数据挖掘在流程工业中的应用研究

针对流程工业中连续性生产过程的时间序列特点,采用数据仓库进行数据集成,分析了数据挖掘技术在流程工业中的应用。     

数据挖掘技术与用户知识获取

1　数据挖掘技术概述随着信息技术的迅速发展 ,数据库的规模不断扩大 ,从而产生了大量的数据。为给决策者提供一个统一的全局视角 ,在许多领域建立了数据仓库。但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息 ,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此 ,需要一种新的数据分析技术处理大量数据 ,并从中抽取有价值的潜在知识 ,数据挖掘 (ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ)技术由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信…     

基于数据挖掘技术的图书馆流通数据的关联分析

运用改进的Apriori算法,对具有代表性的与分析任务相关的数据进行样本抽取,利用Weak作为数据挖掘算法开发工具,产生了一系列强关联规则。根据这些规则,我们可以解读出一些现象,它不仅能揭示隐藏在大量数据后的重要关系信息,同时也为这种关系提供了量化描述手段。这些定性定量的信息不仅能对图书馆的各项工作提供技术上的支持,还可对学校的教学,课程的设置,学科的交叉渗透等提供信息。     

基于数据挖掘技术的信息分析方法研究 ——以集装箱海运价格预测为例

【目的/意义】针对多组时间序列的海量数据集和以预测为目标的信息分析方法，提出了基于数据挖掘技术 的预测模型，在大数据环境下，提高了预测精度，以期在其他领域的信息分析和情报预测能有所借鉴。【方法/过程】 以集装箱海运价格预测为例，提出集装箱海运价格预测模型，设计自适应的网格搜索策略，高效准确地确定数据挖 掘算法中的超参数组合，提出基于时间序列留出法的评估方法，降低了集装箱运价这种多组时间序列数据集在数 据挖掘结果上的泛化误差，针对海量运价信息，对GBDT算法进行并行计算设计和预排序后的损失函数迭代计算 优化策略，提高了算法在大数据环境下的计算效率。【结果/结论】模型和算法运行结果仿真显示：对于传统的时间 序列问题，基于数据挖掘方法的预测模型取得了比传统时间序列方法更优的结果。     

数据挖掘技术在医院信息处理中的应用研究

随着我国网络信息技术的发展,信息化系统已经应用在了各行各业当中,因此在进行医院信息化系统应用是必须要对数据进行挖掘,这就需要充分的应用数据挖掘技术。围绕数据挖掘技术在医院信息化系统中的应用展开分析和论述,首先介绍医学数据挖掘的特点,然后分析数据挖掘技术在医院信息化系统中应用的总体思路,最后提出数据挖掘技术在医院信息化系统中的具体应用。     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中Web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨。     

时间序列相似性度量的研究

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作。寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。     

读者借阅书目序列模式挖掘——以国际关系学院图书馆为例

基于国际关系学院图书馆的读者借阅数据,对数据进行预处理,采用SPSS Clementine挖掘工具对预处理后的借阅数据,实施序列模式挖掘,分析读者借阅书目间的序列关系,为图书馆预测读者借书需求、合理安排图书采购和对用户进行图书推荐提供建议,为数据挖掘实践提供经验。     

数据挖掘技术在用户知识获取中的应用分析

随着信息技术的迅速发展,大量的数据使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此,数据挖掘技术也随着信息技术的发展获得了广泛应用。本文对数据挖掘技术在用户知识获取中的应用进行了有益的探讨。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

在现代社会中数据库技术飞速发展,其中包含的数据信息也在与日俱增。在企业运营过程中,数据库系统也逐渐被广泛应用到日常信息管理中,也就是通过相关技术手段有效组织利用数据库中的海量信息,帮助相关数据所有者找到其中有价值的信息及知识,用来指导企业的发展规划,提高企业的运行效率。这成为了当下电子商务行业经营者非常关注的热点话题之一,而数据挖掘技术正好可以帮助电子商务经营者解决此类问题。数据挖掘是人工智能和自然语言理解等相关技术的综合利用,目的是从大量数据中提取出可利用、有价值的信息或模式。本课题首先分析和总结了国内外学者的研究成果,对数据挖掘在电子商务中的应用做初步了解,接着对数据挖掘和电子商务概念、数据挖掘的方法进行阐述,本文还采用了理论分析和案例分析等研究方法,同时还对来自不同企业的员工进行了问卷调查,对数据挖掘技术在电子商务领域在相关应用情况、推广过程中存在的难点以及解决电子商务发展瓶颈的相关办法进行充分讨论研究,以此探析电子商务发展与数据挖掘的切合点,全面推进技术创新应用。通过本文的研究,对数据挖掘技术在电子商务中的应用现状有了一个了解,其中的问题以及解决方案也能为数据挖掘在电子商务中的更好应用提供一个好的平台。     

电子病历档案接口研发与应用的分析研究

目的：探讨电子病历档案接口的研发与利用。方法：设计病案统计管理系统与H1S（医院信息管理系统）的接口衔接,病历档案的开发利用。结果：极大地节约了时间,提高了工作效率和准确性。结论：通过接口转接病历信息避免了重复劳动,达到了资源共享。编辑分析汇总后的资料,挂接在医院局域网上,为医院管理、临床诊疗、教学、科研和病历档案管理提供了方便、快捷的服务。     

