格动态信息及综合性价格信息，建立起产品价格监控系统。即可以通过运用数据挖掘的概念描述，从出口反倾销数据信息系统(海关报关系统)中选定特定行业及其中某一产品，并运用分类分析法和聚类分析法从中析取该类产品单个企业出口时点价格动态信息及综合性价格信息，全国出口平均时点价格动态信息及综合性价格信息，进口国的时点价格动态信息及综合性价格信息，其他国家出口到该进口国的时点价格动态信息及综合性价格信息等。在对以上数据进行分类和聚类的基础上，确定出正常的价值，并运用偏差检测法计算产 品价格偏差度。 2.出口产品数量动态分析预警系统 根据WTO《反倾销协议》对倾销的认定条件规定，销售量在一段时间内猛增是裁定某类产品是否构成倾销的条件之一。因此，必须构建出口产品数量动态分析预警系统，用以动态跟踪出口产品数量及其变化，并根据反倾销历史数据研判其增幅是否正常。其工作原理是：通过数据挖掘技术中的概念描述，从出口反倾销数据信息系统(海关报关系统)中选定特定行业及其中某一产品，并运用分类分析法和聚类分析法从中析取该类产品出口地、出口的数量、在进口国所占的市场份额等相关的时点数据及综合性数据、进口国相同产品的国内生产量、国内产品销售量或市场份额及其他国家在该国同类产品的出口数量等相关的时点数据及综合性数据等信息到出口产品数量监控系统中。系统再定时调用相应模型，通过汇总、分类等方法对本国企业出口产品数量信息库中的出口到同一国家的商品数据进行动态分析、比较，并结合反倾销历史数据，按一定规律将本国出口到它国商品数量区分为红、黄、绿三个区域。其中：(1)“绿色安全区域”，表示出口产品数量及其变化处于正常值的范围，也意味着在某一国外市场上本国还有出口空间。(2)“红色反倾销区域”，则表示出口产品在进口国的出口销售量及市场占有率达到一般会被进口国厂商或政府提起反倾销诉讼的范围。一旦出口产品价格低于正常的价格，即随时会被外国政府反倾销。行业协会必须对相关出口企业出口该产品数量进行协调，对出口到该国产品的出口价格进行一定的限制，否则出口企业将会招致被诉“倾销”。(3)“黄色警示区域”，则处于“绿色安全区域”和“红色反倾销区域”之间，表示产品出口量或增量已超过正常值的范围，可能会导致国外政府反倾销。此时，行业协会必须对出口该产品的企业进行有关信息通报，以便企业作出合理的决策。 3.损害动态分析预警系统 根据世贸组织的规定，确定实质性损害威胁有以下几个条件：(1)倾销进口产品以极大的增长速度进入进口国市场；(2)出口商有能力扩大生产、增加出口，或者出口商有大量库存产品可以出口；(3)倾销产品的出口价格是否会打击国内产品价格；(4)进口国尚有新的市场可以吸收扩大的倾销出口产品。所以，确定实质损害应考虑出口产品的数量对进口国相同产品价格和产品生产商造成的影响，它主要依赖于出口国产品倾销的输入量、倾销输入对价格的影响、对进口国同种产品国内生产价格的影响，但在规则中使用了模糊概念、倾销输入量有相当程度增加对进口国国内价格有相当程度压制等，使得损害的确定极具主观性。 由于损害的确定极具主观性，预警系统的设置应当经过系统全面的调查分析，设计出了一个完整的产业损害指标体系，可以用层次分析法同灰色评判模型，或者同模糊理论相结合，对产业损害程度进行综合考虑。同时根据行业和企业的特点选取不同的损害评价指标，确定出它们的权重。并运用经济学中的弹性概念确定倾销对国内产业的影响、运用单层次模糊综合评判方法进行损害分析，以提供预警依据。 四、结论 加入WTO后，我国出口产品越来越多地遭到反倾销调查和起诉。这些都是企业在决策时不得不面对的情况。在严峻的形势下，我们应当在构筑由政府、中介组织和企业共同组成的反倾销应诉体系的基础上， 立足于数据挖掘这一数据库和信息决策领域的理论前沿，通过构造更为先进的数据采集和处理模型，从多种信息源中提取出高质量的、及时的信息，建立一个完善、科学、准确的反倾销预警系统，以应对新时期市场对企业的挑战，为企业的战略决策提供有力的、科学的依据，保证企业的可持续和谐发展。
挖掘技术论文范文第5篇
关键词：挖掘机；维修；保养
随着科技的进步，现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，我们在排除一些故障时，解决的多是发动机、液压泵、分配阀、外部负荷的匹配问题。一般在挖掘机作业中，这几方面不能匹配，经常会表现为：发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力以及一些常见问题。
一、发动机转速下降
首先要测试发动机本身输出功率，如果发动机输出功率低于额定功率，则产生故障的原因可能是燃油品质差、燃油压力低、气门间隙不对、发动机的某缸不工作、喷油定时有错、燃油量的调定值不对、进气系统漏气、制动器及其操纵杆有毛病和涡轮增压器积炭。如果发动机输出动力正常，就需要查看是否因为液压泵的流量和发动机的输出功率不匹配。
液压挖掘机在作业中速度与负载是成反比的，就是流量和泵的输出压力乘积是一个不变量，泵的输出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系统出现了故障，就不能实现发动机、泵及阀在不同工况区域负荷优化匹配状态，挖掘机从而将不能正常工作。此类故障要先从电器系统入手，再检查液压系统，最后检查机械传动系统。
二、工作速度变慢
挖掘机工作速度变慢主要原因是整机各部磨损造成发动机功率下降与液压系统内泄。挖掘机的液压泵为柱塞变量泵，工作一定时间后，泵内部液压元件（缸体、柱塞、配流盘、九孔板、龟背等）不可避免的产生过度磨损，会造成内漏，各参数据不协调，从而导致流量不足油温过高，工作速度缓慢。这时就需要整机大修，对磨损超限的零部件进行修复更换。
但若不是工作时间很长的挖掘机突然变慢，就需要检查以下几方面。先查电路保险丝是否断路或短路，再查先导压力是否正常，再看看伺服控制阀-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后将液压泵拆卸进行数据测量，确认挖机问题所在。
三、挖掘机无力
挖掘无力是挖掘机典型故障之一。对于挖掘无力可分为两种情况：一种为挖掘无力，发动机不憋车，感觉负荷很轻；第二种为挖掘无力，当动臂或斗杆伸到底时，发动机严重憋车，甚至熄火。
①挖掘无力但发动机不憋车。挖掘力的大小由主泵输出压力决定，发动机是否憋车取决于油泵吸收转矩与发动机输出转矩间的关系。发动机不憋车说明油泵吸收转矩较小，发动机负荷轻。如果挖掘机的工作速度没有明显异常，则应重点检查主泵的最大输出压力即系统溢流压力。如果溢流压力测量值低于规定值，表明该机构液压回路的过载溢流阀设定值不正确，导致该机构过早溢流，工作无力。则可以通过转动调整螺丝来调整机器。②挖掘无力，发动机憋车。发动机憋车表明油泵的吸收转矩大于发动机输出转矩，致使发动机超载。这种故障应首先检查发动机速度传感系统是否正常，检查方法与前文所述发动机检查方法类似。经过以上细致的检查与排除故障，发动机速度传感系统恢复正常功能，发动机憋车现象消失，挖掘力就会恢复正常。
