挖掘技术论文汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇挖掘技术论文范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

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随着科技的进步，现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，我们在排除一些故障时，解决的多是发动机、液压泵、分配阀、外部负荷的匹配问题。一般在挖掘机作业中，这几方面不能匹配，经常会表现为：发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力以及一些常见问题。

一、发动机转速下降

首先要测试发动机本身输出功率，如果发动机输出功率低于额定功率，则产生故障的原因可能是燃油品质差、燃油压力低、气门间隙不对、发动机的某缸不工作、喷油定时有错、燃油量的调定值不对、进气系统漏气、制动器及其操纵杆有毛病和涡轮增压器积炭。如果发动机输出动力正常，就需要查看是否因为液压泵的流量和发动机的输出功率不匹配。

液压挖掘机在作业中速度与负载是成反比的，就是流量和泵的输出压力乘积是一个不变量，泵的输出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系统出现了故障，就不能实现发动机、泵及阀在不同工况区域负荷优化匹配状态，挖掘机从而将不能正常工作。此类故障要先从电器系统入手，再检查液压系统，最后检查机械传动系统。

二、工作速度变慢

挖掘机工作速度变慢主要原因是整机各部磨损造成发动机功率下降与液压系统内泄。挖掘机的液压泵为柱塞变量泵，工作一定时间后，泵内部液压元件（缸体、柱塞、配流盘、九孔板、龟背等）不可避免的产生过度磨损，会造成内漏，各参数据不协调，从而导致流量不足油温过高，工作速度缓慢。这时就需要整机大修，对磨损超限的零部件进行修复更换。

但若不是工作时间很长的挖掘机突然变慢，就需要检查以下几方面。先查电路保险丝是否断路或短路，再查先导压力是否正常，再看看伺服控制阀-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后将液压泵拆卸进行数据测量，确认挖机问题所在。

三、挖掘机无力

挖掘无力是挖掘机典型故障之一。对于挖掘无力可分为两种情况：一种为挖掘无力，发动机不憋车，感觉负荷很轻；第二种为挖掘无力，当动臂或斗杆伸到底时，发动机严重憋车，甚至熄火。

①挖掘无力但发动机不憋车。挖掘力的大小由主泵输出压力决定，发动机是否憋车取决于油泵吸收转矩与发动机输出转矩间的关系。发动机不憋车说明油泵吸收转矩较小，发动机负荷轻。如果挖掘机的工作速度没有明显异常，则应重点检查主泵的最大输出压力即系统溢流压力。如果溢流压力测量值低于规定值，表明该机构液压回路的过载溢流阀设定值不正确，导致该机构过早溢流，工作无力。则可以通过转动调整螺丝来调整机器。②挖掘无力，发动机憋车。发动机憋车表明油泵的吸收转矩大于发动机输出转矩，致使发动机超载。这种故障应首先检查发动机速度传感系统是否正常，检查方法与前文所述发动机检查方法类似。经过以上细致的检查与排除故障，发动机速度传感系统恢复正常功能，发动机憋车现象消失，挖掘力就会恢复正常。

四、挖掘作业过程中的常见故障

挖掘机在施工作业中经常出现的一些普遍的故障，如：挖机行走跑偏，原因可能为行走分配油封（又称中心回转接头油封）损坏；两个液压泵流量大小不一；一边行走马达有问题。液压缸快速下泄则可能为安全溢流阀封闭不严，或缸油封严重损坏等等。

五、挖掘机的日常保养

为了防止挖掘机的故障发生，在日常使用过程中需要十分注意对挖掘机的保养。日常保养包括检查、清洗或更换空气滤芯；清洗冷却系统内部；检查和拧紧履带板螺栓；检查和调节履带反张紧度；检查进气加热器；更换斗齿；调节铲斗间隙；检查前窗清洗液液面；检查、调节空调；清洗驾驶室内地板；更换破碎器滤芯（选配件）。清洗冷却系统内部时，待发动机充分冷却后，缓慢拧松注水口盖，释放水箱内部压力，然后才能放水；不要在发动机工作时进行清洗工作，高速旋转的风扇会造成危险；当清洁或更换冷却液时，应将机器停放在水平地面上。

同时在启动发动机前需要检查冷却液的液面位置高度（加水）；检查发动机机油油位，加机油；检查燃油油位（加燃油）；检查液压油油位（加液压油）；检查空气滤芯是否堵塞；检查电线；检查喇叭是否正常；检查铲斗的；检查油水分离器中的水和沉淀物。

