数据挖掘技术

摘要： 目的:探索针灸治疗梅尼埃病的临床选穴规律及特点。方法:检索1979年1月1日至2020年11月1日中国期刊全文数据库(CNKI)、维普中文科技期刊数据库(VIP)、万方学术期刊全文数据库(Wanfang)及外文数据库ScienceDirect,Wiley Online Library,Web of Science中针灸治疗梅尼埃病的相关文献,按纳入、排除标准筛选,提取针灸处方并做规范化处理。利用Excel建立针灸处方数据库,并运用数据挖掘技术对纳入处方进行描述性分析和关联分析。结果:共收集文献64篇,针灸处方64首,选穴65个。纳入文献以两种治疗方法相结合为多,针灸治疗梅尼埃病腧穴使用频次前5位依次为百会、风池、足三里、太冲、内关;使用较多的经脉为督脉、胆经、胃经、膀胱经;腧穴主要分布于下肢和头面部;交会穴是使用最多的特定穴,占总频次的40.52%;支持度大于14%的常用腧穴有9个,常用高频腧穴配伍有风池与百会、风池与太冲、内关与丰隆等10组。针灸治疗梅尼埃病的取穴以辨证施治为原则,以局部取穴为主,并配合远端取穴。结论:针灸治疗梅尼埃病选穴以督脉和胆经为多,督脉取穴以百会、风府为主,兼其他配穴,胆经取穴以风池、听会为主,并配合局部取穴及远端取穴,同时依据经络与八纲辨治,再兼顾其他经脉及经穴协同治疗。

摘要： 目的通过数据挖掘技术对既往医疗设备临床使用、管理及维修故障数据进行分析,提出一种基于数据挖掘技术中常用的关联规则在差异性医疗设备维修后的管理方法。方法选取2017年1月至2019年12月连云港市第一人民医院在用的《医疗器械分类目录》可查的254台医疗设备(包含放射类设备、呼吸麻醉类设备、血液透析类设备、超声类设备、生化检验类设备及手术设备)为研究对象,随机将其分为观察组和对照组,各127台,对照组采用传统专家论证方法进行维修后管理,观察组采用基于数据挖掘技术的关联规则分析方法进行维修后管理,比较两组的管理效果。结果各类医疗设备主要故障源的差异性较大,差异有统计学意义(P<0.01);在设备启用6年后,与对照组比较,观察组设备故障率和维修费用显著降低,差异有统计学意义(P<0.05);观察组放射类设备、呼吸麻醉类设备、血液透析类设备、超声类设备、手术设备的故障率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论数据挖掘技术可将医疗设备故障诱因与设备故障进行关联,对设备可能存在的故障起到较好的预警作用,使责任工程师按需对目标设备进行预防性维护和质量控制,具有一定的研究意义。

摘要： 随着时代的快速发展,人们对于教育的观念发生了转变,利用先进信息技术加强高校学生就业工作的信息化建设已经刻不容缓。本文利用数据挖掘技术中决定树对高校学生就业信息管理系统数据进行分析,并进行区分就业种类或就业趋势影响进行探讨,有利于高校管理层进行决策,从而更好地提升学生就业率,提升就业质量,进一步改善高校人才培养所面临的困境。

摘要： 为了提升传统货运列车车轮对缺陷状态参数在线检测方法存在的检测精度低问题,结合数据挖掘技术,提出一种基于数据挖掘技术的货运列车车轮对缺陷状态参数在线检测方法。对货运列车车轮对原始数据进行小波包降噪以及阈值二值化处理,去除图像中的噪声。通过图像中辐板孔回波在空间域存在的周期性基本特征,利用图像互关法有效提取辐板孔回波的周期性特征,消除周期性产生的干扰。最后利用数据挖掘技术,获取货运列车车轮对的缺陷质心以及面积,同时在原始数据中定位缺陷,有效实现货运列车车轮对缺陷状态参数在线检测。仿真实验结果表明,所提方法具有较高的检测精度,同时误检率以及漏检率较低。

