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      簡析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的實(shí)施要點(diǎn)

      2014-12-17 14:39:24丁云球江西省上饒市萬年縣水利電力勘察設(shè)計(jì)室335500
      決策與信息 2014年36期
      關(guān)鍵詞:事務(wù)數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)

      丁云球江西省上饒市萬年縣水利電力勘察設(shè)計(jì)室 335500

      簡析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的實(shí)施要點(diǎn)

      丁云球
      江西省上饒市萬年縣水利電力勘察設(shè)計(jì)室 335500

      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種能夠在大量繁雜的數(shù)據(jù)中尋找潛在的、有利用價(jià)值信息的信息處理技術(shù),在當(dāng)前信息時(shí)代發(fā)揮著極其重要的作用。當(dāng)前,在水利工程管理中,存在著大量的空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù),要想對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理,就必須應(yīng)用相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)概念,對(duì)其在水利工程管理中的實(shí)施要點(diǎn)進(jìn)行了分析和探討。

      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);水利工程;管理;實(shí)施要點(diǎn)

      前言

      在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)下,我國的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得了巨大的成就,水利工程項(xiàng)目的數(shù)量也在不斷增加,已經(jīng)逐步形成了一個(gè)具有防洪、防澇、灌溉、發(fā)電、運(yùn)輸、水產(chǎn)養(yǎng)殖、旅游等功能的水利工程體系,在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到了極其重要的作用。因此,做好水利工程管理工作,確保水利工程功能的充分發(fā)揮,是需要相關(guān)部門充分重視的問題。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以有效解決水利工程管理中數(shù)據(jù)信息繁雜帶來的相關(guān)問題,提升水利工程管理水平。

      一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

      數(shù)據(jù)挖掘,也可以稱為資料探勘或者數(shù)據(jù)采礦,是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。簡單來講,數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中,通過相應(yīng)的算法,搜索隱藏于其中信息的過程。而學(xué)術(shù)界比較認(rèn)可的概念為:數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用過程中,提取出潛在的、不為人知的有用信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是依據(jù)人工智能、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)技術(shù),通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)探索、專家系統(tǒng)以及模式識(shí)別等,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納推理,從中挖掘出潛在的信息,預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì),從而為決策提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)支持。

      數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多種專家共同合作的過程,同時(shí)也是一個(gè)高技術(shù)、高資金投入的過程,在實(shí)際應(yīng)用中,為了趨近事物的本質(zhì)和真實(shí),必須進(jìn)行長期反復(fù)的研究和實(shí)踐,在反復(fù)的過程中,對(duì)問題進(jìn)行最優(yōu)化處理。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要分為以下幾個(gè)階段:

      (1)確定業(yè)務(wù)對(duì)象:做好業(yè)務(wù)對(duì)象的明確是數(shù)據(jù)域挖掘的首要步驟,挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測(cè)的,但是探索的問題必須是有預(yù)見的,明確業(yè)務(wù)對(duì)象可以避免數(shù)據(jù)挖掘的盲目性,從而大大提高成功率。

      (2)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:首先,對(duì)于業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息進(jìn)行查找,從中找出可以用于數(shù)據(jù)挖掘的信息;其次,要對(duì)數(shù)據(jù)信息的內(nèi)容進(jìn)行全面細(xì)致分析,確定需要進(jìn)行挖掘操作的類型;然后,結(jié)合相應(yīng)的挖掘算法,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化稱為相應(yīng)的分析模型,以保證數(shù)據(jù)挖掘的順利進(jìn)行。

      (3)數(shù)據(jù)挖掘:在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化后,就可以結(jié)合相應(yīng)的挖掘算法,自動(dòng)完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析工作。

      (4)結(jié)果分析:對(duì)得到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘操作明確分析方法,一般情況下,會(huì)用到可視化技術(shù)。

      (5)知識(shí)同化:對(duì)分析得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理,統(tǒng)一到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)中。這個(gè)步驟不一定能夠一次完成,而且其中部分步驟可能需要重復(fù)進(jìn)行。

      二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的實(shí)施要點(diǎn)