挖掘机在日常工作中遇到的故障还有很多，这里只是介绍了较为常见的几类故障的维修方法，并且为了减少故障的发生，对挖掘机的日常保养是很重要的。只有做到保养和维护的双重保障，才能保障挖掘机更好的正常工作。

参考文献：

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根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。

一、客户关系管理（CRM）

CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。

二、数据挖掘（DM）

数据挖掘（DataMining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。

常用的数据挖掘方法有：（1）关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。（2）序列模式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。例如，可以通过分析客户在购买A商品后，必定（或大部分情况下）随着购买B商品，来发现客户潜在的购买模式。（3）分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。（4）聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。（5）孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。

三、数据挖掘在客户关系管理中的应用

1.进行客户分类

客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。

2.进行客户识别和保留

(1)在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户

这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。

(2)在客户保留中的应用

客户识别是获取新客户的过程，而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失的过程。对企业来说，获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。在保留客户的过程中，非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如，某专科学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。

(3)对客户忠诚度进行分析

客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。

(4)对客户盈利能力分析和预测

对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。

(5)交叉销售和增量销售

交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。

四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤

1.需求分析

只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。

2.建立数据库

这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先,要进行数据收集和集成，其次,要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过OLAP和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。

3.选择合适的数据挖掘工具

如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。

4.建立模型

建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。

5.模型评估

为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。

6.部署和应用

将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。

参考文献:

[1]罗纳德．S．史威福特．客户关系管理[M]．杨东龙译．北京：中国经济出版社，2002

[2]马刚:客户关系管理[M]大连：东北财经大学出版社，2008

[3]朱美珍:以数据挖掘提升客户关系管理[J]．高科技产业技术与创新管理，2006，（27）

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随着科技的进步，现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，我们在排除一些故障时，解决的多是发动机、液压泵、分配阀、外部负荷的匹配问题。一般在挖掘机作业中，这几方面不能匹配，经常会表现为：发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力以及一些常见问题。

1发动机转速下降

首先要测试发动机本身输出功率，如果发动机输出功率低于额定功率，则产生故障的原因可能是燃油品质差、燃油压力低、气门间隙不对、发动机的某缸不工作、喷油定时有错、燃油量的调定值不对、进气系统漏气、制动器及其操纵杆有毛病和涡轮增压器积炭。如果发动机输出动力正常，就需要查看是否因为液压泵的流量和发动机的输出功率不匹配。

液压挖掘机在作业中速度与负载是成反比的，就是流量和泵的输出压力乘积是一个不变量，泵的输出功率恒定或近似恒定。如果泵控制系统出现了故障，就不能实现发动机、泵及阀在不同工况区域负荷优化匹配状态，挖掘机从而将不能正常工作。此类故障要先从电器系统入手，再检查液压系统，最后检查机械传动系统。

2工作速度变慢

挖掘机工作速度变慢主要原因是整机各部磨损造成发动机功率下降与液压系统内泄。挖掘机的液压泵为柱塞变量泵，工作一定时间后，泵内部液压元件（缸体、柱塞、配流盘、九孔板、龟背等）不可避免的产生过度磨损，会造成内漏，各参数据不协调，从而导致流量不足油温过高，工作速度缓慢。这时就需要整机大修，对磨损超限的零部件进行修复更换。

但若不是工作时间很长的挖掘机突然变慢，就需要检查以下几方面。先查电路保险丝是否断路或短路，再查先导压力是否正常，再看看伺服控制阀-伺服活塞是否卡死以及分配器合流是否故障等，最后将液压泵拆卸进行数据测量，确认挖机问题所在。

3挖掘机无力

挖掘无力是挖掘机典型故障之一。对于挖掘无力可分为两种情况：一种为挖掘无力，发动机不憋车，感觉负荷很轻；第二种为挖掘无力，当动臂或斗杆伸到底时，发动机严重憋车，甚至熄火。

①挖掘无力但发动机不憋车。挖掘力的大小由主泵输出压力决定，发动机是否憋车取决于油泵吸收转矩与发动机输出转矩间的关系。发动机不憋车说明油泵吸收转矩较小，发动机负荷轻。如果挖掘机的工作速度没有明显异常，则应重点检查主泵的最大输出压力即系统溢流压力。如果溢流压力测量值低于规定值，表明该机构液压回路的过载溢流阀设定值不正确，导致该机构过早溢流，工作无力。则可以通过转动调整螺丝来调整机器。②挖掘无力，发动机憋车。发动机憋车表明油泵的吸收转矩大于发动机输出转矩，致使发动机超载。这种故障应首先检查发动机速度传感系统是否正常，检查方法与前文所述发动机检查方法类似。经过以上细致的检查与排除故障，发动机速度传感系统恢复正常功能，发动机憋车现象消失，挖掘力就会恢复正常。