摘要： 网络科学技术的进步使世界进入了信息爆炸时代,对于军事情报领域而言,这样的信息爆炸给军事情报信息获取造成了一定的困境。数据挖掘技术作为一种有效的数据收集和分析手段,对军事情报收集能够起到很大的作用。本文简要阐述了数据挖掘技术的概念和步骤,并对其在军事情报领域的应用方式和过程进行了分析研究,说明了数据挖掘技术对于军事情报信息获取的重要价值。

摘要： 通过简要介绍数据挖掘技术的应用步骤,对数据挖掘技术在软件工程中应用的关键技术进行分析,深入探究数据挖掘技术在软件工程编码、调试和错误检测中的应用,旨在大幅度提升软件工程的运行效果,不断累积经验,为软件工程的研发、设计、后期运行管理等的优化和提升提供必要的数据支持,促使软件事业的持续健康发展。

摘要： 帕金森病是一种常见于中老年的慢性进展性神经系统变性疾病,对于帕金森病的研究一直在进行。数据挖掘(DM)技术作为大数据时代的产物,在帕金森病方面的应用日益广泛。目前,DM技术在帕金森中医诊断和治疗等方面都有所进展。此文综述了近年数据挖掘(DM)在帕金森病中医诊疗中的研究进展及应用情况,希望对临床中帕金森病的诊疗有所助益。

摘要： 教育数据挖掘是一个跨学科的研究领域,它综合多门学科的方法和技术应用于教育环境,以解决教育问题。为了研究国内近十年教育数据挖掘领域技术使用情况,文章以“教育数据挖掘”为关键词在CNKI进行检索,筛选了2010—2020年125篇教育数据挖掘领域技术类文献,对其技术的使用以及使用变化进行总结分析。研究结果表明,一些传统的数据挖掘方法日渐式微,技术的使用正向多元化、跨领域的方向发展。

摘要： 在大数据时代背景下,数据网络时代的到来给人们的日常生活、工作提供了极大的便利,尤其是数据挖掘技术,被广泛地应用于计算机软件工程领域中,并取得了良好的应用效果。为此,现根据数据挖掘技术概念以及应用意义,分析了该技术在计算机软件工程中的应用策略。然后,从关联方法、分类方法、聚类方法三个方面入手,研究了比较常用的数据挖掘技术应用方法。希望通过这次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

摘要： 文章针对软件工程中应用数据挖掘技术的意义进行分析和讨论,并在此基础上,提出数据挖掘技术在软件工程中的应用路径,包括有:挖掘信息,挖掘漏洞,挖掘执行记录以及开源软件代码等等。希望通过相关技术应用人员对应用数据挖掘技术的高效应用,确保软件工程更加合理和高效,并能够使软件工程获得进一步发展。

摘要： 目的:通过数据挖掘,揭示朱建贵主任医师运用小柴胡汤治疗老年病的临床思维及遣方用药特点和规律,完善小柴胡汤在临床老年病治疗中的运用,便于名老中医经验的学习与传承.rn 方法:利用“名老中医临床信息采集系统”,将病例采集的数据结构化,对朱建贵运用小柴胡汤治疗老年病的辨证思路以及遣方用药进行多维分析.rn 结果:朱建贵运用小柴胡汤治疗的中医疾病大多集中在头痛、眩晕、不寐、郁病这四种病证.治疗的症状与小柴胡汤原文描述的症状相符度极高.治疗的中医证候以肝气郁结、气机失调、肝脾不和和肝胆湿热为多.治法以清肝泻热、疏肝解郁、调畅气机和调肝和脾为主.使用小柴胡汤原方七药的用药频次非常相近.临证加减常用的合方也大多为经方或时方化裁.临证加减用药常用的有白芍、僵蚕、葛根、厚朴、蝉蜕、薏苡仁、姜黄、黄连、酒大黄等rn 结论:朱建贵运用小柴胡汤治疗老年病及遣方用药具有特色,数据挖掘技术用于名老中医经验的传承研究可行,尚需进一步完善.