      水利工程在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中是非常重要的基礎(chǔ)設(shè)施,做好水利工程管理工作,確保其功能的有效發(fā)揮,是相關(guān)管理人員需要重點(diǎn)考慮的問題。最近幾年,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,水利工程項(xiàng)目的數(shù)量和規(guī)模不斷擴(kuò)大,產(chǎn)生的水利科學(xué)數(shù)據(jù)也在不斷增加,這些數(shù)據(jù)雖然繁瑣,但是在許多科研生產(chǎn)活動(dòng)和日常生活中都是不可或缺的。例如,在對(duì)洪澇、干旱的預(yù)防以及對(duì)生態(tài)環(huán)境問題的處理方面,獲取完整的水利科學(xué)數(shù)據(jù)是首要任務(wù)。那么,針對(duì)日益繁雜的海量水利科學(xué)數(shù)據(jù),如何對(duì)有用的信息知識(shí)進(jìn)行提取呢?數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用有效的解決了這個(gè)問題,可以從海量的數(shù)據(jù)信息中,挖掘出潛在的、有利用價(jià)值的知識(shí),為相關(guān)決策提供必要的支持。

      1.強(qiáng)化數(shù)據(jù)庫建設(shè)

      要想對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)有效的收集和整理,就必須建立合理完善的數(shù)據(jù)庫。對(duì)于水利工程而言,應(yīng)該建立分類數(shù)據(jù)庫,如水文、河道河情、水量調(diào)度、防洪、汛情等,確保數(shù)據(jù)的合理性、全面性和準(zhǔn)確性,選擇合適的方法,對(duì)有用數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

      2.合理選擇數(shù)據(jù)挖掘算法

      (1)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法:關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問題最早提出于1993年,在當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,從事務(wù)數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則,已經(jīng)成為一個(gè)極其重要的研究課題。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的,是尋找和挖掘隱藏在各種數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系,通過量化的數(shù)據(jù),來描述事務(wù)A的出現(xiàn)對(duì)于事務(wù)B出現(xiàn)可能產(chǎn)生的影響,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是給定一組Item以及相應(yīng)的記錄組合,通過對(duì)記錄組合的分析,推導(dǎo)出Item間存在的相關(guān)性。當(dāng)前對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述,一般是利用支持度和置信度,支出度是指產(chǎn)品集A、B同時(shí)出現(xiàn)的概率,置信度則是在事務(wù)集A出現(xiàn)的前提下,B出現(xiàn)的概率。通過相應(yīng)的關(guān)聯(lián)分析,可以得出事務(wù)A、B同時(shí)出現(xiàn)的簡單規(guī)則,以及每一條規(guī)則的支持度和置信度,支持度高則表明規(guī)則被經(jīng)常使用,置信度高則表明規(guī)則相對(duì)可靠,通過關(guān)聯(lián)分析,可以明確事務(wù)A、B的關(guān)聯(lián)程度,決定兩種事務(wù)同時(shí)出現(xiàn)的情況。

      (2)自頂而下頻繁項(xiàng)挖掘算法:對(duì)于長頻繁項(xiàng),如果采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,需要進(jìn)行大量的計(jì)算分析,不僅耗時(shí)耗力,而且影響計(jì)算的精準(zhǔn)度,這時(shí),就可以采用自頂而下頻繁項(xiàng)挖掘算法,這種算法是一種相對(duì)優(yōu)秀的長頻繁項(xiàng)挖掘算法,利用了事務(wù)項(xiàng)目關(guān)聯(lián)信息表、項(xiàng)目約簡、關(guān)鍵項(xiàng)目以及投影數(shù)據(jù)庫等新概念與投影、約簡等新方法,在對(duì)候選集進(jìn)行生成的過程中,應(yīng)該對(duì)重復(fù)分支進(jìn)行及時(shí)修剪,提升算法的實(shí)際效率,從而有效解決了長頻繁項(xiàng)的挖掘問題。結(jié)合計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)以及算法分析,可以看出,這種方法是相對(duì)完善的,同時(shí)也是十分有效的。不過需要注意的是,當(dāng)支持度較大、頻繁項(xiàng)相對(duì)較短時(shí),利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中典型的Apriori方法,可以起到更好的效果。

      (3)頻繁項(xiàng)雙向挖掘算法:這種算法是一種融合了自頂向下以及自底向上的雙向挖掘算法,可以較好的解決長頻繁項(xiàng)以及段頻繁項(xiàng)的挖掘問題,主挖掘方向是利用自頂向下挖掘策略,但是結(jié)合自底向上方法生成的非頻繁項(xiàng)集,可以對(duì)候選集進(jìn)行及時(shí)修剪,提升算法的實(shí)際效率。

      三、結(jié)語

      總之,在當(dāng)前信息時(shí)代,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以強(qiáng)化水利工程管理的效率和質(zhì)量,確保水利工程功能的充分發(fā)揮,推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的穩(wěn)步進(jìn)行。

      [1]韓紅旗.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的應(yīng)用研究[J].中國管理信息化,2010,13(4):76-79.

      [2]戴元將,祁智,陳愛鑫.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水利工程管理中的應(yīng)用研究[J].經(jīng)營管理者,2014,(13):308.

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