4挖掘作业过程中的常见故障

挖掘机在施工作业中经常出现的一些普遍的故障，如：挖机行走跑偏，原因可能为行走分配油封（又称中心回转接头油封）损坏；两个液压泵流量大小不一；一边行走马达有问题。液压缸快速下泄则可能为安全溢流阀封闭不严，或缸油封严重损坏等等。多智网校诚招全国各地市独家线下商，共同开发网上教育市场。多智教育()！

5挖掘机的日常保养

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2数据挖掘实现过程

通常，数据挖掘过程包括4个步骤，即选择数据、预处理、实施挖掘以及吸收数据。数据挖掘整个过程具有交互性，有时数据需要重新选择，有时也要对数据预处理进行改进，也可能出现算法反复被调整现象，基于这种特征，数据挖掘时要设置反馈环。挖掘数据第1步是将管理和目标反映到1个（或多个）挖掘任务中，整个过程可主要划分成为六种：1）评估、预测。评估包括对软件产品、过程以及资源的属性进行相应检查就是整个评估过程，同时也需要根据这些属性，赋值给未知属性，当然这些未知属性需要进行量化。评估工作完成后，要对属性值进行预测。2）分类。检查1个特定实体属性，根据结果将其划分到另1个类别或范畴（事先定义好）中。3）关联发现。关联发现能够识别出特定内容中互相存在关联某些属性。如，可将找出在软件开发属性和产品属性相互关联的内容找出来。4）聚类。将1个结构不相同的群体划分到另1个具有相同结构的子群集合中，这个过程叫做聚类，它的划分依据是成员之间具有高度相似性。5）数据可视化。数据可视化是利用可视化描述方法来定义复杂信息。6）可视数据探察。可视化数据探察是对描述工作的相应拓展，可利用数据可视化交互控制来分析和检视海量数据[3]。它应用具有可视化功能和数据挖掘技术来对数据进行处理。

3挖掘技术在软件工程中应用

上文提及到软件工程度量，部分可利用信息已在海量数据中被提取出来，但普遍认为更为有效且数量众多的数据依然在软件工程相关数据库中隐藏，而没有被发现。实际上，数据挖掘就是1种被公认为提升软件工程度量的技术。图1为数据挖掘在软件工程中的应用。

3.1数据挖掘繁荣原因1）计算机硬件系统和软件系统的基础设施建立具备发现驱动、分析数据等功能；2）每种技术都在实际应用中不断得到改进，其使用能力不断提升。如，模式识别、神经网络等有明显进步趋势；3）数据存储、贮藏、集成成本不高，海量数据可轻松获得。数据挖掘技术被人们认识，并在实践中逐渐被重视，同时也给研究和进一步提高数据挖掘技术提供了便利条件。

3.2面临挑战软件工程自身存在很多数据上的特殊性，给数据挖掘领域研究工作带来制约和影响，主要表现在以下三个方面：1）数据复杂。软件工程数据主要分为两个组成部分，即结构化数据、非结构化数据。结构化数据主要包括缺陷报告、版本信息等内容，而非结构化数据则包含数据代码、相应注释以及文档等内容。结构化数据、非结构化数据并不能同时适用一种算法，而且两种数据间还存在对应联系。如，1个缺陷报告中往往包括缺陷代码段。而结构化数据里常常涵盖部分非结构化信息，非结构化数据中亦是如此，这也是今后工作中需要重点解决的问题之一。2）非传统分析存在局限。数据挖掘最终想实现的目标就是将转化而来的信息传达给用户，实现信息共享。传统数据挖掘技术在使用过程中，信息手段比较单一，如文字、图表等表达形式。其实，软件开发商对信息的要求很高，1个统计结果根本不能满足其工作需求。为促进软件开发不断向上发展，开发人员需要相关信息作为参考依据，包括开发实际案例、编程所需模板、系统缺陷定位以及软件结构设计等。研究数据挖掘技术，提升其实际使用功能，需要不断提交新信息、新知识，并改进相应手方法。3）挖掘结果评价标准不够具体。软件工程数据挖掘尚未形成完善的结果表示体系，其评价体系也有待加强。人员在软件开发过程中需要大量信心，这些信息非常具体且复杂，表示方法不尽相同，互相之间难以做出对比，也很难用定量方法去分析挖掘结果。

