数据挖掘在采矿工程中的应用
姓名：孙永涛
学号： 1001010202 班级：10级采矿工程（2）班学院：能源与安全工程学院
关键词：数据挖掘时间序列煤矿安全瓦斯浓度
（一）引言
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，其主要目标是从大型的数据库中挖掘出对用户有价值的模式。目前数据挖掘研究较多集中在关联规则、聚类分析、时间序列数据挖掘等方向。
（二）国内外煤矿瓦斯数据挖掘现状
早在70 年代，世界主要发达国家陆续在采煤安全方面建立瓦斯监测、监控系统。这些系统从建立至今，经过不断的改进、升级，使得这些国家的煤矿的百万吨死亡率大大降低。据统计，美国煤矿百万吨死亡率为0.03，德国煤矿百万吨死亡率为0.04，日本煤矿百万吨死亡率为0.03，等等。这些系统的成功运作，无不证明计算机技术对于传统采煤业安全生产的革命性突破。中国矿业大学就煤矿瓦斯突出的现状，利用数据挖掘技术，以历史数据为基础，与数据仓库技术相结合，通过对历史数据的分析和挖掘，找出隐藏在这些数据内部的关系模式2000 年，辽宁工程技术大学几位硕士研究生就此也做了进一步研究。他们用多传感器数融合方法，对瓦斯、温度、风速等信号数据采样, 提取它们特征量，对数据进行数据融合，实现对矿井瓦斯进行实时监测、预测控制，取得了较好的效果。但是，对于应用数据挖掘技术则有些不足，他们更多的侧重于硬件设备、系统环境的建设等。
（三）时间序列数据挖掘
时间序列数据挖掘是基于一个或多个时间序列的数据挖掘，它可以从时序中抽取时序内部的规律包括时序的数值、周期、趋势分析和预测等。时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值[1]，很多数据是以时间序列的形式出现的，如股票市场的每日波动，科学实验，一个工厂装船货物数量的月度序列，公路事故数量的周度序列，化工生产过程按小时观测的产量，又如本文将用到的煤矿瓦斯每日浓度统计数据等等。总而言之，时间序列典型的一个本质特征就是相邻观测值的依赖性。时间序列模式的数据挖掘所论及的就是这种依赖性的分析技巧。在统计学中，时间序列可以建立自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型
等等。自回归模型（AR）应用较多的情况是对于经济方面数据的预测，这类数据的特点是在不发生大的经济波动的情况下，数据存在一定的单调性。移动平均模型（MA）主要用于白噪声曲线的处理。白噪声过程,通常称谱密度在整个频率轴上为非零常数，且均为零的平稳过程为白噪声过程，简称白噪声。这种模型多用作对自回归模型的补充和微调。自回归移动平均模型（ARMA）是结合以上两种数学模型而产生的，它综合了自回归把握曲线大致走向的主要特征，与此同时又以移动平均作为曲线微调的依据，所以从理论的角度，应该选择自回归移动平均模型作为瓦斯浓度时间序列数据挖掘的算法。
（四）时间序列数据挖掘在瓦斯监测中的一个实际应用
一般说来，针对一组为N 的动态数据用ARMA模型去识别和拟合，其全过程通常分为以下几个步骤：
1、动态数据的预处理；
2、模型形式的选择和识别；
3、模型参数的初步估计；
4、模型参数的精细估计；
5、模型阶数的判断；
6、模型的检验和改进。
4.1 动态数据的预处理
ARMA 型描述的数据要满足平稳零均值条件，因此对数据拟合此类模型之前一般需进行平稳化和零均值的处理，这些工作统称为预处理。本文煤矿瓦斯数据保存在ACCESS 数据库中，
