数据挖掘在地铁闸机利用率分析中的应用

在对现有闸机控制系统分析的基础上,指出了现有闸机控制系统中的不足,设计了一种新的智能人体识别方法对通过闸机的人和物体进行识别。并采用多传感器进行实时检测,通过建立人体知识库、结合人类判别经验的规则集合解决了以往识别技术简单、识别率不高的问题,摆脱了人体检测对视频图像的依赖,极大提高了识别速度。

城市轨道交通时调整和优化城市区域结构有着重要引导作用，随着广州地铁线网的完善，车站周边客流较大且呈现不断增长的趋 岵调整前要对全部工作进行统筹计划，提高工作效率。 向为自动控制。

随着信息化技术的飞速发展,传统的项目管理己经无法满足高效项目管理的需求,数据挖掘在工程项目管理中扮演越来重要的角色。数据挖掘具有手段多样化、容易实现,方便快捷的优势,在项目管理中具有很好的应用效果。地铁维保项目的管理机制、制度结构机制极其复杂,是一种多数据融合的管理模式。传统的地铁维保项目管理通常是低效的人工录入数据、利用项目管理经验进行维保项目管理与分析,对管理中存在的问题缺乏深入的数据分析,不利于项目的高效管理与创新。为有效提高地铁维保项目的管理效率与创新性,本文提出将具有融合技术创新的数据挖据技术对地铁维保项目进行管理,通过构建数据管理模型,进行了项目管理数据分析和前瞻性研究。

针对工程机械的特点,提出了将数据挖掘技术应用于挖掘机故障诊断中,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对决策表的条件属性进行约简处理;再利用c4.5决策树算法的高效性对约简后的决策表进行诊断规则提取;将产生的规则运用于挖掘机故障诊断中以实现快速故障诊断。最后,以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程,可以看出该方案提高了挖掘机故障诊断的效率。

目前,精准脱贫是我国政府3大攻坚战之一。扶贫资金具有数量大、面积广、影响深远的特点,一直以来,审计系统都高度重视对扶贫资金的审计监督,近年来更是紧扣脱贫攻坚任务,把扶贫资金的审计任务摆在重中之重的地位。基于此,本文详细介绍了笔者所在团队在一次交叉审计任务中,面对海量数据时如何通过大数据审计分析,快速精准发现审计疑点,锁定延伸审计对象,揭露重大问题,也是将数据挖掘技术应用于具体审计项目的一次探索。

开始先对大数据展开阐述,然后探讨了在大数据时代的背景下电力企业所面对的严峻的挑战。并且在这些基础之上说明在当前电力大数据时代背景下使用数据挖掘机技术给电力企业所产生的深刻影响。之后再对数据挖掘机技术的相关步骤进行说明,阐明了在目前电力大数据时代背景下怎样使电力企业实现数据挖掘技术的具体方法。在最后,先后通过智能电网、信息系统的发展和能耗的问题这四个角度阐述数据挖掘技术在当前大数据时代背景下在电力企业中的发展前景。

目前审计机关的审计模式还是没有从根本上解决审计工作中海量数据的问题。开发和使用基于数据挖掘的审计技术和审计框架,决定了审计范围和审计程度甚至决定了审计的未来发展。

在如今这个信息大爆炸的时代,数据成为了这个时代衡量与计算很多事物的标准。在这种环境下,一种新兴的技术也诞生了——数据挖掘。本文主要就数据挖掘的作用进行了简单介绍,并对其在审计中的应用进行了分析。

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点。在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业。本文提出了详细的数据挖掘算法分析。基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法。基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果。聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为。

针对工程机械设计中数据量大且复杂的问题,通过数据挖掘系统收集分析,利用基于信息增益的id3算法,对设计经验数据进行分析,生成决策树,评价工程机械设计方案。通过平地机的设计评价实例验证了该方法的有效性。

随着当今社会科技以及技术不断进步及发展,计算机在人们的日常生活以及工作中有着越来越广泛的应用,很大程度上使人们学习以及工作效率得到提高,对促进社会发展具有十分重要作用。在计算机使用过程中,由于一些因素导致计算机出现故障,影响正常使用,因此选择科学方法对故障进行检测,在计算机使用过程中是一项十分重要内容。

随着我国电力系统信息化建设步伐的不断加快,对于电力营销系统的要求逐渐提高,数据挖掘技术也逐渐应用于电力营销系统中来.本文主要阐述了电力营销系统的数据来源与数据特点,分析了数据挖掘技术的步骤及方法,重点研究了数据挖掘技术在电力营销中的具体应用,以期为电力营销系统的发展提供理论指导.