四、挖掘作业过程中的常见故障
挖掘机在施工作业中经常出现的一些普遍的故障，如：挖机行走跑偏，原因可能为行走分配油封（又称中心回转接头油封）损坏；两个液压泵流量大小不一；一边行走马达有问题。液压缸快速下泄则可能为安全溢流阀封闭不严，或缸油封严重损坏等等。
五、挖掘机的日常保养
为了防止挖掘机的故障发生，在日常使用过程中需要十分注意对挖掘机的保养。日常保养包括检查、清洗或更换空气滤芯；清洗冷却系统内部；检查和拧紧履带板螺栓；检查和调节履带反张紧度；检查进气加热器；更换斗齿；调节铲斗间隙；检查前窗清洗液液面；检查、调节空调；清洗驾驶室内地板；更换破碎器滤芯（选配件）。清洗冷却系统内部时，待发动机充分冷却后，缓慢拧松注水口盖，释放水箱内部压力，然后才能放水；不要在发动机工作时进行清洗工作，高速旋转的风扇会造成危险；当清洁或更换冷却液时，应将机器停放在水平地面上。
同时在启动发动机前需要检查冷却液的液面位置高度（加水）；检查发动机机油油位，加机油；检查燃油油位（加燃油）；检查液压油油位（加液压油）；检查空气滤芯是否堵塞；检查电线；检查喇叭是否正常；检查铲斗的；检查油水分离器中的水和沉淀物。
挖掘机在日常工作中遇到的故障还有很多，这里只是介绍了较为常见的几类故障的维修方法，并且为了减少故障的发生，对挖掘机的日常保养是很重要的。只有做到保养和维护的双重保障，才能保障挖掘机更好的正常工作。
参考文献：
[1]钟陈添.挖掘机液压系统的常见故障分析及排除.科技资讯,2007,(22).
挖掘技术论文范文第6篇
关键词：挖掘机；维修；保养
随着科技的进步，现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，我们在排除一些故障时，解决的多是发动机、液压泵、分配阀、外部负荷的匹配问题。一般在挖掘机作业中，这几方面不能匹配，经常会表现为：发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力以及一些常见问题。
1发动机转速下降
首先要测试发动机本身输出功率，如果发动机输出功率低于额定功率，则产生故障的原因可能是燃油品质差、燃油压力低、气门间隙不对、发动机的某缸不工作、喷油定时有错、燃油量的调定值不对、进气系统漏气、制动器及其操纵杆有毛病和涡轮增压器积炭。如果发动机输出动力正常，就需要查看是否因为液压泵的流量和发动机的输出功率不匹配。
液压挖掘机在作业中速度与负载是成反比的，就是流量和泵的输出压力乘积是一个不变量，泵的输出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系统出现了故障，就不能实现发动机、泵及阀在不同工况区域负荷优化匹配状态，挖掘机从而将不能正常工作。此类故障要先从电器系统入手，再检查液压系统，最后检查机械传动系统。
2工作速度变慢
挖掘机工作速度变慢主要原因是整机各部磨损造成发动机功率下降与液压系统内泄。挖掘机的液压泵为柱塞变量泵，工作一定时间后，泵内部液压元件（缸体、柱塞、配流盘、九孔板、龟背等）不可避免的产生过度磨损，会造成内漏，各参数据不协调，从而导致流量不足油温过高，工作速度缓慢。这时就需要整机大修，对磨损超限的零部件进行修复更换。
但若不是工作时间很长的挖掘机突然变慢，就需要检查以下几方面。先查电路保险丝是否断路或短路，再查先导压力是否正常，再看看伺服控制阀-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后将液压泵拆卸进行数据测量，确认挖机问题所在。
3挖掘机无力
挖掘无力是挖掘机典型故障之一。对于挖掘无力可分为两种情况：一种为挖掘无力，发动机不憋车，感觉负荷很轻；第二种为挖掘无力，当动臂或斗杆伸到底时，发动机严重憋车，甚至熄火。
①挖掘无力但发动机不憋车。挖掘力的大小由主泵输出压力决定，发动机是否憋车取决于油泵吸收转矩与发动机输出转矩间的关系。发动机不憋车说明油泵吸收转矩较小，发动机负荷轻。如果挖掘机的工作速度没有明显异常，则应重点检查主泵的最大输出压力即系统溢流压力。如果溢流压力测量值低于规定值，表明该机构液压回路的过载溢流阀设定值不正确，导致该机构过早溢流，工作无力。则可以通过转动调整螺丝来调整机器。②挖掘无力，发动机憋车。发动机憋车表明油泵的吸收转矩大于发动机输出转矩，致使发动机超载。这种故障应首先检查发动机速度传感系统是否正常，检查方法与前文所述发动机检查方法类似。经过以上细致的检查与排除故障，发动机速度传感系统恢复正常功能，发动机憋车现象消失，挖掘力就会恢复正常。
4挖掘作业过程中的常见故障
挖掘机在施工作业中经常出现的一些普遍的故障，如：挖机行走跑偏，原因可能为行走分配油封（又称中心回转接头油封）损坏；两个液压泵流量大小不一；一边行走马达有问题。液压缸快速下泄则可能为安全溢流阀封闭不严，或缸油封严重损坏等等。
5挖掘机的日常保养
为了防止挖掘机的故障发生，在日常使用过程中需要十分注意对挖掘机的保养。日常保养包括检查、清洗或更换空气滤芯；清洗冷却系统内部；检查和拧紧履带板螺栓；检查和调节履带反张紧度；检查进气加热器；更换斗齿；调节铲斗间隙；检查前窗清洗液液面；检查、调节空调；清洗驾驶室内地板；更换破碎器滤芯（选配件）。清洗冷却系统内部时，待发动机充分冷却后，缓慢拧松注水口盖，释放水箱内部压力，然后才能放水；不要在发动机工作时进行清洗工作，高速旋转的风扇会造成危险；当清洁或更换冷却液时，应将机器停放在水平地面上。
挖掘技术论文范文第7篇
关键词：挖掘机；维修；保养
随着科技的进步，现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，我们在排除一些故障时，解决的多是发动机、液压泵、分配阀、外部负荷的匹配问题。一般在挖掘机作业中，这几方面不能匹配，经常会表现为：发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力以及一些常见问题。
1发动机转速下降
首先要测试发动机本身输出功率，如果发动机输出功率低于额定功率，则产生故障的原因可能是燃油品质差、燃油压力低、气门间隙不对、发动机的某缸不工作、喷油定时有错、燃油量的调定值不对、进气系统漏气、制动器及其操纵杆有毛病和涡轮增压器积炭。如果发动机输出动力正常，就需要查看是否因为液压泵的流量和发动机的输出功率不匹配。
