文档介绍：关于数据挖掘在地铁行业的应用
导读:数据挖掘在地铁行业的应用是一篇关于数据和客流方面的论文参考,适用于本专业专科生和本科生以及硕士研究生在撰写毕业论文时阅读参考借鉴,希望对学生们的论文写作启到帮助。
关键词:数据挖掘地铁自动售检票系统聚集算法视化技术
中图分类号:TP311 文献标识码:A :10092374(2012)17007804
地铁作为城市的轨道交通系统的运行方式,其运行过程中要满足高效率、高密度的要求,对地铁业务的控制系统和监控系统提出了高要求,控制系统要完成对控制设备的操作反馈状态,,对于数据的处理需要及时准确,,数据库规模不断扩大,传统方式的查询、,从中抽取有价值的潜知识,这是数据挖掘技术的产生价值.
1 数据挖掘技术
1。1 产生的背景
信息技术得到了迅速地发展,数据库应用的规模也不断地扩大,这样产生了庞大的数据,许多领域均建立了数据库,能给决策者提供统一、全局的视角,但数据的庞大使人们没有办法来辨别隐藏的对决策有用的信息,,需要一种方法来分析数据技术和处理此庞大的数据,从中选择有用的价值,发现潜的价值,由此产生了数据挖掘技术.
也以说,数据挖掘技术也是数据仓库技术逐步发展和完善的结果,但不是有信息发现的任务都以视为数据挖掘,例,信息检索以用数据库的管理系统来查找个别记录,或通过X络的搜索来查找特定的页面.
1。2 概述
以数据库、数理统计、人工智能、视化作为数据的基础,、,算法输出是发现数据知识或者模式,算法处理的过程是设计本篇关于数据挖掘在地铁行业的应用论文范文综合参考评定下度:经典题目具体搜索的方法.
1。3 分类
从数据库的角度来确定数据挖掘的三个方面,分为挖掘角度、挖掘对象、,例关系、面对对象、空间、时态、文本库、多媒体、、机器学习方法、、::前向神经X络、.
1。4 作用
数据挖掘是指自动抽取数据集合中隐藏的有用信息的过程,信息的形式以表现为规则、规律、、历史数据以及两者间的关系,从中发现隐藏的模式和关系,,是涉及面很广的新兴交叉性学科,主要应用于数据库、数据统计、人工智能和视化及行计算的领域.
1。5 常用技术形式
数据挖掘学习知识的重要方法是机器学习与数理统计的方法,,被称作归纳推理关联分析法,关系数据库中提取关联规划,挖掘关联是通过系统搜索有事物,找到条件概率较高的模式数据挖掘中人工神经元X络应用最广泛,方法是模仿人神经系统,反复地训练和学习相关的数据集