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二、Web数据挖掘技术的工作流程

Web数据挖掘技术的主要工作流程可以分为以下几个步骤：第一步，确立目标样本，这一步是用户选取目标文本，以此来作为提取用户的特征信息；第二步，提取特征信息，这一步就是根据第一步得到的目标样本的词频分布，从现有的统计词典中获取所要挖掘的目标的特征向量，并计算出其相应的权值；第三步，从网络上获取信息，这一步是利用通过搜索引擎站点选择采集站点，然后通过Robot程序采集静态的Web页面，最后再获取这些被访问站点的网络数据库中的动态信息，然后生成WWW资源库索引；第四步，进行信息特征匹配，通过提取源信息的特征向量，去和目标样本的特征向量进行匹配，最后将符合阈值条件的信息返回个用户。

三、Web数据挖掘技术在高校数字图书馆中的应用

高校数字图书馆为师生主要提供以下功能：查找图书、期刊论文、会议文献等数字资源；图书借阅、归还等服务；图书信息、管理制度；导航到图书光盘、视频资源等数据库系统。师生时常登录到网站中查找其需要的信息，根据师生所学专业、研究方向不同，关注目标也不同。通常这类师生会到常用的图书馆网站上，查找自己所需要的特定领域的资源；浏览一下有哪些内容发生变化，是否有新知识增加，而且所有改变常常是用户所关注的内容；另外，当目标网页所在的位置有所改变或这个网站的组织结构、层次关系有所变动时，所有这些问题只要稍加改动，容易使用户难以找到所需内容。本课题采用Web挖掘技术与搜索技术相结合。首先允许用户对感兴趣的内容进行定制，构造数据挖掘的先验知识，然后通过构造浏览器插件，捕获用户在浏览器上的行为数据，采用Web数据挖掘的方法，深入分析用户的浏览行为数据，获得用户的信息资料集，最终为用户提供不同的个性化服务页面，并提供用户对站内信息进行搜索功能，同时可以满足师生对于图书馆资源进行查找访问的需求，实现高校图书馆网站资源真正意义上的个性化服务。

1、为开发网络信息资源提供了工具

数字图书馆需要的是一种可以有效的将信息进行组织管理，同时还能够对信息进行深层的加工管理，提供多层次的、智能化的信息服务和全方位的知识服务，提供经过加工、分析综合等处理的高附加值的信息产品和知识产品的工具。目前许多高校数字图书馆的查询手段还只局限于一些基本的数据操作，对数据只能进行初步的加工，不具有从这些数据中归纳出所隐含的有用信息的功能，也使得这些信息不为人知，从而得不到更好的使用，这些都是对网络信息资源的一种浪费。而通过Web数据挖掘技术科研有效的解决这一问题。这种技术可以用于挖掘文档的隐含的有用的内容，或者可以在其他工具搜索的基础上进一步进行处理，得到更为有用和精确的信息。通过Web数据挖掘技术科研对数字图书关注中的信息进行更加有效地整合。

2、为以用户为中心的服务提供帮助

通过浏览器访问数字图书馆后，可被记载下来的数据有两类，一类是用户信息，另一类是用户访问记录。其中用户信息包括了用户名，用户访问IP地址，用户的职业、年龄、爱好等。用户名师用户登录图书馆时输入，用户访问IP地址通过程序获得，其他的信息都是用户在注册时所填写的，访问记录则是在用户登录时所记录的，也是由程序获得。对这些用户信息进行分析可以更加有效的了解用户的需求通过分析服务器中用户请求失败的数据，结合聚集算法，可以发现信息资源的缺漏，从而指导对信息资源采集的改进，让高校数字图书馆的信息资源体系建设的更加合理。对数字图书馆系统的在线调查、留言簿、荐书条等的数据进行收集整理，并使之转化为标准的结构化数据库，然后在通过数据挖掘，皆可以发现用户所感兴趣的模式，同时还可以预先发现用户群体兴趣的变迁，调整馆藏方向，提前做好信息资源的采集计划。通过Web数据挖掘，可以对用户的信息需求和行为规律进行总结，从而为优化网络站点的结构提供参考，还可以适当各种资源的配置更加的合理，让用户可以用更少的时间找到自己所需要的资源。例如可以通过路径分析模式采掘捕捉确定用户频繁浏览访问的路径，调整站点结构，并在适当处加上广告或荐书条。