摘要： 传统的网络故障管理中的告警关联分析依赖于人工梳理、部署的告警关联规则,但是网络规模的不断扩大,随之而来的业务的复杂度和多样性迫切要求引进智能化的分析工具,数据挖掘技术通过自动挖掘、梳理隐藏在海量数据中的有效关联信息,将通过验证的关联规则直接应用于网络故障管理,为故障定位提供精确定位和智能分析.

摘要： 虽然目前数据库管理系统在图书馆界广泛应用,但仍缺少针对决策分析的支持,图书馆数据在呈指数式增长的同时,往往会陷入“数据爆炸,知识匮乏”的窘迫境地.图书馆的管理人员迫切需要一种新技术或新方法来为图书馆的科学管理提供有利支持.作者归纳了十余年来图书馆界针对数据挖掘技术的应用研究进展,总结了数据挖掘技术研究面临的挑战,并展望未来进一步的发展方向.

摘要： 本文结合数据挖掘技术的相关概念,对其在水利工程管理中的实施要点进行了分析和探讨.指出在当前信息时代，应用数据挖掘技术，可以强化水利工程管理的效率和质量，确保水利工程功能的充分发挥，推动社会经济建设的稳步进行。

摘要： 数据挖掘为中医研究提供了新思路和新技术,其在名老中医学术经验传承、中医诊断客观化、中药指纹谱图和针灸处方配伍等中有着重要的应用,通过使用数据挖掘技术中不同方法对中医有关问题进行处理,可以有效快速便捷的解决传统方法解决不了的问题,极大的促进中医的发展.

摘要： 本文结合当前我国电信行业环境,从管理学角度综合分析数据挖掘技术在电信行业中的作用入手,叙述了数据挖掘技术的概念、常用方法与功能,并在此基础上研究了数据挖掘技术在电信行业中的一些应用.数据挖掘工具的多样性需要经营者谨慎地选择模型和流程的类型，要想成功地应用数据挖掘技术必须对商业问题进行合理的规划和理解，掌握数据挖掘技术需要商务和技术的结合，数据挖掘将数据同商务需求结合在一起。需要理解客户及其期望、理解产品和市场、理解供应商及其合作伙伴、理解业务过程，这些都靠收集的数据来平衡。对数据挖掘技术层面的基本理解对于成功来说是十分关键的。相信数据挖掘技术——新的商业信息处理技术，会在电信行业发挥更大的作用，会成为提高电信运营行业核心竞争力的有力利器。

摘要： 本文主要就是介绍了在土建工程概算预测的时候采用数据挖掘技术，建立起了一种新的基于数据挖掘的概算模型，在通过一定的评估之后能够发现，这种土建工程概算模型预测的准确性能够很好的符合相关标准和要求。随着计算机技术的不断发展，数据挖掘技术也会逐渐的完善和进步，那么在以后的职能预测土建工程概算的过程当中也肯定会出现更多有效的方法，在对土建工程概算进行预测的时候准确性也会进一步的提高。

摘要： 近年来我国溃疡性结肠炎(UC)患病率逐年增高,受到医学界广泛关注,西医治疗需权衡利弊,中医药作为一种治疗模式运用于UC,临床疗效确切,治疗时多采用辨证论治的个体化治疗方案,病例资料样本量大,中药数据复杂多变,运用数据挖掘技术研究其中隐含的辨证用药规律就显得十分必要,可促进中医药的现代化进程.本文采用数据挖掘技术,对江苏省中医院300份首诊病历进行信息化处理,利用复杂网络软件,分析得出江苏省中医院消化科专家治疗UC的核心药物及常用配伍,运用中医相关理论知识,对UC药物组方进行探讨,得出溃疡性结肠炎从肝论治的思想观点,并与临床结合,加以论述.