基于时间序列算法的高校图书馆借阅数据预测及分析

【目的/意义】图书借阅数据的预测对于图书馆的资源建设和精准服务具有重要的指导意义。本文收集了 中国东北地区某双一流高校图书馆管理系统十年的借阅数据,并分别按图书类别、借阅者所属学院分类,对未来的 借阅趋势进行了预测。【方法/过程】本文使用一种基于时间序列的混合预测模型进行图书借阅数量的预测,其中混 合预测是一元时间序列预测与多元时间序列预测的结合。【结果/结论】实验结果表明,时间序列算法用于高校图书 馆借阅数据预测,2008 年到 2017 年借书数量由 300 左右增加到近 4000,2018 年到 2021 年 C、D、G、J、S、U、I类图书 中,D类、S类图书的借阅数量下降幅度最大,U类图书借阅数量下降幅度最小,T类、E类借阅量的上升幅度最大,Q 类、X类的误差率较大,研究结论供高校图书馆管理工作参考。【创新/局限】学界上针对图书馆馆藏资源建设和服务 创新研究较多,但以一元时间序列与多元时间序列预测角度进行研究的相对较少,本文弥补了此方面的不足。     

面向医院管理的数据驱动决策过程模型研究

【目的/意义】从理论层面探究面向医院管理的数据驱动决策过程,深化医疗数据应用,拓宽情报学的问题 域,为跨学科情报学理论发展提供新的增长点。【方法/过程】通过对数据驱动决策相关研究的回顾,在新技术环境 下信息链理论、BASM模型等相关理论指导下,深入分析数据到决策的驱动路径,突出医院管理场景下的决策特征, 构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,最后以J医院的日间手术管理实践为案例进行了分析验证。【结果/结 论】面向医院管理的数据驱动决策模型以驱动要素、需求要素和支持要素为结构基础,协同面向医院管理决策的数 据处理过程和数据驱动的医院管理决策制定过程,实现面向医院管理的决策支持功能。【创新/局限】提出了面向医 院管理的数据驱动决策过程模型,融合了数据和决策的处理过程,并提出了支持要素。     

Forecasting and Anomaly Detection approaches using LSTM and LSTM Autoencoder techniques with the applications in supply chain management

Making appropriate decisions is indeed a key factor to help companies facing challenges from supply chains nowadays. In this paper, we propose two data-driven approaches that allow making better decisions in supply chain management. In particular, we suggest a Long Short Term Memory (LSTM) network-based method for forecasting multivariate time series data and an LSTM Autoencoder network-based method combined with a one-class support vector machine algorithm for detecting anomalies in sales. Unlike other approaches, we recommend combining external and internal company data sources for the purpose of enhancing the performance of forecasting algorithms using multivariate LSTM with the optimal hyperparameters. In addition, we also propose a method to optimize hyperparameters for hybrid algorithms for detecting anomalies in time series data. The proposed approaches will be applied to both benchmarking datasets and real data in fashion retail. The obtained results show that the LSTM Autoencoder based method leads to better performance for anomaly detection compared to the LSTM based method suggested in a previous study. The proposed forecasting method for multivariate time series data also performs better than some other methods based on a dataset provided by NASA.     

An exploratory analysis of hospital perspectives on real time information requirements and perceived benefits of RFID technology for future adoption

Auto identification and data capture (AIDC) technologies, such as radio frequency identification (RFID) has been promising for real time traceability, communication, identification and location of goods, assets and people. Despite this promising trend, health care sector has not fully embraced RFID technology. The purpose of this study is to understand how RFID technology can be beneficial for meeting hospital real time asset and people management information requirements prior to adoption of the technology.     

互联网 背景下的医院科研管理——基于暨南大学附属第一医院的实践

传统医院科研管理存在用户界面繁冗、系统搭建维护高成本、数据不统一等问题,我院实现微信公共平台与“互联网 ”科研管理系统的互联互通,实现基于“互联网 ”有效提高科研管理服务水平。采用面向服务架构（SOA）理念设计出科研管理系统业务服务模型,模型的实现及业务界面的构建利用.net技术和微信公众平台构建整个科研管理系统并交付使用,为医院科研管理优化探索一条新的途径     

医院数据仓库系统探究

医院管理已逐步从传统经验型向科学量化的方向发展,特别是重大决策需要科学分析数据,医务人员也需要对众多的治疗方案进行分析,总结规律。针对我国的医院管理信息系统"数据很多,信息不足"的现状,结合数据仓库理论对建立医院管理信息系统的数据仓库进行了探讨。     

DNA序列分析法在金融数据时间序列中的应用

通过线性分段将连续性的金融时间序列转化为离散性的字符序列,并基于DNA序列分析法,讨论了此类字符序列的标度特性,以及在金融数据时间序列预测中的可能应用     

精细化管理用于医院耗材监管的意义与建议

医院耗材的监管效果直接影响着医院成本和效益,精细化管理是一种通过提高资源利用度,控制管理成本,减少资源浪费来实现管理效益提高的管理手段,将精细化管理应用于医院耗材能够有效的控制医院耗材管理上的机制混乱、资源浪费的问题。本文就目前医院耗材管理中存在的问题、以精细化管理用于医院耗材监管的意义以及建议进行了分析,以期为医院管理提供思路和依据。     

基于Web的住院管理系统设计

在详细调研用户需求的基础上,对医院住院管理系统进行了功能划分。针对该系统信息量大、业务繁杂的特点,选用了基于Web的B/S体系结构,并详细分析了该系统的业务流、数据流,得到了该系统的数据字典。