液压挖掘机在作业中速度与负载是成反比的，就是流量和泵的输出压力乘积是一个不变量，泵的输出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系统出现了故障，就不能实现发动机、泵及阀在不同工况区域负荷优化匹配状态，挖掘机从而将不能正常工作。此类故障要先从电器系统入手，再检查液压系统，最后检查机械传动系统。
2工作速度变慢
挖掘机工作速度变慢主要原因是整机各部磨损造成发动机功率下降与液压系统内泄。挖掘机的液压泵为柱塞变量泵，工作一定时间后，泵内部液压元件（缸体、柱塞、配流盘、九孔板、龟背等）不可避免的产生过度磨损，会造成内漏，各参数据不协调，从而导致流量不足油温过高，工作速度缓慢。这时就需要整机大修，对磨损超限的零部件进行修复更换。
但若不是工作时间很长的挖掘机突然变慢，就需要检查以下几方面。先查电路保险丝是否断路或短路，再查先导压力是否正常，再看看伺服控制阀-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后将液压泵拆卸进行数据测量，确认挖机问题所在。
3挖掘机无力
挖掘无力是挖掘机典型故障之一。对于挖掘无力可分为两种情况：一种为挖掘无力，发动机不憋车，感觉负荷很轻；第二种为挖掘无力，当动臂或斗杆伸到底时，发动机严重憋车，甚至熄火。
①挖掘无力但发动机不憋车。挖掘力的大小由主泵输出压力决定，发动机是否憋车取决于油泵吸收转矩与发动机输出转矩间的关系。发动机不憋车说明油泵吸收转矩较小，发动机负荷轻。如果挖掘机的工作速度没有明显异常，则应重点检查主泵的最大输出压力即系统溢流压力。如果溢流压力测量值低于规定值，表明该机构液压回路的过载溢流阀设定值不正确，导致该机构过早溢流，工作无力。则可以通过转动调整螺丝来调整机器。②挖掘无力，发动机憋车。发动机憋车表明油泵的吸收转矩大于发动机输出转矩，致使发动机超载。这种故障应首先检查发动机速度传感系统是否正常，检查方法与前文所述发动机检查方法类似。经过以上细致的检查与排除故障，发动机速度传感系统恢复正常功能，发动机憋车现象消失，挖掘力就会恢复正常。
4挖掘作业过程中的常见故障
挖掘机在施工作业中经常出现的一些普遍的故障，如：挖机行走跑偏，原因可能为行走分配油封（又称中心回转接头油封）损坏；两个液压泵流量大小不一；一边行走马达有问题。液压缸快速下泄则可能为安全溢流阀封闭不严，或缸油封严重损坏等等。多智网校诚招全国各地市独家线下商，共同开发网上教育市场。多智教育()！
5挖掘机的日常保养
为了防止挖掘机的故障发生，在日常使用过程中需要十分注意对挖掘机的保养。日常保养包括检查、清洗或更换空气滤芯；清洗冷却系统内部；检查和拧紧履带板螺栓；检查和调节履带反张紧度；检查进气加热器；更换斗齿；调节铲斗间隙；检查前窗清洗液液面；检查、调节空调；清洗驾驶室内地板；更换破碎器滤芯（选配件）。清洗冷却系统内部时，待发动机充分冷却后，缓慢拧松注水口盖，释放水箱内部压力，然后才能放水；不要在发动机工作时进行清洗工作，高速旋转的风扇会造成危险；当清洁或更换冷却液时，应将机器停放在水平地面上。
挖掘技术论文范文第8篇
（1）确定业务对象：做好业务对象的明确是数据域挖掘的首要步骤，挖掘的最后结构是不可预测的，但是探索的问题必须是有预见的，明确业务对象可以避免数据挖掘的盲目性，从而大大提高成功率。
（2）数据准备：首先，对于业务目标相关的内部和外部数据信息进行查找，从中找出可以用于数据挖掘的信息；其次，要对数据信息的内容进行全面细致分析，确定需要进行挖掘操作的类型；然后，结合相应的挖掘算法，将数据转化称为相应的分析模型，以保证数据挖掘的顺利进行。
（3）数据挖掘：在对数据进行转化后，就可以结合相应的挖掘算法，自动完成相应的数据分析工作。
（4）结果分析：对得到的数据分析结果进行评价，结合数据挖掘操作明确分析方法，一般情况下，会用到可视化技术。
（5）知识同化：对分析得到的数据信息进行整理，统一到业务信息系统的组成结构中。这个步骤不一定能够一次完成，而且其中部分步骤可能需要重复进行。
二、数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点
水利工程在经济和社会发展中是非常重要的基础设施，做好水利工程管理工作，确保其功能的有效发挥，是相关管理人员需要重点考虑的问题。最近几年，随着社会经济的飞速发展，水利工程项目的数量和规模不断扩大，产生的水利科学数据也在不断增加，这些数据虽然繁琐，但是在许多科研生产活动和日常生活中都是不可或缺的。例如，在对洪涝、干旱的预防以及对生态环境问题的处理方面，获取完整的水利科学数据是首要任务。那么，针对日益繁杂的海量水利科学数据，如何对有用的信息知识进行提取呢？数据挖掘技术的应用有效的解决了这个问题，可以从海量的数据信息中，挖掘出潜在的、有利用价值的知识，为相关决策提供必要的支持。
1.强化数据库建设
要想对各类数据进行科学有效的收集和整理，就必须建立合理完善的数据库。对于水利工程而言，应该建立分类数据库，如水文、河道河情、水量调度、防洪、汛情等，确保数据的合理性、全面性和准确性，选择合适的方法，对有用数据进行挖掘。
2.合理选择数据挖掘算法
（1）关联规则挖掘算法：关联规则挖掘问题最早提出于1993年，在当前数据挖掘领域，从事务数据库中发现关联规则，已经成为一个极其重要的研究课题。关联规则挖掘的主要目的，是寻找和挖掘隐藏在各种数据之间的相互关系，通过量化的数据，来描述事务A的出现对于事务B出现可能产生的影响，关联规则挖掘就是给定一组Item以及相应的记录组合，通过对记录组合的分析，推导出Item间存在的相关性。当前对于关联规则的描述，一般是利用支持度和置信度，支出度是指产品集A、B同时出现的概率，置信度则是在事务集A出现的前提下，B出现的概率。通过相应的关联分析，可以得出事务A、B同时出现的简单规则，以及每一条规则的支持度和置信度，支持度高则表明规则被经常使用，置信度高则表明规则相对可靠，通过关联分析，可以明确事务A、B的关联程度，决定两种事务同时出现的情况。
（2）自顶而下频繁项挖掘算法：对于长频繁项，如果采用关联规则挖掘算法，需要进行大量的计算分析，不仅耗时耗力，而且影响计算的精准度，这时，就可以采用自顶而下频繁项挖掘算法，这种算法是一种相对优秀的长频繁项挖掘算法，利用了事务项目关联信息表、项目约简、关键项目以及投影数据库等新概念与投影、约简等新方法，在对候选集进行生成的过程中，应该对重复分支进行及时修剪，提升算法的实际效率，从而有效解决了长频繁项的挖掘问题。结合计算机实验以及算法分析，可以看出，这种方法是相对完善的，同时也是十分有效的。不过需要注意的是，当支持度较大、频繁项相对较短时，利用关联规则挖掘中典型的Apriori方法，可以起到更好的效果。