其中瓦斯浓度表的格式包括以下字段：（时间，安装位置，设备，数据，频率值）。在该表中，时间是按每三秒更新一次，因为是对瓦斯浓度的挖掘，所以只需要保留时间，某一采集点的瓦斯浓度即可。我们采用sql 语句提取出23 号采集点的时间和瓦斯浓度数据。其浓度变化可生成图4- 1:由图4- 1 可以发现此时间序列不是平稳时间序列，X 轴代表时间的采集时刻，Y 轴代表瓦斯的浓度（即图中value 曲线）。可以看出（0~150）时间序列较为平稳，而在（150~330）这一段较长的时间段内浓度波动很大。
图4- 1 煤矿瓦斯浓度
Fig4- 1 the gas thickness of coal mine
4.2 模型形式的选择和设计
根据这一特点，我们采用选择ARIMA（p，d，q）数据模型进行拟合、预测[3]。做法如下：对时间序列进行平稳性处理，平稳化处理的方法有很多种，最常用的差分包括一阶差分和二阶差分，对于时间序列的差分次数，参数d 通常只取0，1 或2。模型的识别主要依赖于对相关图与偏相关图的分析。在对经济时间序列进行分析之前，首先应对样本数据取对数，目的是消除数据中可能存在的异方差，然后分析其相关图，我们在进行完一阶差分后得到的数理统计结果量。
4.3 模型参数的初步评估
模型参数的初步估计具有两个含义和功用，第一，这种估计比较粗糙，只是形式推演和套用公式的结果，估计结果既不依据某种准则，又无极限理论保证。第二，这种估计结果是作为进一步精细估计的初始起点，即作为进一步迭代时的初值。常用的初估计有矩法和逆函数法[4][5]，但在实际应用中，我们常绕过初估计阶段，以模型的平稳可逆域内某点作为初始值，直接进入精估计迭代，这种做法基于模型稳定性的理论保证。
4.4 模型参数的精细评估
模型参数的精细估计（简称精估计）通常可依照最小二乘准则或极大似然准则来进行。并有近似极大似然估计等价于最小平方和估计，这部分内容涉及专门
的计算方法较多，就此省略。
4.5 模型阶数的判断
对模型阶数的判断，我们选用了AIC（赤池信息准则）。即在一定的阶数范围内，计算各阶数组合的信息量AIC 数值，取其最小值相应的阶数为模型阶数，在此阶数下估计得的模型参数为模型参数的最佳估计值。这里我们采用：
valuei = 0.06289 + 0.84622*valuei- 1 - 0.12967（valuei- 1- 0.06289）+0.24720*10- 2+ε，其中valuei 是当前时刻的瓦斯浓度，valuei- 1 是以坐标轴最小时刻为单位的前一刻瓦斯浓度，而0.06289+0.84622*valuet-1 是自回归多项式部分，- 0.12967（valuei- 1- 0.06289）+0.24720*10- 2 是移动平均MA 部分，最后ε是残差。
4.6 模型的检验和改进
经过以上五个步骤的处理，我们对动态数据已实现了模型拟合，但数据处理的全过程并非至此为止。通过对模型特征根和谱密度的结构分析，也许可使模型进一步得以合理的简化；通过对实测数据的拟合相关检验及预报精度的计算，也许可发现模型需要进一步改进或必须采用其他手段进行模拟（例如线性模型对数据并不合适，应实行非线性拟合）。总之，通过对模型的检验和改进，可望最终获得理想模型。
4.7 时间序列预测
基于上述数学模型对瓦斯浓度的未来变化曲线进行预测：现预测以坐标轴刻度为单位的100 单位内瓦斯浓度数据曲线得：客观的说，应用上述数学模型对未来的瓦斯浓度预测能够取得一定的效果。经分析，预测曲线与实际浓度曲线的相似度达到了工程和安全的要求，是可以作为煤矿安全生产的参考数据。
（五）结束语