3、Web数据挖掘技术在图书馆采访工作中的应用

在图书馆的工作中有一步十分的重要，这就是采访工作，采访工作的做的好坏程度会直接的对图书馆的服务质量产生影响。通常情况图书馆的工作人员会根据图书馆的性质、服务对象及其任务来决定采访的内容。但是这种采访局限性很大，很多时候会受采访人员的主观意识的影响，同时这种方式也会显得死板不灵活。很多时候会出现应该购进的文献没有买，不应该买的文献却买了很多等与读者的需求不符的现象。这些现象的产生都是因为缺乏对读者需求的了解和分析。要解决这些问题就必须对读者的需求进行全面的了解和分析，而Web数据挖掘则为解决该问题提供了一种较好的方法。通过对各种日志文件和采访时获得的数据进行分析，可以很清楚的得到读者需要的是什么样的书籍、不需要的又是什么样的书籍，从而为采购提供各种科学合理的分析报告和预测报告。根据对分析还能帮组图书馆管理人员确定各种所需书籍的比例，从而确定哪些文献应该及时的进行补充，哪些文献应该进行剔除，对馆藏机构进行优化，真正的为高校里的师生提供所需要的文献和资料。

4、使用Web数据挖掘技术提供个性化服务

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职业教育曾利用电视教育这种很先进的技术办学并取得了辉煌的成绩，时至今日，现代信息技术不断发展，不同程度的渗透到每一个领域，教育领域更是首当其冲。昨日先进的办学技术，已经远不能适应现代远程教育的发展需要，现代教学媒体开发是实现远程教育的重要环节之一。近几年，随着国外远程教育突飞猛进的发展，以及国内高中等院校多媒体课件的开发实践，我们应对现代教育媒体开发的应用前景，特别是对我院远程教育发展的重要性有一个充分的认识。

一、专业教学网络与现代教育技术媒体的开发

现代教育媒体的开发，从技术角度来看是可行的全球计算机网络和多媒体技术的进步导致了新一代知识智能媒体的发展，产生了网络大学(虚拟大学)，这是远程教育的重要特点和今后的发展方向。承载教学媒体的信息可简单的分为实时性和非实时性两类。多媒体信息则非常适应非实时性的传输要求，且价格较低，利用非实时性传输中有一定的延时的特点。像文本、图片、声音、动画等形式的多媒体信息，就可以在低速网上通过电话进行传输。Internet和Intranet上大多采用这种非实时性信息传输方式浏览信息，这非常适合具有交互性的多媒体课件。

二、多媒体课件的应用前景以及精品课件的建立

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1.2模糊集理论的应用要点该方法通过模糊集合与模糊推理两种方法，其研究测试的对象是各类不确定性因素，属于传统集合理论的创新。模糊集理论在设备状态监测和故障诊断中的应用，主要包含了两个方面。一方面，是在相关数据概念的形成时，采用不准确和较为模糊的语言变量，根据人们习惯，对设备状态的变化及变量变化状态进行描述。具有较强的直观性，且相关人员在接受该类概念时，也可以更方便的理解接受；另一方面，该方法通过提炼模糊性规则，在建模时模糊化，使得机械设备的控制、预测以及故障诊断等过程拥有更为广阔的空间。

1.3基于实例分析的方案优化及调整该种方法拥有较为简单的思路，在对设备未来运行情况进行预测时，系统会匹配与设备目前情况相似的实际案例，并从以往的解决方法中选出最佳的解决方案，再结合设备实际情况进行相应调整。此类方法的应用范围较广，且得到的计算结果也相对准确，但同时也具有一定缺陷，即无法全面整合以往设备数据及解决规律，缺乏充足的继承性。该方法进行故障诊断的基本理念是，在选红枣解决方法的过程中，利用历史诊断方法成功案例为奠基，进行全面的推理工作，并采用类比和联想法，较为全面的对故障进行诊断。

1.4多种数据挖掘法的联合应用除上述几种数据挖掘技术外，实际工作中还涵盖了以传统数据统计为基础的统计分析方法、人工神经网络元技术、等多种方法，考虑到每一种方法或多或少具有局限性，故为了有效提高各类方法的应用效果，可以将各类方法进行配合使用，代表性的算法组合类型如表1所示。

