数据挖掘技术及其在港口淤积预测中的应用研究

港口淤积问题是众多港口都不可避免而又必须慎重对待并加以解决的重要课题，本文通过对港口淤积量预测的现状及数据挖掘技术的分析，阐明了在港口淤积预测问题上应用数据挖掘技术的可行性，并进一步提出了应用数据挖掘技术解决港口淤积预测问题所采用的数据挖掘方法和流程。     

第三届全国生物质谱暨蛋白质组数据处理学术交流会

为了积极促进我国生物质谱、蛋白质组学技术发展和应用,加强数据挖掘的经验交流,全国生物质谱暨蛋白质组数据处理学术交流会定于2010年5月15～17日在云南省丽江市召开。本届学术会议将邀请生物质谱、蛋白质组学及生物信息学相关领域的专家和教授作专题报告,热诚欢迎全国从事生物质谱、蛋白质组学技术发展和应用以及数据挖掘的科研和技术人员,以及相关企业与会交流。     

生物信息学及其在农作物基因工程中的应用

生物信息学是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学、化学等学科相互渗透而高度交叉形成的一门新兴前沿学科。生物信息学必将成为农作物基因工程中获得新基因的重要手段。本文阐述了生物信息学研究所依据的数据库为主的生物信息资源及其在农业领域的部分应用,并为生物信息学在农作物基因工程的前景做了展望。     

数据挖掘在教育信息化中的应用

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿课题，被公认为是最具发展前景的关键技术之一。文章从数据挖掘的概念出发，概述了数据挖掘的常用方法、数据挖掘的过程，并对教育信息化条件下，数据挖掘的应用进行了深入细致地分析。     

数据挖掘在精准农业中的应用现状及发展趋势

随着与计算机相关的信息技术在精准农业上的广泛应用,积累了大量与精准农业生产过程密切相关的属性数据和空间数据,使得数据挖掘技术在其领域中显示出越来越重要的作用.文中结合农业领域的特点,系统综述了聚类分析、决策树、关联规则、粗糙集等主要数据挖掘技术在精准农业中的应用现状及应用前景.     

GIS与空间数据挖掘集成在农业中的应用

随着数据挖掘的发展与日益成熟,空间数据挖掘成为研究的热点之一,可以广泛地应用于地理信息系统、遥感图像处理、计算机利用等领域。进行了GIS与空间数据挖掘集成技术的初探,探讨DM在GIS中应用的必要性与可能性,以解决GIS中面临的"数据丰富但知识贫乏"的瓶颈问题。介绍在GIS数据库中进行数据挖掘,可以发现的知识类型和具体应用,最后以马尔可夫预测法预测未来几年的农业收成状态的实例说明空间数据挖掘技术对GIS的贡献。     

农业生物信息学研究现状、成就及展望

２０世纪８０年代末，人类基因组计划（HumanGenomeProject，HGP）的启动推动了生物信息学的产生和蓬勃发展。人类基因组计划的直接结果是获得了大量不连续的数据。对这些数据的收集、存储、分析和解释，从中获取有用的生物学信息，导致了生物信息学的产生，生物信息学在农作物基因组分析中的深入应用产生了农业生物信息学。一、生物信息学研究现状及成就１．农业生物信息学基因图谱研究为加快转基因作物育种和生物信息学的农业应用打下了良好基础，对作物进行基因组分析需要生物信息学工具。生物信息学的特殊作用主要体现在以下３个方面…     

数据挖掘在农业数字图书馆中的应用

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。笔者在描述数据挖掘技术的基础上，探讨了数据挖掘技术在农业数字图书馆信息咨询、个性化服务、信息资源优化、读者需求分析等中的应用。     

数据挖掘在图书馆期刊管理中的应用

随着互联网的普及和计算机自动化技术的迅猛发展,我们进入了一个信息爆炸性增长的时代,信息的剧烈增长打破了信息的供给与消费之间的平衡状态.在思考如何不被信息淹没,从信息海洋中发现并获取有用、可用的数据,以体现数据价值与提高信息利用率的问题上,数据挖掘技术为解决这些问题提供了强有效的方法和途径.探讨数据挖掘技术在图书馆期刊管理中的应用,并进一步分析应用的可行性和必要性,从而看出数据挖掘在图书馆期刊管理中的应用成效.     