（3）频繁项双向挖掘算法：这种算法是一种融合了自顶向下以及自底向上的双向挖掘算法，可以较好的解决长频繁项以及段频繁项的挖掘问题，主挖掘方向是利用自顶向下挖掘策略，但是结合自底向上方法生成的非频繁项集，可以对候选集进行及时修剪，提升算法的实际效率。
三、结语
挖掘技术论文范文第9篇
关键词：现代教育技术媒体开发
职业教育曾利用电视教育这种很先进的技术办学并取得了辉煌的成绩，时至今日，现代信息技术不断发展，不同程度的渗透到每一个领域，教育领域更是首当其冲。昨日先进的办学技术，已经远不能适应现代远程教育的发展需要，现代教学媒体开发是实现远程教育的重要环节之一。近几年，随着国外远程教育突飞猛进的发展，以及国内高中等院校多媒体课件的开发实践，我们应对现代教育媒体开发的应用前景，特别是对我院远程教育发展的重要性有一个充分的认识。
一、专业教学网络与现代教育技术媒体的开发
现代教育媒体的开发，从技术角度来看是可行的全球计算机网络和多媒体技术的进步导致了新一代知识智能媒体的发展，产生了网络大学(虚拟大学)，这是远程教育的重要特点和今后的发展方向。承载教学媒体的信息可简单的分为实时性和非实时性两类。多媒体信息则非常适应非实时性的传输要求，且价格较低，利用非实时性传输中有一定的延时的特点。像文本、图片、声音、动画等形式的多媒体信息，就可以在低速网上通过电话进行传输。Internet和Intranet上大多采用这种非实时性信息传输方式浏览信息，这非常适合具有交互性的多媒体课件。
二、多媒体课件的应用前景以及精品课件的建立
随着多媒体计算机技术、网络技术的迅猛发展，课件的多媒体化、网络化已势在必行。多媒体课件作为一种先进的、诱人的教学媒体，不仅在媒体形式上独具风格，更深层的意义恐怕是对传统教育模式(包括我们现有的电教模式)和教育观念都带来变革。尽管课件并不能从根本上取代主媒体(如文字教材)和更直接的面授教学，但它的魅力是不可抗拒的，如交互性带来的个别化学习；多媒体信息产生的视、听觉等多重学习刺激；教训内容的有机关联形成的完整的知识链；及时纠正陷阱构造的手把手教学环境，模拟实习(作业)建立仿真实验、练习和自测及其适时批阅带来快速测试反馈等等都有助于教学效果的提高。
挖掘技术论文范文第10篇
[关键词]岩土工程；数据挖掘；知识发现；研究
中图分类号：TP223 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）35-0247-01
伴随着计算机技术的不断提升，岩土工程的数据处理也逐渐向信息化的方向发展。就目前的数据库系统来看，已经拥有了高效地数据录入、修改、查询、统计等等功能，但还缺少对未来数据发展趋势的预测，缺乏挖掘数据背后的知识手段，以便岩土工程的后期数据转化提供资源。实际的岩土工程施工中因存在很多的不确定性，好很多的工程设计取决于工程师的经验与判断，而为了提高工程设计与施工的效率与质量，就必须进行数据挖掘与知识发现措施，对岩土工程各个领域进行分析，扩充知识积累，构建良好的岩土工程信息化设计、施工决策平台。
一、 岩土工程中的数据挖掘技术
1.1 常用的数据挖掘技术方法
通常数据挖掘的主要对象就是结构化的关系数据库或者半结构化的网络数据，数据挖掘的任务则是特征规则、关联规则、辨识规则等规则的挖掘，根据不同的任务来分，数据挖掘主要有聚类法、决策树与规则推理法、神经网络法、遗传算法，还有关联规则算法以及粗糙集方法等等的算法。就这些方法来看，都有其一定的优越性，因此在岩土工程中要根据不同的因素来进行数据挖掘方法的选择。
1.2 数据挖掘的一般步骤
岩土工程的数据挖掘原理就是通过对岩土工程的一些历史数据进行分类与聚类、推理记忆或者归纳、拟合等，并找出这些数据、与事实之间存在的潜在知识的过程。实现数据挖掘的一般步骤主要包括以下几个。首先，需要定义问题，先确定好数据挖掘的目的是解决岩土工程实际设计与施工、预测事实间存在的规律、关系与知识问题，并提出这些问题的阶段。然后需要建立数据库并进行有效的管理，建立数据库就是以便对数据进行分期、分类以及统一管理。其次，对数据的预处理主要包括归纳、孤立点分析以及数据变幻三个方面的数据整理，也是整个数据挖掘过程中最为关键的步骤之一。实际的岩土工程中的数据肯定是不完整的、不一致的，因此这个过程需要特别的注意。然后就是进行模型的搜索与管理，利用已经选择好的挖掘工具与技术，让系统自动进行数据处理。另外，要将数据挖掘发现的知识与已有的基础理论相比较、全面进行分析、推理、检验与验证，确保其合理性并进行评价，最后才能进行知识运用。
二、 实际中的岩土工程数据挖掘应用
前面提到，岩土工程伴随着计算机技术的不断进步与发展，背后的许多重要信息也需要挖掘出来加以利用。传统的关系数据库能够满足日常的数据事物处理，但不能准确的预测未来的发展，因此，就需要取长补短，通过数据挖掘技术对地质因素进行内涵处理，彻底的改变传统的建模假设。
1、 数据挖掘在岩土工程的规律统计与关联规则中的应用。
岩土工程的勘察组要大量的工民建、市政以及桥梁、铁路等各阶段的各类测试与室内试验数据的基础。勘察工作完成后会提供给一些勘察报告，而这些勘察数据中有大量的数据没有被利用起来，而这些勘察报告中的数据其实还是存在很大的价值的，就经验取值来按，这种数据包含了不少主观的因素。对此，有一些研究者也做了很多的尝试，在基于土工试验中产生的数据上提出了应用关联规则挖掘数据预处理的技术，还有利用判定书归纳法等等方法试图发掘岩土工程报告数据潜在价值的研究。当前我国岩土工程数据挖掘与知识发现技术主要要求就是可视化、智能化发展要求，对于此，基于GIS的地震砂土液化可视化评价系统应运而生，从设计准则与系统结构来说，该系统都是可以实现这些要求的技术。此外，在工程设计中，设计方案通常还要受很多的直接或者间接因素的影响，再加上这些因素的不确定性与复杂关联性，使得数据更加难以描述与挖掘。同样，在岩土工程设计与关联规则中，也有不少的数据挖掘研究。例如，新版的《岩土勘察规范》中就提到，是通过不同于传统的随机变量理论的随机场理论，更好地去模拟土的空间变异性与相关性。在完善测定分析方法的同时，加大相关数据挖掘工作，通过适当的方法去寻找工程的风险与变形数据特征，给判别与评价工程提供依据。
2、 数据挖掘在岩土工程中的监测与检测应用。
当数据挖掘技术运用在岩土工程的边坡处理中时，因要受边坡稳定性的地质因素与工程因素的综合影响，其随机性、模糊性与可变性等不确定性影响是变化的，这些因素之间又存在复杂的非线性关系，因此数据挖掘就可以用分析边坡的稳定性与变形的预测。通过运用基于粗糙集理论数据挖掘技术，来分析边坡稳定性数据，能够实现从复杂的参数中提取有用决策规则，从而达到准确分析边批稳定性的目的。另外，在环境水文方面，当前也有相关研究是基于水文数据库的全局性多因素数据挖掘，但其研究现状还不成熟，因此，需要在此基础上，进一步对水文序列的相似性、周期性以及序列模式进行研究。总之，数据挖掘技术是融合人工智能、信息融合与数据统计等几方面的研究成功，但数据挖掘的目标必须是可靠的结果，因此要克服其他的辅助技术缺点，尽量避开这些弊端与缺陷。严格要求挖掘过程的数据样本与数据质量，保证高质高效的数据与处理技术，确保挖掘结果的准确性与可靠性、实用性。