以上简单地介绍了一个时间序列数据挖掘在瓦斯监测中的应用。经典的时间序列研究已经有二十多年的时间，在建模、预测等方面已经有了相当多的可喜成果。但随着人工智能、机器学习等学科的发展，在煤科学范畴中对时间序列进行数据挖掘研究还刚刚起步，特别对复杂的数据类型，如煤矿瓦斯数据，针对这方面的数据挖掘的研究和应用会有更大的发展空间。
《数据挖掘》试题与标准答案
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
新时期煤矿采矿技术的应用及改进技术 陈敏
新时期煤矿采矿技术的应用及改进技术陈敏 发表时间：2019-10-18T09:00:46.567Z 来源：《电力设备》2019年第10期作者：陈敏 [导读] 摘要：随着我国经济体系的飞速发展，我国煤炭资源的需求量正在逐步攀升，若仍旧沿用传统的采矿技术，则煤矿开采效率与采掘数量方面势必会受到影响，使我国目前煤炭资源的需求难以得到满足，因此，必须结合我国煤炭市场环境，选定更适宜的采矿改进技术，使煤矿资源被更好的采掘，才能使煤炭市场需求量得以满足，并能够为企业提供更丰厚的经济收益。 （山西兰花科技创业股份有限公司唐安煤矿分公司山西高平 048400） 摘要：随着我国经济体系的飞速发展，我国煤炭资源的需求量正在逐步攀升，若仍旧沿用传统的采矿技术，则煤矿开采效率与采掘数量方面势必会受到影响，使我国目前煤炭资源的需求难以得到满足，因此，必须结合我国煤炭市场环境，选定更适宜的采矿改进技术，使煤矿资源被更好的采掘，才能使煤炭市场需求量得以满足，并能够为企业提供更丰厚的经济收益。基于此，本文对新时期煤矿采矿技术的应用及改进技术进行研究，以供参考。 关键词：煤矿企业；采矿技术；应用现状；改进技术 引言 矿产资源是关系到国计民生的必要资源，且采矿方式多为地下开采，因采矿工程复杂及条件恶劣，致使安全事故频发，给社会带来了严重影响。为此，应高度重视采矿工程安全工作，不断提高采矿技术，提高施工的可靠性和安全性，以确保采矿工程的安全运行。 1采矿技术的重要性 随着我国采矿工程发展的不断深化，一些比较容易开采的煤矿以及安全性较高的煤矿资源正日益减少，对今后我国煤炭资源的开采带来一定的难度。同时，由于矿产资源开采愈发困难，使得开采过程中的安全问题逐渐频发，为我国煤炭开采的效率以及煤矿质量带来一定的限制，究其原因主要是由于我国煤矿开采技术设施较为落后，施工安全管理不到位等导致的。针对这种情况，对于煤炭资源进行开采的过程中，要重视施工技术的应用和管理，对于先进的开采技术不断的学习和借鉴，保证施工过程中的安全和质量，为提升资源开采效率作出贡献。同时也能有效推动企业经济建设的进步和发展。 2煤炭开采行业的发展现状 根据煤矿资源调查资料可知，尽管国内煤岩储备资源非常丰富，并且仍有较多的煤矿资源尚未被发掘，但因为我国人口数量众多，并且在煤矿开采技术方面仍存在较多不合理的地方，使得我国现有煤矿资源储备消耗速率较大，很难借助传统的采掘措施填补上现有煤炭资源消耗的缺口，长此以往势必会导致部分城市缺乏基础的资源供应，影响我国整体经济的正常发展。其次，结合地形资料可知，我国因为地域辽阔，多数地区在地理环境方面均存在较明显的差异性，例如盆地与高地，都会影响采煤工作的正常开展，并且多数煤炭资源分布较为零散，在资源勘探方面便需要耗费较多的时间，如此更使得煤矿资源开掘工作的门槛提高不少，而部分老煤区也会因此使得煤矿采掘压力加重，使得国内煤岩市场存在较明显的供不应求景象。 3煤矿开采技术的改进技术 3.1填充采矿技术 在进行采矿工作的过程中，一般会出现踩空区域，这就需要对此进行有效的处理，一般情况下选择一些有效的材料对其进行填充，并且在此基础上对其实施有效的管理，这在较大程度上能够有效避免地表下沉的情况发生，以此能够使生产过程确保安全。