以遗传算法和模糊集理论的配合采用为例。由于模糊算法，主要是利用了最大隶属原理和阀值原理，故可以按照不同故障的发生原因以及故障征兆的相互联系，在综合考虑的基础上对机械设备故障的可能原因进行全面分析。而该方法在运用的过程中，会对各类故障征兆进行约简化从而得到较为普遍的规律，但是所得到的规律也可能存在不可靠问题。故在实际应用模糊集理论的同时，配合采用遗传算法，通过对模糊集理论所得到的结论及规则进行全面优化，使得诊断的结果更为准确与高效。上述案例方法在涡轮机故障诊断过程中进行应用时，可先建立完善的涡轮机故障集，在此基础上采用模糊集理论对涡轮机故障进行诊断，配合遗传算法对涡轮机故障规律进行优化，使得最终故障诊断结果更为准确。除遗传算法与模糊集理论课进行配合使用外，其他各类方法也可以根据设备实际情况进行搭配，使得最终诊断结果更为准确有效。

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中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）30-7150-04

随着数字信息化社会的飞速发展，计算机技术和数据库管理系统被广泛应用于科学探索、商业、金融业、电子商务、企业生产等各种行业，已逐渐发展成为一种智能管理过程。数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术，它的研究成果取得了令人瞩目的成就[1]。利用数据库技术，通过对教务管理的大量数据进行多层次、多维度的加工处理，从而实现人性化管理，为科学决策提供支持。

毕业论文在教学体系中占有十分重要的位置，是本科生培养计划中衡量教学质量的重要指标。提高毕业论文教学质量是一项系统工程，为研究在当前的教学条件下如何提高毕业论文教学质量，本文采用数据挖掘技术对影响毕业论文成绩管理的多方面因素进行了深入分析和挖掘，以期发现对学校毕业论文教学管理有用的知识，将这些知识应用于本科学生毕业论文教学实践中，为学校管理者提供有用的信息，进而获得更好的管理效益，为学校未来的发展提供更广阔的空间，发挥重要的作用。

1 数据挖掘简介

数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge discovery in Database. KDD）[2]，是通过分析每一个具体数据，从大量的、有噪声的、模糊的、随机的海量数据中寻找其规律的技术，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域。

1.1 数据挖掘的定义

H包含如下功能：

综上所述，数据挖掘具有三大特点：其一是处理大型数据；其二应用数据挖掘的目的是发现未知的、有意义的模式或规律；其三是一个对大量数据处理的过程，有特定的步骤[3]。

1.2 数据挖掘的主要方法

数据挖掘是一个多学科交叉领域，它由人工智能、机器学习的方法起步，并与统计分析方法、模糊数学和可视化技术相融合，以数据库为研究对象，围绕面对应用，为决策者提供服务。

数据挖掘的方法主要可分为六大类：统计分析方法、归纳学习方法、仿生物技术、可视化技术、聚类方法和模糊数学方法。归纳学习法是目前重点研究的方向，本文根据给定的训练样本数据集，采用归纳学习法中的决策树技术构造分类模型，将事例分类成不同的类别。

2 决策树算法基本理论

2.1 决策树方法介绍

决策树[4]方法是以事例学习为基础的归纳推算法，着眼于从一组无序的，无规则的事例中推断出类似条件下会得到什么值这类规则的方法，它是一种逼近离散值函数的方法，也可以看作一个布尔函数[5]。决策树归纳方法是目前许多数据挖掘商用系统的基础，可以应用于分析数据，同样也可以用来作预测。建模过程中，即树的生长过程是不断的把数据进行切分，采用“自顶向下，分而治之”的方法将问题的搜索空间划分为若干个互不交叉的子集，通常用来形成分类器和预测模型。如图1所示，为决策树的示意图。

决策树一种类似流程图的树形结构，是一种知识的表现形式。为了对未知样本进行分类，生成具体的分类规则，信息样本的各个属性值要在决策树上进行测试。主要分为两个阶段：在第一阶段中生成树。决策树最上面的节点为根节点，是整个决策树的开始，然后递归的进行数据分区，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点；在第二阶段中对树进行修剪，此过程中去掉一些可能是噪音或异常的数据，防止决策树的过匹配，进而保证生成决策树的有效性和合理性。当一个节点中的所有数据都属于同一类别，或者没有属性可以再用于数据进行分割时，分割工作停止。具体的工作流程如图2所示。