结语：事实上，岩土工程中的数据挖掘技术是综合多年来的数理统计与人工智能与知识领域的研究成果的，数据挖掘不仅是一个集成数据库、人工智能、信息融合、可视化的计算机技术，也是挖掘岩土工程背后隐藏知识的一种重要手段。对于数据挖掘的未来发展，仍然需要我们不断的研究与探索，为岩土工程研究提供更准确、可靠的依据。
参考文献
[1]薛祥，孙宏伟，沈滨，于玮，张权益. 岩土工程中的数据挖掘和知识发现探讨[J]. 工程勘察，2007，10：11-16+28.
[2]李德仁，王树良，史文中，王新洲. 论空间数据挖掘和知识发现[J]. 武汉大学学报（信息科学版），2001，06：491-499.
[3]梅时春，李人厚，罗印升. 过程监控中数据挖掘与知识发现理论及应用[J]. 微计算机信息，2002，02：1-3.
挖掘技术论文范文第11篇
关键词：大数据；数据挖掘；教学方式；考核方式
大数据时代的到来，给人们的生产和生活带来极大的变革，由此也引起了社会各界的广泛关注。目前，大数据已经与我们的日常生活息息相关，对各行业的发展也产生了至关重要的作用。数据挖掘技术是信息化的产物，也是现代企业生产和发展过程中需要用到的重要技术之一，因此对数据挖掘技术人才的需求越来越多，《数据挖掘》学科由此得到了快速的发展。本文将对《数据挖掘》课程的教学展开论述，希望能引起同行的共鸣。
1 大数据介绍
1.1 大数据含义 大数据是网络技术发展到一定阶段出现的新兴名词，是指数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的集合，大数据是以云计算的共享平台为基础，通过数据的交叉复用，形成新的智力资源和知识服务能力。大数据处理需要分布式计算机构架才能完成，仅依靠单台的计算机无法实现大数据处理，因此大数据处理就是借助云计算的分布式处理、分布式数据库、虚拟存储技术对大量数据进行整合处理的过程。
1.2 大数据特征 大数据具有数量大（Volume）、类型多（Variety）、价值高（Value）和速度快（Velocity）的特点，简称为“4V”。大数据处理的数据规模不断扩大，已经由GB、TB级扩展到EB或ZB级，这是普通计算机硬盘容量所无法达到的；大数据对象包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，存储对象由传统的文本内容扩展到了音频数据、视频数据、搜索引擎中关键词等，其数据的类型繁多复杂；数据之间的关联性不断加强，已经对社会经济、系统、信息学、网络学以及心理学等多个领域产生了深远影响；大数据的产生形式以数据流为主，能瞬时产生，具有很强的动态性和时效性。
2 《数据挖掘》课程教学探讨
2.1 教学内容 《数据挖掘》是一门综合性的学科，学科内涉及的主要内容有数据库技术、统计学、信息检索、计算机技术以及可视化技术等，需要不同的学科交叉学习，因此，该课程具有很高的理论性和实践性。在教学过程中，不仅要注重基础理论知识的培养，还要加强对学生创新能力以及问题解决能力的培养。课程的知识结构可按照表1所示组建。
数据挖掘前需要进行预处理，然后才能存入数据仓库，再利用相关的挖掘工具和算法，按照挖掘流程进行数据挖掘，最后将挖掘结果以可视化的形式展示出来。在整个教学过程中，教学重点是挖掘工具和挖掘算法，其中挖掘工具主要有通用挖掘工具和专用挖掘工具两类，而挖掘算法则包括分类法、关联分析法、聚类法等10种方法。学生不仅要了解各类算法的相关概念，还要能利用算法对实例进行分析。
2.2 《数据挖掘》课程教学探索
2.2.1 培养数据意识 《数据挖掘》是以数据为驱动的理论分析和应用课程，具有抽象性和具体性，抽象性是指数据挖掘过程中的理论、技术和方法具有很强的抽象性，学生在有限的时间内无法理解和消化；具体性是指研究内容比较客观，具有一定的解释性和理解性。针对以上特点，教师在组织教学时，应先培养学生的学习兴趣，使学生产生一定的数据意识。具体安排时，可先安排2-4个学时讲解数据及其主要应用，让学生对大数据的产生、影响和应用等内容做初步了解，使学生对该课程的学习目的和实际意义产生客观认识。
2.2.2 深化基础，加强理论体系 大数据特征对数据分析技术提出了更高的要求，现有的数据分析技术难以满足实际需求，这就说明了数据挖掘技术的应用和发展将面临更严峻的考验。数据挖掘技术涉及的知识内容较多，在大学课程体系中难以全部开设，给学生的学习带来很大阻碍。为解决以上问题，开封大学采取措施：将《数据挖掘》课程授课对象设定为高年级学生，经过两年或三年基础课程的学习，学生已经具备了一定的理论基础，在学习《数据挖掘》课程中，就可节约大量时间学习课程的核心内容。
2.2.3 教学方式多样化 理论来源于实践，也可以指导实践；实践是检验理论的唯一途径。《数据挖掘》具有很强的抽象性，学生无法在有限的学习时间内对众多概念产生足够清晰的认识，只能借助实践教学使学生明白课程内容的原理及其实用价值。在讲解基本概念、原理或者算法时，可采取案例教学法、任务驱动教学法、项目教学法等，将理论与实践相结合，提高学生的学习兴趣和操作能力。因此教师应在教学过程中注意教学方法的选择和使用，充分体现出学生的主体地位和教师的主导作用，通过一系列理实一体化教学方式，提高教学效果。
2.3 改革教学考核方式 《数据挖掘》是一门融合多种学科的实践课程，因此，课程的评价方式也应做出一定的改进。在考核时，应包括理论基础和实践部分考核，除考查学生对基本概念、挖掘流程等内容的掌握情况外，还应对学生的实践操作技能进行考核，采用多种方式对学生的学习进行评价，提高考核的有效性和公平性。
3 结语
随着信息化技术的不断发展，现代企业生产运行对信息化管理系统的依赖性越来越高，现代社会已经进入了大数据时代，在这种时代背景下，数据挖掘技术得到了社会各界的广泛重视，企业对该专业的人才需求也越来越多，这就为《数据挖掘》课程的发展提供了有利条件。高校及任课教师应认清形势，积极调整教学理念，通过优化课程内容，改进教学方式和考核方式，提高课程的教学效果，以培养高专业素养和高操作技能的复合型人才。
参考文献：
[1]范祺，朱昌杰，肖建于，沈龙凤，李敏.以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究[J].科技信息，2012（11）：9-10.