目前,大部分电力管理系统只停留在业务处理层,这一模式不能为电力企业提供更加便利、智能的决策。一直以来,我国电力企业已经在行业信息化建设中积累了大量历史数据,将数据挖掘技术引入到电力行业中来,进行电力分析决策,为电力企业提供更加科学的管理决策,对防范、控制和化解电力企业生产风险具有现实的意义。本文详细介绍了数据挖掘的具体方法及其在电能质量分析、输变电管理、负荷预测以及电网智能调度中的应用。

介绍了数据仓库和数据挖掘技术在房地产企业研究中的具体应用,较详细的给出了上海房地产开发企业50强研究中,基于sqlserver2005数据挖掘技术的实现过程,期望对整合房地产行业信息,提升行业协会的信息化水平提供帮助。

目的利用数据挖掘技术将历史数据和专家经验合理应用于职业卫生工程分析,弥补传统分析方法的缺陷。方法用历史数据建立数据仓库,用联机分析处理(olap)和基于贝叶斯信念网络与神经网络集成的风险评估模型,分别挖掘泛化特征和风险评估规则。结果该方法能充分应用历史数据的隐含规则与专家经验来提高工程分析的准确度。结论数据挖掘技术的应用,为工程分析方法的改进提供了一种新的途径。

随着社会经济的高速发展,企业在市场竞争中的压力也变得越来越大。而对于企业来说,人资管理不仅能够提高企业的竞争力,也能够加强企业内部的凝聚力。因此,各个企业也越来越重视企业内部的人资管理。从当前的情况来看,人资管理已经逐渐成为了企业内部管理中非常重要的组成部分,企业也开始引用各种先进技术来完善内部的人资管理。在电力企业的人资管理中,数据挖掘技术也得以应用。在本文中,就针对这方面的内容进行了分析,以期为相关人员提供参考。

主要介绍了数据挖掘技术的概念和方法,进行机械设备更新要依据的理论基础和定量评价方法,并用实例的方式介绍了使用数据挖掘技术进行机械设备更新决策的操作过程,通过实际应用,效果良好。

随着计算机信息技术的高速发展,数据挖掘技术在对各个领域中得到了广泛的应用,它是一种结合了人工智能、数理统计以及模式辨别等高端技术为一身的新兴技术,具体作用是在大量的数据和信息中发掘价值高的知识和内容。尤其在挖掘机的故障诊断中,数据挖掘技术的应用得到了高度的重视,本文简单介绍了数据挖掘技术的基本概念,并详细研究了数据挖掘技术在挖掘机故障诊断中的应用建模及效果,可为相关部门提供借鉴和参考。

数据挖掘技术是互联网中的一项重要技术,近年来在软件工程领域中应用的非常广泛。本文介绍了数据挖掘技术的历史和发展现状,分析了在软工程领域中数据挖掘的的典型应用并总结了软件工程领域数据挖掘的经典方法,最后对数据挖掘的应用作了总结和展望。

随着数据库技术的高速发展,在商业界任何商家均能够轻而易举地得到大量的商业数据。因此,致胜的关键便在于将积累的大量商业数据经过分析处理转化为有用的知识,从而做出正确的决策。通过数据挖掘技术,就可以从大量无序、随机的数据中挖掘出隐藏在其中的有价值的知识。对于近年来发展迅速的房地产行业而言,数据挖掘技术便十分重要。房地产商可以运用数据挖掘技术,从销售数据中发现影响客户购房选型的主要因素,从而确定营销方针。本文从数据挖掘算法的原理出发,探讨数据挖掘技术在客户购房选型中的应用。

发电站正常高效运行对保障社会发展和人民生活极其重要。电站运行中产生大量的故障记录数据，将数据挖掘技术应用于电站设备故障的大数据分析，发现隐藏在数据中的有用信息，有助于电站管理工作改革和设备管理技术创新。根据某发电集团设备故障统计报告，制定了相应的数据分析方案，研究了文本挖掘、关联分析、聚类分析等多种数据挖掘方法的关键技术，详述了这些技术在电站故障分析中的应用方法及效果。

单位mm单位mm单位mm 桥架规格200150桥架规格200150桥架规格200150 桥架截面积30000桥架截面积30000桥架截面积30000 π3.14159265π3.141593π3.141593 直径r41.5直径r33.2直径r25 面积1352.65199面积865.6973面积490.8739 根数1根数2根数5 总面积1352.65199总面积1731.395总面积2454.369 填充率:5%填充率:6%填充率:8% 民规 8．10．8下列不同电压、不同用途的电缆，不宜敷设在同一层桥架上： 1lkv以上和lkv以下的电缆； 2向同一负荷供电的两回路电源电缆； 3应急照明和其他照明的电缆； 4电力和电信电缆。 当受条件限制需安装在同一层桥架上时，应用隔板隔开。 27%