摘要： 数据挖掘技术在筹资支付体系，甚至整个卫生体系的推广是十分重要和必要的，但是却受到了数据质量的限制。目前面临着海量的医疗数据，但可用性却十分有限，其原因就在于信息系统中存在许多问题数据，极大的束缚了信息资源的有效利用，造成浪费。统一的数据接口规范、规范的统计口径、设置严格的审核条件、加强数据间的关联性等方法对医院数据进行审核，有效提高数据质量，从而推动数据挖掘技术的推广。利用数据挖掘的方法确定在筹资支付过程中诊断分型、病人特征、医疗费用等哪些在我国医疗服务实践中影响最大，进而在确定某种筹资支付方式的关键因素及定价标准。进行初步探索之后，再随着我国医疗卫生水平的不断发展，临床路径的逐步规范，将更为精确的结合成本核算结果实现支付方式改革的突破。

摘要： 以数据挖掘为手段、以病种为核心着重分析医疗核心指标，通过深入分析明确管理目标、缩小管理范畴、抓住主要矛盾，可以很好地帮助医院进行辅助决策，提高医院科学管理水平，实现医院的自动化质量监控和智能化临床决策管理。

摘要： 一种基于数据挖掘技术的气动特性数据处理方法，属于飞行器气动设计领域。选取飞行器的样本点数据，将其按状态参数变量和气动特性参数变量进行分类，并将状态参数变量为自变量，气动特性参数变量为因变量。根据自变量对因变量的影响，选取影响不可忽略的自变量作为建模自变量，根据样本点数据建立气动力数据模型，根据样本点数据验证所建模型的平均相对误差，并迭代修正，直到获得满足准确度要求的气动力数据模型。本发明引入数据挖掘技术进行气动特性变化规律分析，并在掌握规律的基础上进行气动建模，有效提高了气动特性分析的效率和使用准确度。

摘要： 本发明提供一种用于在数据挖掘技术中提取特征数据的方法，包括：(A)获取多组数据，其中，每组数据包括分别与预定个数据属性相应的数据元素；(B)确定所述预定个数据属性中用于提取特征数据的关键数据属性；(C)根据关键数据属性的数据元素值域和特征数据的关键数据元素的取值范围来建立模板向量，其中，关键数据元素是指特征数据中与关键数据属性相应的数据元素；(D)通过将建立的模板向量应用于所述多组数据中与关键数据属性相应的数据元素来提取特征数据。根据所述方法，可快速地从大量数据中提取特征数据，而不必进行大量的逻辑判断，从而能够有效地提高提取特征数据的效率，节省提取特征数据的时间。

摘要： 本发明涉及数据查询技术领域，具体公开了一种基于数据挖掘技术的海量数据查询方法，S1：用户登录、注册数据查询系统；S2：用户在系统内输入查询条件；S3：系统预判用户的待查询数据，并将预判的数据从数据库中提出备用；S4：根据用户最终输入的查询条件，系统优先从预判数据中提取查询数据进行展示；S5：若预判数据内无符合用户查询条件的查询数据，系统从数据库内提取查询数据进行展示；S6：用户自主选取所需数据。本方案能够根据用户的输入中的查询条件、用户的相关检索习惯、检索偏好、用户身份信息等对用户的所需的查询数据进行预判，为后期用户的全方位检索提供更加准确、优质的查询数据储备，提高系统数据查询效率，提高用户的体验感。

摘要： 一种基于电力大数据可视化神经网络数据挖掘技术的电力故障预测方法，包括一电力大数据库、一数据挖掘预处理及可视化处理模块、一可视化BP神经网络数据挖掘模块、一结果输出模块组成，这种以图形化神经网络数据挖掘技术实现故障预测，降低电力大数据使用难度，提高使用效率。