在该技术进行应用的过程中，对于填充面，因矿产被抽出导致承受的压力增加，这就需要进行支架设立，同时还需要使用填充物降低压力，只有这样才能有效确保地表下沉情况的发生，以此确保安全生产，最大程度上提升该技术应用过程中的安全性与稳定性。 3.2露天煤矿技术 露天采矿作为我国一种较为常见的采矿技术，安全系数较高。其采矿方式主要是通过对煤矿上层的遮挡物进行转移，进而建立出一个完整的露天采矿基地，这种采矿方式可以很好的保障采矿人员的人身安全，除非极特殊的情况，否则不会出现上层矿石塌方现象，避免了采矿作业中出现事故的可能。同时露天采矿技术还可以通过大型机械设备的来进行施工，在机器的协助下，使得露天开采场的构建水平以及开采效率差都得到了极大的提升，促进了工程的整体进程，使采矿工程可以按时交工。但露天采矿技术虽然具有很高的优势，但也不是所有的类型的煤矿产区都适合，其多适用一些煤矿层较浅的地区，一些较深的煤矿工程如果使用者中国露天技术，不仅会耗费大量的人力物力还不利于对资源的保护，对低下煤层带来破坏。 3.3自然支撑采矿法 自然支撑采矿法一般称为空场采矿法，是无需借助人工打造的支撑柱，而是利用周围山石本身来支撑进行采矿的方法。使用自然支撑采矿法必须要对周围的岩石进行检测，保证其稳固坚韧，不会发生崩塌。空场采矿法的优点是开采的矿石比较多，消耗的能源比较少，生产效率比较高，比其他方法的通风效果要好。但是在开采过程中，由于顶板发生变形，直接顶与老顶分离，容易发生“冒顶”现象。因此，在采用自然支撑采矿法时，要注意检测围岩的稳定性，增加适量的支撑。 3.4绿色开采技术 我国传统煤矿开采技术普遍存在固体废弃物污染、水质污染、土地结构破坏、空气污染等环境问题，这不但使得矿区开采环境恶劣，难以为矿工的生命健康提供应有的保障，同时更不利于城市生态环境的维护，使煤矿产业的发展与我国未来经济形式背道而驰。因此，为解决对生态环境的影响，并提供煤矿开采技术的整体水平，煤矿企业便必须站在更长远的角度审视目前采煤技术的劣势与影响要素，并针对不同煤矿的地质环境进行更全面且细致的调查，才能使煤矿企业采掘工作贴合我国经济与资源可持续发展的基本要求，并能够为后续产业的发展奠定更扎实的基础。作为改进技术，绿色开采技术通常要求煤矿企业在采掘工作之前，对地区资源环境、水土环境、居民区等状况进行彻底的调查，以便确定更有效的对策降低岩巷挖掘进量，选用更贴合可持续生态的开采手段，在合理划分矿区界线的基础上使资源消耗量降低，并能够有效回收煤矿采掘过程中形成的固体废弃物，降低烟气的排放量。 4采矿作业的安全管理措施 4.1做好安全防范工作 防范胜于处理，尤其是矿产安全工作，必须做好安全防范工作，预防安全事故的发生和扩大，并将其作为生产的头等要事来抓，制定预防工作。针对煤矿生产实际，其安全事故主要有瓦斯、通风及顶板等类型，为此，采矿技术人员应依据现场开采情况，对可能出现事故
采矿工程中采矿技术的应用研究
采矿工程中采矿技术的应用研究 发表时间：2018-12-14T10:54:02.290Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第22期作者：张鑫[导读] 就导致了采矿施工的安全存在很大的隐患。对此，施工企业一定要充分的了解采矿地的情况，采场围岩的结构布置等等，采用合适的采矿技术，不断的完善和健全高效的施工安全管理体系，提高施工的安全性，同时提高采矿的产量和效率，避免安全事故发生的同时，推动我国的采矿事业健康发展。 张鑫 准格尔旗神陶煤炭运销有限责任公司营沙壕煤矿内蒙古鄂尔多斯 017000摘要：因为采矿工程的地形和工作条件较为特殊，比较复杂，就导致了采矿施工的安全存在很大的隐患。