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1、東北大學(xué)碩士學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究及其在工業(yè)中的應(yīng)用姓名:齊洪鋼申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用指導(dǎo)教師:王大玲2002.2.1盔a盤堂塑堂焦逢塞一—笪四衛(wèi)l叢強(qiáng)StudyandApplicationinIndustryofDataMiningonDatabaseAbstractRecentlythedataminingondatawarehouseanddatabaseasacomputerapplicationdi
2、rectionisdeveloping,F(xiàn)orsolvingthecontradictionbetweenexcessivedataandpoorknowledgenowadays,immensedataaregotfromsubjectdatastoredinwarehouseordatastoredindatabase,andrefined,potential,unknownandusefulknowledgeCanbeextrac
3、tedfromthedatathroughcombiningmathematics,computeranddomainknowledgetogetherThispaperpicksoutproperapproachtoapplydataminingondatabasetoproductionpracticeinindustryenterprisesdependentonthestudyindataminingondatawarehous
4、eanddatabase,andbuildsonlinedatacollectingsystemandoffiinedataanalysissystemWiththeoffiinesystem,knowledgeisgainedthroughanalyzingandminingthedatacollectedfromonlinedatacollectingsystem,andisappliedtoproductionpracticeRe
5、gressionincludingevidencefactoranalysisandprincipalcomponentanalysisisusedindataminingTheevidencefactorswhichinfluencetheproductqualityaregainedwimtheevidencefactormothodTheprincipIalcomponentsofevidencefactorswhicharcor
6、thogonalandlinearindependenceeachotheralegainedwithprincilclalcomponentmethodThenumberofprincipalcomponentsisfewerthanthatofevidencesDecisiontreeanalysisclassifiestheanalyzeddata,findsoutclassifiedfeaturesbetweendifferen
7、tclassesevaluatestheelassifiedfeaturesgenerallythengainsthedecisioninformationtoimprovetheproductqmlity111eprincipalcomponentanalysisgainstheprincipalcomponentstakingplaceoftheevidencefactorsastheartificialneuralnetwork’
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