2.2 C4.5算法

1986年Ross Quinlan首次提出了ID3决策树算法，它是最早的决策树算法之一。ID3算法运用信息熵理论，选择当前样本中具有信息增益值的属性作为测试属性，对样本的划分则依据测试属性的取值[6]。C4.5算法是在ID3算法基础上发展起来的，它继承了ID3算法的全部优点，并增加了新的功能改进了ID3算法中的不足，可以进行连续值属性处理并处理未知值的训练样本。在应用单机的决策树算法中，C4.5算法不仅分类准确而且执行速度快。

C4.5通过两个步骤来建立决策树：第一阶段树的生成，第二阶段树的剪枝。C4.5算法采用信息增益率来记录字段不同取值的选择，首先计算各个属性的信息增益率，寻找到规则信息的优劣，选出信息增益率最大的属性作为结点，自顶向下生成决策树。C4.5算法构造决策树的基本策略如下：

首先计算出给定样本所需的期望信息，设S为一个包含s个数据样本的集合，对于类别属性，可以取m个不同取值，分别对应于m个不同的类别[Ci（i∈1，2，...，m）]。假设类别[Ci]中的样本个数为[si]，期望信息为：

其中，[Pi]是任意样本属于[Ci]的概率，并用[sis]估计。

接着，计算当前样本集合所需用的信息熵，设一个属性A具有n个不同的值[（a1，a2，...an）]，利用属性A可以将集合S划分为n个子集[S1，S2，...Sn]，其中[Sj]包含了S集合中属性A取[aj]值的样本数据。如果属性A被选作测试属性，设[Sij]为[Sj]中属于[Ci]类别的样本集，根据A划分计算的熵为：

然后利用属性A对当前分支结点进行相应样本集合划分计算信息增益：

最后，求信息增益率，表达式为：

C4.5算法的伪代码如下：

输入：训练样本Samples；目标属性Target—attribute；候选属性的集合Attributes

输出：一棵决策树

1）创建根节点root；

2）If Samples都在同一类C Then；

3）返回label=类C的单结点树root；

4）If Attributes为空Then；

5）返回单结点树root，[label=Samples]中最普遍的Target-Atribute值；

6）Else；

7）For each测试属性列表Attributes中的属性；

8）IF测试属性是连续的Then；

9）对测试属性进行离散化处理，找出使其信息增益比率最大的分割阈值；

10）Else；

11）计算测试属性的信息增益比率；

20）添加子树Generate Tree C4.5；

21）对已建立的决策树计算每个结点的分类错误，进行剪枝，并返回根结点Root。

3 毕业论文成绩管理系统的设计和实现

利用数据挖掘技术对学生的成绩数据进行提炼，所产生的结果和信息会对以后的教学管理工作提供有用的信息，进而获得更好的管理效益。解决问题的重点在于怎样对学生的毕业论文成绩进行全面且深度的分析，从而挖掘出成绩与其他因素之间隐藏的内在联系。本文采用决策树技术挖掘信息时，主要操作步骤如下：

1）确定挖掘来源：清晰地定义挖掘对象，明确挖掘目标是数据挖掘所有工作中重要的一步。本文中应用于挖掘的数据信息是毕业生的毕业论文成绩，旨在通过对大量成绩数据进行各层次的挖掘，全面了解具体影响学生毕业论文成绩的各方面因素，正确的针对问题拟定分析过程。

2）获取相关知识：数据是挖掘知识最原始的资料，根据确定的数据分析对象，抽象出数据分析中所需要的特征信息模型。领域问题的数据收集完成之后，与目标信息相关的属性也随之确定。这些数据有些是可以直接获得的，有些则需要对学生进行调查才能的得到。

3）数据预处理：此过程中是对已收集的大量数据进行整合与检查。因为存放在数据库中的数据一般是不完整的、不一致的，通常还含有噪声的存在。因此就需要对数据库中数据进行清理、整理和归并，以提高挖掘过程的精度和性能。

4）数据转换：对预处理后的数据建立分析模型，对于特定的任务，需要选择合适的算法来建立一个准确的适合挖掘算法的分析模型。本文采用决策树技术进行分类建模来解决相应的问题。

5）分类挖掘知识和信息：此阶段的工作目的是根据系统最终要实现的功能和任务来确定挖掘的分类模型。选择合适的数据挖掘技术及算法，并采用恰当的程序设计语言来实现该算法，对净化和转换过得数据训练集进行挖掘，获得有价值的分析信息。