挖掘技术论文范文第12篇
院大数据时代的到来，极大的推动了数据挖掘技术的应用，因此，现代企业对数据挖掘技术人才的需求越来越多，《数据挖掘》课程由此得到快速发展。《数据挖掘》是一门综合了多种学科的复杂性学科，具有很强的理论性和实践性，因此对教学的要求较高。本文将围绕《数据挖掘》课程的教学内容、教学方式、考核方法以及其他内容展开论述。
关键词：
院大数据；数据挖掘；教学方式；考核方式
大数据时代的到来，给人们的生产和生活带来极大的变革，由此也引起了社会各界的广泛关注。目前，大数据已经与我们的日常生活息息相关，对各行业的发展也产生了至关重要的作用。数据挖掘技术是信息化的产物，也是现代企业生产和发展过程中需要用到的重要技术之一，因此对数据挖掘技术人才的需求越来越多，《数据挖掘》学科由此得到了快速的发展。本文将对《数据挖掘》课程的教学展开论述，希望能引起同行的共鸣。
1大数据介绍
1.1大数据含义大数据是网络技术发展到一定阶段出现的新兴名词，是指数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的集合，大数据是以云计算的共享平台为基础，通过数据的交叉复用，形成新的智力资源和知识服务能力。大数据处理需要分布式计算机构架才能完成，仅依靠单台的计算机无法实现大数据处理，因此大数据处理就是借助云计算的分布式处理、分布式数据库、虚拟存储技术对大量数据进行整合处理的过程。
1.2大数据特征大数据具有数量大（Volume)、类型多(Variety)、价值高（Value）和速度快（Velocity）的特点，简称为“4V”。大数据处理的数据规模不断扩大，已经由GB、TB级扩展到EB或ZB级，这是普通计算机硬盘容量所无法达到的；大数据对象包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，存储对象由传统的文本内容扩展到了音频数据、视频数据、搜索引擎中关键词等，其数据的类型繁多复杂；数据之间的关联性不断加强，已经对社会经济、系统、信息学、网络学以及心理学等多个领域产生了深远影响；大数据的产生形式以数据流为主，能瞬时产生，具有很强的动态性和时效性。
2数据挖掘曳课程教学探讨
2.1教学内容《数据挖掘》是一门综合性的学科，学科内涉及的主要内容有数据库技术、统计学、信息检索、计算机技术以及可视化技术等，需要不同的学科交叉学习，因此，该课程具有很高的理论性和实践性。在教学过程中，不仅要注重基础理论知识的培养，还要加强对学生创新能力以及问题解决能力的培养。课程的知识结构可按照表1所示组建。数据挖掘前需要进行预处理，然后才能存入数据仓库，再利用相关的挖掘工具和算法，按照挖掘流程进行数据挖掘，最后将挖掘结果以可视化的形式展示出来。在整个教学过程中，教学重点是挖掘工具和挖掘算法，其中挖掘工具主要有通用挖掘工具和专用挖掘工具两类，而挖掘算法则包括分类法、关联分析法、聚类法等10种方法。学生不仅要了解各类算法的相关概念，还要能利用算法对实例进行分析。
2.2《数据挖掘》课程教学探索
2.2.1培养数据意识《数据挖掘》是以数据为驱动的理论分析和应用课程，具有抽象性和具体性，抽象性是指数据挖掘过程中的理论、技术和方法具有很强的抽象性，学生在有限的时间内无法理解和消化；具体性是指研究内容比较客观，具有一定的解释性和理解性。针对以上特点，教师在组织教学时，应先培养学生的学习兴趣，使学生产生一定的数据意识。具体安排时，可先安排2-4个学时讲解数据及其主要应用，让学生对大数据的产生、影响和应用等内容做初步了解，使学生对该课程的学习目的和实际意义产生客观认识。
2.2.2深化基础，加强理论体系大数据特征对数据分析技术提出了更高的要求，现有的数据分析技术难以满足实际需求，这就说明了数据挖掘技术的应用和发展将面临更严峻的考验。数据挖掘技术涉及的知识内容较多，在大学课程体系中难以全部开设，给学生的学习带来很大阻碍。为解决以上问题，开封大学采取措施：将《数据挖掘》课程授课对象设定为高年级学生，经过两年或三年基础课程的学习，学生已经具备了一定的理论基础，在学习《数据挖掘》课程中，就可节约大量时间学习课程的核心内容。
2.2.3教学方式多样化理论来源于实践，也可以指导实践；实践是检验理论的唯一途径。《数据挖掘》具有很强的抽象性，学生无法在有限的学习时间内对众多概念产生足够清晰的认识，只能借助实践教学使学生明白课程内容的原理及其实用价值。在讲解基本概念、原理或者算法时，可采取案例教学法、任务驱动教学法、项目教学法等，将理论与实践相结合，提高学生的学习兴趣和操作能力。因此教师应在教学过程中注意教学方法的选择和使用，充分体现出学生的主体地位和教师的主导作用，通过一系列理实一体化教学方式，提高教学效果。
2.3改革教学考核方式《数据挖掘》是一门融合多种学科的实践课程，因此，课程的评价方式也应做出一定的改进。在考核时，应包括理论基础和实践部分考核，除考查学生对基本概念、挖掘流程等内容的掌握情况外，还应对学生的实践操作技能进行考核，采用多种方式对学生的学习进行评价，提高考核的有效性和公平性。
3结语
随着信息化技术的不断发展，现代企业生产运行对信息化管理系统的依赖性越来越高，现代社会已经进入了大数据时代，在这种时代背景下，数据挖掘技术得到了社会各界的广泛重视，企业对该专业的人才需求也越来越多，这就为《数据挖掘》课程的发展提供了有利条件。高校及任课教师应认清形势，积极调整教学理念，通过优化课程内容，改进教学方式和考核方式，提高课程的教学效果，以培养高专业素养和高操作技能的复合型人才。
参考文献
[1]范祺，朱昌杰，肖建于，沈龙凤，李敏.以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究[J].科技信息，2012(11):9-10.
