基于数据挖掘的单进水平管理优化研究

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

针对传统选线判据无法精确识别干扰信号、可能导致频繁误跳闸的问题，本研究利用数据挖掘中的K-means算法进行了改进。通过对某支路历史数据的聚类分析，成功区分漏电真零序电流与干扰信号，显著提升了选线判据的准确性。

黑色背景的后台界面配上简洁的功能按钮，基于数据挖掘的物资管理系统看起来就挺顺眼。这个系统主要做仓库里的物资信息管理，用的技术不算复杂，前后端分离，逻辑还挺清楚。嗯，比较适合你拿来当参考，或者直接改改就能上项目。 物资多、流转快，是不是老觉得 Excel 跟不上节奏？这个系统就专门针对这种场景，像物资入库、调配、库存盘点这些，基本功能都有，操作还算顺手。是数据挖掘那一块，用了些比较基础的模型，不深但实用。 页面结构也清晰，菜单在左，内容区响应也快。数据库方面，可以对接 Oracle 或 SQL Server，配好连接之后基本不用太操心。路径配置、数据表结构什么的都有文档，新手看着也能搞懂。 如果

为解决大数据环境下的数据挖掘难题，研究了基于Spark核心引擎的数据挖掘引擎。利用Spark的内存计算算子，实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算，使其能在集群环境中高效运行。采用系统分层方法设计了数据挖掘系统，构建了完整的大数据挖掘平台。实验证明，基于Spark的并行计算能显著缩短执行时间，在大数据挖掘应用中表现优异。

TRIZ 的冲突矩阵用来搞定设计冲突，确实是个老牌好工具。是在做单目标优化的时候，像要提升效率但又不想牺牲成本，常规方法一上来就卡壳。但这个方法还挺的，它把那些工程里的冲突，借助聚类给分类整理了，省得你一个个参数去对照。整体流程也不复杂，、匹配、验证，一步步来，响应也快，思路还挺清晰的。 统计+聚类的组合，用在 TRIZ 矩阵上，蛮巧妙的。比如你要提升结构强度，那到底是从材料、工艺还是几何参数下手？这个方法会帮你找到跟你目标最相关的几个通用参数，推荐已有的改进策略。说白了，就是给你快速缩小搜索范围，少走弯路，挺省心。 实际用起来，有个点要注意：你得先把设计需求抽象成 TRIZ 里的通用工程参数

基于数据挖掘技术的煤矿信息管理优化 数据挖掘技术为革新煤矿企业传统信息管理系统提供了新的途径。通过构建数据仓库模型，并借助SQL Server等数据管理工具，可有效实现煤矿信息的深度挖掘，并将其应用于互联网和企业内部网络，从而提升信息管理效率。

高效用项集挖掘 (High-Utility Itemset Mining, HUIM) 作为数据挖掘领域的重要任务之一，与频繁项集挖掘 (Frequent Itemset Mining, FIM) 不同，HUIM 在挖掘过程中会综合考虑数量和价值等因素。

提出了基于影响函数的异常数据检测方法，该方法通过投影分析来分离观测数据中的异常成分，有效消除脉冲噪声。实验结果验证了该方法在异常数据检测方面的可靠性和有效性。

数据挖掘技术中的关键步骤之一是属性选择，其目的是优化模型性能，通过选择最相关的属性提高数据挖掘效率。本研究侧重于基于统计相关性的属性选择方法，以应对日益扩大的数据集存储需求，提升数据挖掘过程中的效果和可靠性。特别关注CFS算法及其在特征子集搜索中的应用，以及Best First算法在优化特征选择过程中的贡献。