数据挖掘在超级市场中的运用

数据挖掘(Data Mining，DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前，商业领域的应用刚刚起步。本文主要阐述数据挖掘的一般技术，着重探讨数据挖掘技术在超级市场运营中的应用，讨论数据挖掘在顾客关系管理(CRM)中的具体使用。     

空间数据挖掘中的空间数据结构的研究

空间数据不仅具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性等特点,而且包含空间不确定性。同时,空间数据结构对数据在计算机中的组织方式和分布起决定性作用。     

基于灰色系统理论的时序数据挖掘技术及应用

运用计算机技术、数据库技术和灰色系统理论,给出了时序数据挖掘方法,结合实际问题,介绍了GM(1,1)模型和G-C-D模型算法,并运用G-C-D模型对河南的经济增长与技术进步、资金和劳动力之间的关系进行分析,得到了有意义的结果.     

分布式数据挖掘在森林资源信息管理中的应用

分析了分布式数据挖掘技术在森林资源信息管理中的重要性,探讨了森林资源分布式数据挖掘系统的关键技术 森林资源管理部门的组织机构是一种层次式的结构,从林业基层单位到国家林业局数据量由小变大、数据粒度由细变粗 据此提出了包含客户端程序、服务器数据挖掘组件、分布式数据挖掘组件、数据转换中间件和"四库"等部分的森林资源分布式数据挖掘系统结构,并对结构的各组成部分进行简述     

一种基于数据挖掘的Snort系统的设计与应用

为了提高入侵的检测效率,提出了一种基于数据挖掘的改进的Snort系统.该系统充分利用数据挖掘的入侵检测优点,采用改进的Apriori算法,在Snort原系统基础上增加一个数据异常检测模块,改进了Snort存在的缺点,提高了检测率.通过模拟实验验证和实际网络环境应用分析,得出该系统比原Snort系统具有更高的检测性能,能检测未知的网络入侵,提高计算机系统的安全性.     

数据挖掘在教学中的应用

数据挖掘指从数据仓库中提取隐含的、事先未知的和潜在有用的信息,从而帮助决策者提出问题、发现问题、解决问题等。数据挖掘在教学中也开始被应用,并取得良好的效果。     

数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展

我国渔业正处于高速发展时期，渔业生产数据大量积累，如何有效分析利用这些数据并发现数据背后隐藏的知识成为当前需要研究的重要问题。数据挖掘技术正是一类可从海量数据中发掘潜在规律与知识的技术。介绍了神经网络、决策树、聚类等常用数据挖掘算法，并分别从渔业生产要素和渔业生产过程两方面综述了国内外的应用进展，并对该技术在渔业生产中的发展方向进行了展望。分析认为，在渔业信息化发展相对成熟的前提下，数据挖掘技术可应用于多个渔业生产环节，为渔业生产发展提供有效的决策支持。     

FSM——基于子图同构和结构同构的频繁子图挖掘算法

图结构挖掘已成为当前数据挖掘的研究重点之一.在文本结构分析、生物信息处理以及网络结构分析等领域,图结构挖掘都有着广泛的应用.该文通过引入子图同构和结构同构的概念,借助贪婪搜索算法和完全级别搜索算法的思想,结合图论和频繁项目集的挖掘算法,提出了一种新的频繁子图挖掘算法——FSM（frequent subgraph mining）.FSM算法降低了寻找频繁子图的复杂度,提高了图结构挖掘的效率.     

数据挖掘中的数据预处理与维度优化

介绍了数据挖掘的研究发展现状，以及数据预处理与维度问题在数据挖掘过程中的重要性，并对数据的预处理和维度优化方面提出了一些问题及其解决方法。最后提出了在数据挖掘过程中所面临的挑战。     

基于数据挖掘的农民工就业推荐系统构建

在深入分析数据挖掘理论与农民工的主要特征要素的基础上,运用决策树模型中的ID3算法,对样本进行整理、转换以及分类,构建基于数据挖掘的农民工就业的推荐系统,以从大量的信息中发现规律和知识,为企业提供高效、科学的方法招聘相关的技术人才。