摘要： 一种基于数据挖掘技术的气动特性数据处理方法，属于飞行器气动设计领域。选取飞行器的样本点数据，将其按状态参数变量和气动特性参数变量进行分类，并将状态参数变量为自变量，气动特性参数变量为因变量。根据自变量对因变量的影响，选取影响不可忽略的自变量作为建模自变量，根据样本点数据建立气动力数据模型，根据样本点数据验证所建模型的平均相对误差，并迭代修正，直到获得满足准确度要求的气动力数据模型。本发明引入数据挖掘技术进行气动特性变化规律分析，并在掌握规律的基础上进行气动建模，有效提高了气动特性分析的效率和使用准确度。

摘要： 本发明公开了基于数据挖掘技术的海量数据查询系统，包括数据采集模块：从各类数据源收集数据到数据处理中心，数据处理模块：针对所述数据采集模块中采集到的经过初步加工的数据进行解码和格式转换，数据存储管理模块：对经过所述数据处理模块加工处理之后的数据进行存储管理；数据挖掘模块：包括数据源整合子模块、关联词存储子模块、挖掘子模块、输出子模块和反馈子模块，数据服务模块：将所述数据存储管理模块存储的数据以各种方式与用户之间进行交互，实现用户对数据的访问需求；数据监控模块。本发明能够提高海量数据查询速度，简化查询方式，降低查询成本，增强海量数据的使用便捷性。

摘要： 本发明提供一种用于在数据挖掘技术中提取特征数据的方法，包括：(A)获取多组数据，其中，每组数据包括分别与预定个数据属性相应的数据元素；(B)确定所述预定个数据属性中用于提取特征数据的关键数据属性；(C)根据关键数据属性的数据元素值域和特征数据的关键数据元素的取值范围来建立模板向量，其中，关键数据元素是指特征数据中与关键数据属性相应的数据元素；(D)通过将建立的模板向量应用于所述多组数据中与关键数据属性相应的数据元素来提取特征数据。根据所述方法，可快速地从大量数据中提取特征数据，而不必进行大量的逻辑判断，从而能够有效地提高提取特征数据的效率，节省提取特征数据的时间。

摘要： 本发明是一种基于数据仓库与数据挖掘技术的短期负荷预测方法，其特点是，包括：数据采集，区域负荷历史数据提取，数据整理、清洗，拟合相关参数与负荷曲线关系，负荷预测数据提取和负荷预测等步骤；并提供包括区域负荷数据收集装置和短期负荷预测仪构成的基于数据仓库与数据挖掘技术的短期负荷预测装置。具有方法科学合理，能够快速预测电网短期负荷；装置结构合理，自动化程度高等优点。

摘要： 基于数据挖掘技术的带电检测数据处理方法。本发明属于信息技术中的数据挖掘技术领域，特别是涉及电力设备中的变压器、断路器、避雷器等的状态分析技术与方法。针对传统电力设备状态检修中存在的检修滞后以及计划检修过多的冗余的工作，建立了粗糙集和决策树相结合的数据挖掘状态分析模型，并结合已有的电力设备状态检修系统构建了基于数据挖掘技术的带电检测数据处理系统。将粗糙集和决策树的融合技术运用到电力设备状态数据分析中，根据已有的状态判决标准，对35KV及以上变压器、SF6断路器等电力设备状态数据进行数据预处理、对属性进行Gini系数索引、属性约简、阈值选择等步骤，并在此基础上进行状态分析，同时形成工作状态表并给出相应的处理方案。

摘要： 本发明涉及医疗领域，特别涉及一种基于数据挖掘技术的LIS数据分析方法。本发明是通过以下技术方案得以实现的：一种基于数据挖掘技术的LIS数据分析方法，包括数据采集的步骤：用于从LIS原始数据库导入历史数据，并定时和/或间隔预定时间向LIS数据仓库提取新数据；自动诊断的步骤：用于对检查项目的指标进行判定，从而确定指标是否异常；向用户发送检查结果的步骤。本发明能有效节省患者的就诊时间。