6）知识表示：将数据挖掘得到的分析信息进一步的解释和评价，生成可用的、正确的、可理解的分类规则呈现给管理者，应用于实践。

7）知识应用：将分析得到的规则应用到教学管理中，教师可以利用所得到的知识针对性的开展毕业设计的教学活动，进一步指导教学工作，提高教学水平和学生的毕业论文质量。

4 结论

最终发现影响学生毕业论文成绩主要的因素不是指导教师的职称，学生的基础及感兴趣程度，而是指导教师的学历高低。根据具体分类规则的结论，学校教学管理工作应加重对教师的素质及能力培养，合理的分配每个教师的毕业论文指导工作，不仅能够有效的完成毕业课题指导工作，更有助于学生整体论文质量的提高。

在高校教学数字化的时代趋势下，利用数据挖掘技术来挖掘提取教学工作中的全面而有价值信息，可以为教育管理者的教学工作提供有效的参考信息，改进教学管理方法，提高教学质量和学生的综合素质，是高校保持良好的可持续发展的有力工具。

参考文献：

[1] 刘玉文.数据挖掘在高校招生中的研究与应用[D].上海：上海师范大学，2008.

[2] 魏萍萍，王翠茹，王保义，张振兴.数据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用[J].计算机工程，2003.29（11）：87-89.

[3] 刘林东. Web挖掘在考试系统中的应用[J].计算机应用研究，2005（2）：150-154.

篇（9）

二、在部队食品采购系统中的应用以及其价值评价

在部队食品采购系统实际应用工程中，其实可以运用MicrosoftSQLServerAnalysisServices来对数据进行分析，并且在数据挖掘过程中对多维数据进行描述与查找起到一定作用。因为多维数据比较复杂，增长的也比较快，因此，进行手动查找是很困难的，数据挖掘技术提供的计算模式可以很好的对数据进行分析与查找。在建设部队食品采购仓库数据的时候，数据内容主要包括了人员的健康、兵员的饮食以及训练等，进行数据挖掘主要包括以下内容：第一，把每个主题信息数据进行收集、汇总、分析等，对人员情况、健康、饮食、训练等进行合理分析；第二，多维分析数据信息。根据部队的实际情况，利用数据挖掘技术对部队人员健康、饮食、训练等数据信息进行多维分析，其中包含上钻、切片、下钻等；第三，挖掘健康与饮食之间的内在关系。根据数据库中许多面向主题的历史数据，采用数据挖掘技术进行分析与演算得到部队人员的训练和健康情况与部队饮食之间内在关系，以便于为部队食品采购提供合理的、有效的保障，从而提高部队整体人员的健康水平、身体素质以及训练质量，对提高我国部队战斗力有着深远的意义。

篇（10）

2交互式关联规则挖掘算法

关联规则挖掘算法在数据库的记录或对象中抽取关联性，展示了数据间位置依赖关系，其目的是寻找在大量的数据项中隐藏着的联系或相关性。其优越性在于能将用户的定制信息整合到挖掘过程中，以一种友好的方式引入约束，使挖掘出更加符合用户需要的信息，并且提高了挖掘的效率和有效性。

2.1目标数据库的确定

数据挖掘应熟悉对象的背景知识，明确挖掘的目标，根据目标确定相关数据，以此作为目标数据库，来完成对数据的预处理、挖掘和规则评价。

2.2交互式关联规则挖掘算法

表示A成立则B成立，其中给出了可信度C和支持度S。可信度C是对关联规则准确度的衡量，即在出现A的情况下出现B的概率；支持度S是对关联规则重要性的衡量，即A和B同时出现的概率。

3熔炼机组数据挖掘的实现

本文采用的是冀某工厂于2013年5月运行的数据，采样频率为2~3秒/次，采样模式为实时监测值，得到7595组数据。在分析阶段，对影响机组的主要可控参数进行了提取及预处理，参数主要包括：转速、有功功率、主蒸汽压力、调节级压力、中压缸排汽压力。以机组转速设计值为3600r/min为例来分析。对各个可控参数数据进行曲线化处理，作为分析它们之间的关联规则的数据表。上述关联规则表示，在三种负荷工况下，工厂熔炼机组有功功率与主蒸汽压力、调节级压力、中压缸排汽压力三者之间最优变化区间的关联。经分析，在机组中应用关联规则的数据挖掘技术与传统方法相比，优点是其可以对不同的可测参数进行挖掘，方法简单有效、可操作性强；运用关联规则进行挖掘，对过程能够较灵活控制，处理后的目标值直观，便于操作指导和提高运行效率。