[2]周森鑫，盛鹏飞，王夫芹.数据挖掘课程案例教学研究[J].计算机技术与发展，2012(11):183-186.
挖掘技术论文范文第13篇
关键词：网络舆情；监测引导；Web数据挖掘
中图分类号：C93 文献标志码：A 文章编号：1673—291X（2012）28—0227—03
一、时代背景
互联网时代是人类历史上一个空前伟大的技术革命时代。现代信息技术、通讯传播技术、网络技术等众多现代化的传播技术已渗透到社会生活的各个领域。互联网广泛性、即时性、开放性、共享性和互动性的特点及丰富多彩、方便实用的应用形式决定其日益成为反映社情民意的重要阵地，网上热点层出不穷，网络舆情对国家事务、公共事务决策的影响力也日益加大。历史原因曾使中国长期处于封闭状态，国内关于舆情的研究起步较晚，目前迫切需要提升与之相应的理论和技术支持。舆情分析与监测是信息深加工，以往“剪报”式低价值粗加工的信息服务，虽可按主题范围搜集，但提供的结果仅局限于单一的信息内容，传统的单一线性收集方式已不能够满足人类大脑发散思维的需要。
二、网络舆情监测引导的技术支撑
在浩瀚的网络中，政府如果仅仅依靠人工完成网络海量信息的收集和处理是不现实的。而Web数据挖掘能快速、准确的获得有价值的网络信息，利用历史数据预测未来的行为以及从海量数据中发现知识。它克服了普通数据库管理系统无法发现数据中隐藏的关系和规则及根据现有数据预测未来的弱点。Web数据挖掘的出现为自动和智能的把互联网上的海量数据转化为有用信息和知识提供了条件。可有效地从Web获取并分析相关舆情，达到监测、辅助决策和引导的目的，为网络舆情预警提供了极大的帮助。
（一）Web数据挖掘
Web数据挖掘由传统数据库领域的数据挖掘技术演变而来。数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取出人们感兴趣的、可信的、隐含的、明显未知的、新颖的、有效的、具有潜在用处的信息的过程[1]。随着互联网的蓬勃发展，数据挖掘技术被运用到网络上，并根据网络信息的特点发展出新的理论与方法，演变成网络数据挖掘技术。Web数据挖掘是指对目标样本进行分析提取特征，以此为依据从Web文档和Web活动中抽取人们感兴趣、潜在的有用模式和隐藏的信息，所挖掘出的知识能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制等方面。
根据挖掘对象的不同，可将Web数据挖掘技术分为三大类[2]：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。Web内容挖掘是指从Web上检索资源，从相关文件内容及描述信息中获取有价值的潜在信息。根据处理对象的不同，Web内容挖掘分为文本挖掘和多媒体挖掘。Web结构挖掘的目标是Web文档的链接结构，目的在于揭示蕴含于文档结构中的信息，主要方法是通过对Web站点的结构进行分析、变形和归纳，将Web页面进行分类，以利于信息的搜索。结构挖掘的重点在于链接信息。Web使用挖掘是从服务器访问日志、用户策略、用户对话和事物处理信息中得到用户的访问模式和感兴趣的信息，利用这种方法，可以获知Web使用者的行为偏好，从而预测其行为。
（二）Web挖掘过程
Web数据挖掘依然遵循数据挖掘的研究思路，挖掘过程分为四个阶段：数据收集、数据预处理、模式发现和模式分析（如图1所示）[3]。
1.数据收集。网络信息的收集是网络舆情监测的源头，其广度和深度决定了监测效果。对于明确主题的舆情信息采集，可以采用搜索引擎方法。由于各个现存搜索引擎索引数据库的构造方法不同，其索引数据不尽完整，所以应将多个单搜索引擎搜索结果进行整合、调用、控制和优化。搜索中可以以宽度优先、深度优先或启发方式循环地在互联网中发现相关信息，可将网络空间按域名、IP地址或国别域名划分为独立子空间详细搜索；或以信息类型为划分，如HTML格式、XML格式、FTP文件、Word文档、newsgroup文章和各种音、视频文件等。舆情信息检索结果可按不同维度展现，包括按内容分类、舆情分类、相关人物、相关机构、相关地区、正负面分类等。每个维度下把搜索结果自动分类统计展示，以便短时间内检索到精确信息。
2.数据预处理。因原始Web访问数据的文件格式是半结构化的，包含不完整、冗余、错误的数据，需进行提取、分解、合并，转化为适合挖掘的格式，保存到关系型数据库表或数据仓库中，等待进一步处理。数据预处理可改进数据质量，提高后续舆情挖掘过程的精度和性能。对采集到的舆情进行初步加工处理，如格式转换、数据清理、数据统计，对于新闻评论，需过滤无关信息，保存新闻标题、出处、时间、内容、点击次数、评论人、评论内容和评论数量等。对于论坛，需记录帖子的标题、发言人、时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时甚至可直接对网站服务器的数据库进行操作。
3.模式发现。利用数据挖掘的算法可发现用户聚类、页面聚类、频繁访问页组、频繁访问路径等隐藏的用户访问模式。若在挖掘用户浏览模式过程中发现选择的数据或属性有偏差，或挖掘技术达不到预期结果，需根据反馈结果不断重复以上过程，通过数据挖掘，创建和更新用户模式库。模式发现可应用许多相关领域的方法，但需针对Web数据挖掘的特点做出相应的改进。
挖掘技术论文范文第14篇
【关键词】数量经济学 数据挖掘 区别 联系
一、数量经济学与数据挖掘基本概念
（一）数量经济学
随着我国经济的发展，国家经济的高效运转越来越离不开数学，例如就当前惨淡的股票市场来说，数学在其中发挥着巨大的作用。数学应用到经济学中，经济学领域内产生了数量经济学。在我国数量经济学的发展以1979年中国数量经济研究会成立为标志，历经近四十年的发展，具有鲜明的中国特色。数量经济学是在对理论经济学进行研究的基础上，通过不断更新的数学方法和计算技术对经济关系进行定量分析，总结其经济事实背后的规律，其中通过建立数学模型的方式对经济关系进行定量研究是数量经济学的主要特征。
当前数量经济学在我国学术界的地位模糊不清，其既是一门方法论，又是一门计量学科，同时还是一门组织管理科学。然而毫无疑问的是数量经济学是将理论经济学的抽象固化的理论概念进行外在的定量分析，使得经济事件背后的经验公式得以在实际生产生活实际中被有效利用，进行转化为措施、方案等，显然数量经济学是联系理论与实践的纽带。
（二）数据挖掘
数据挖掘（Date Mining），其是多学科的综合产物，始于20世纪90年代。随着信息技术的进步和大数据时代的到来，特别是数据库技术的更新换代使得当下信息数据呈现爆炸式增长。数据挖掘简单来讲，便是将大量不完整嘈杂的数据中整理分析出客户所感兴趣的信息，数据挖掘包括数据库准备、数据有效开采、结论表示和解释三个层面。数据挖掘技术主要由数理统计、人工智能以及数据库技术作为支撑，其主要功能有分类、发现关联规则以及序列模式、聚类、预测以及偏差预测等。当前关于数据挖掘方法的研究主要有基于统计方法的复杂数据挖掘、基于支持向量机的数据挖掘、基于神经网络的数据挖掘以及基于遗传算法的数据挖掘等。
二、数量经济学与数据挖掘的联系
（一）应用数学作为研究基础
就数量经济学与数据挖掘的联系来说，首先两者均将应用数学作为其研究的基础：在数量经济学中，建立经济数学模型的形式将外在客观的经济事件间隐藏的相互联系进行定量分析，而在数据挖掘中应用数学为其提供了普适性的方法论，例如数据挖掘的方法中的统计学方法，其可以简单分为回归分析、非判断分析等均需要通过大量的数学分析来实现。
（二）反映客观规律与联系
总体上来说，无论是数量经济学还是数据挖掘技术均是为了服务人们更好的进行生产实践来服务的，均是用来分析和判断事实背后的客观规律和相互联系。数据挖掘的目的便是为了深层次的挖掘数据中所隐藏的“知识”，例如在股票市场，先进的交易软件能够更快的处理和分析当前的股票市场，能够短期内进行市场预测，数据挖掘技术通过数据库分析和处理技术展现出来。数量经济学作用在现实生活中，其可以进行投入产出分析、费用效益分析以及电子计算数据模拟等。
（三）数据库作为主要研究对象
毫无疑问的是，在当前信息大爆炸的时代，数据库技术作为存取信息的最为高效的模式在数量经济学和数据挖掘中占有极为重要的地位。数据挖掘其通过对存储于数据库中的大量繁冗嘈杂的信息进行组合分解等方法获得有用的信息，数量经济学虽然仅仅是作为经济学的一部分，但显然其需要大量的统计数据作为研究支撑，为此数据库技术的更新换代与数量经济学和数据挖掘的发展相互促进、相互影响。
三、数量经济学与数据挖掘的区别500
（一）理论基础各异
数量经济学的理论基础为理论经济，数量经济学是将理论经济的理论概念进行外在的具象化，从外在的经济事实背后的数据分析得出经验公式与模型，其显然属于经济学的一部分，一定程度上来说，其经验公式仅仅适用于经济领域；数据挖掘技术其理论基础为单纯的应用数学，具有适用对象的普适性、大众性。
（二）实现机理各异
数量经济学其实现机理可以简单描述为在已有经济数学模型的基础上进行外在客观经济事实的分析，其主要需要通过大量的人力分析来完成，无法通过数据分析来发现新的数据模型；数据挖掘技术其最重要的特征在于对数据库中大量不完整的信息的推理关联分析，其能够发现存在在整个数据库中的事实未曾发现的模式，例如在每日的天气预报中，对每日天气的预测分析中将包含多种不同的影响因素，需要大量的数据库分析。
（三）对象领域各异
数量经济学的适用对象主要为经济学中存在的问题，显然具有一定的区域局限性，其通过数据分析得出的经济数学模型也仅仅适用于经济领域，而数据挖掘技术其理论基础为普适性的应用数学，范围实用性更广。
四、数量经济学与数据挖掘的技术应用
（一）数量经济学应用
数量经济学是量化了的经济学，其包含计量经济学和数理统计学。随着市场经济的发展，数量经济学影响着我们日常生活的方法面面，例如老龄化经济效应数理分析模型用来分析人口结构因素以及人口老龄化对我国经济成长潜力的影响，经济发展的灰色预测与模糊评价用来对于我国与世界各国的经济增长以及所面临的威胁机遇进行预测分析等。
（二）数据挖掘技术应用
数据挖掘技术所要处理的问题更广，显然其能够应用到的涉及面更大。例如数据挖掘技术主要被用在商业领域，尤其是在银行以及保险销售领域，例如在客户群体划分、客户流失分析以及客户信用记录分析等方面，其次在市场营销方面，数据挖掘技术更是大放异彩，例如著名的Bass Export利用IBM数据挖掘技术进行客户分析。
参考文献：
[1]李军.数据挖掘方法及其在上市公司中的应用研究[D].湖南大学，2004.
挖掘技术论文范文第15篇
关键词 技术情报分析；数据挖掘
中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）92-0211-02
1 概述
在面对海量的情报信息资源时，如何高效、准确的开展分析工作，为管理决策人员提供支持，已成为当今科技工作的重要组成部分。可以说，情报分析方法和相关工具的合理使用决定了情报获取的准确性和有效性，并将直接影响制定战略决策的有效性和科学性。
技术情报分析系统主要进行与技术相关科技论文、专利、互联网情报数据的分析，实现分析方法、算法、分析结果的表现形式以及分析报告自动生成等技术。该情报分析系统除了基本的维度统计分析外，更多的侧重于利用知识发现、数据挖掘等技术进行情报数据的深度处理与分析。通过情报分析系统开发设计，结合数据挖掘等技术的合理使用，使得系统使用者能够快速、有效、全面地获取技术的情报信息。
2 系统的设计与功能描述
2.3 数据挖掘技术设计
2.3.1数据文本特征表示
在进行文本挖掘时，对文本特征进行处理，实现对非结构化的文本向结构化转换。情报分析系统采用向量空间模型（Vector Space Model，VSM）进行文本的表示，并利用倒排文档频率TFIDF进行专利文本的特征提取，以此作为论文、专利文本挖掘的基础。
2.3.2关联算法
在挖掘论文专利作者之间、机构之间、国家之间的研究内容关联性上，采用了基于文本挖掘的关联算法。通过对技术关键词的共生关系（Terms Co-occurrences）计算来识别、确定一组文献内部所包含的技术组（群）。
2.3.3 层次结构可视化算法
情报分析系统中关于论文和专利的引证分析、专利同族分析采用了层次结构可视化算法Hyperbolic Tree，即双曲树算法。其主要原理是将树结构在双曲空间进行布局，然后映射到欧式空间的庞莱卡圆盘进行显示。欧式空间中两个相同大小的区域离庞莱卡圆盘中心越近，在双曲空间中所占用的空间越小；反之，双曲空间中两个大小相同的区域离原点越近在庞莱卡圆盘中所占用的空间越大。
4 结论
本文提出运用数据挖掘方法实现对大量数据的分析和判断，可有效帮助科技情报机构和人员提高综合情报分析能力和决策的质量。同时，该方法可按照不同需要进行功能拓展，实现向更多的技术情报领域延伸。
参考文献
[1]Dongpeng Yang. Application of Data Mining in the Evaluation of Credibility， 第十一届亚太地区知识发现与数据挖掘国际会议（PAKDD），IOS Press出版， 2007.
[2]乐明扬.公安情报分析中的数据挖掘应用研究.信息与电脑.2012（8）.
[3]蒲群莹.基于数据挖掘的竞争情报系统模型[J].情报杂志.2005，1.