对此，施工企业一定要充分的了解采矿地的情况，采场围岩的结构布置等等，采用合适的采矿技术，不断的完善和健全高效的施工安全管理体系，提高施工的安全性，同时提高采矿的产量和效率，避免安全事故发生的同时，推动我国的采矿事业健康发展。 关键词：采矿工程；采矿技术；应用 1采矿工程中采矿技术与施工安全的重要性在我国现阶段的采矿工程发展中，易开采且开采过程中安全性较高的煤层资源数量逐渐减少，为我国煤炭资源的开发造成阻碍作用。同时，由于矿产资源开采难度的增加与开采过程中危险事故的逐渐频发，对我国采矿工程的煤矿的开采速度后续发展造成一定难度，这些问题的产生都与开采技术的落后、施工安全管理松懈等问题息息相关[1]。因此，在我国采矿工程的发展中应对采矿技术与施工安全进行重视，对采矿技术进行创新升级，并进行严谨的、规范的施工安全管理，以提升我国采矿工程的施工效率，促进我国采矿工程的施工安全，进而为我国煤炭企业的经济效益进行提升。 2采矿技术在采矿工程中的应用 2.1露天煤矿技术的应用 在我国现阶段使用较为频繁的采矿技术中，露天采矿技术是应用过程中安全系数较高的采矿技术。露天采矿技术是将煤矿上层的覆盖物进行转移，进而构建出露天的采矿场所，此种，露天采矿场所对采矿人员的安全性进行较高的保障，避免矿区上层矿石出现塌方的状况，降低矿区出现采矿事故的发生机率。同时该种煤矿开采技术还可以利用大型机械设备进行施工挖掘，通过大型机械的参与，在露天开采场所的构建方面，其构建速度得到极大程度的提升，在煤矿开采过程中，其开采的效率也因为大型设备的加入而得到显著提升，2种施工效率的提升推动着采矿工程的整体发展，并为采矿工程的正常竣工进行保障。但该种露天采矿技术也并不是适用于所有类型的煤矿产区，该种采矿技术仅适用于埋藏较浅的煤矿地区，埋藏较深的煤矿利用露天采矿技术会在工程开采的前期就需要大量人力、物力、财力等资源的投入，造成资源浪费。 2.2井下采煤技术的应用 井下采煤时，对于倾角 10°以上的煤层分水平开采，而同时每一水平区域又可以分成许多个煤层区，从上开始采完一层后继续向下开采。在开采近地煤层时，首先把煤层分成许多个盘区，打好煤井后，先开采近盘的煤层，再开采远的盘层。如果有两个或者多个煤层，首先会开采第一水平的煤层，再从上往下开采。 2.3炮采放顶煤采煤技术的应用 炮采放顶煤采煤技术在煤矿开采过程中十分常见，应用很普遍，主要有两种不同的类型，一种是滑移支架放顶采煤法，其中滑移顶梁包括两个部分，一个是顶梁，一个是支柱。在具体的作业过程中，前梁和后梁是相互连接的，支架的支柱是液压单体柱，不同的煤矿有不同的支架数量，一般情况下，当煤矿的二型度超过 5 m 的是就可以采用这种方法进行开采施工。 2.4采场环境的控制技术的应用 在进行开采工程之前，相关的工作人员首先会对采场周围的环境进行了解，例如，采场围岩，岩石的组成结构等等矿的基本情况，只有充分了解过后，才能不断的完善和补充采场围岩的控制理论。与此同时，对于采矿层中比较复杂，难度较高的矿层要合理科学的分析，例如，构造，倾斜度，稳定性等等，以此加深对于采矿周围和环境的了解。若采矿的环境比较恶劣，要对支护技术以及效果，支护围岩以及顶岩层的相互作用，做检测和分析，以此来提升相关的技术。此外，要进行检测和分析的还有部分岩层控制技术，比如，发生地压冲击时要如何的做到提前预测和有效的预防，来提升采矿作业的效率，保证采矿人员的安全。 3采矿工程中提升施工安全的对策 3.1建立健全施工的管理体系，严格遵守并执行 对于采矿工程，企业要与时俱进不断的建立健全施工过程中的相关规章制度和管理体系，科学的建立权责分明的制度，将权利和职责落实到个人，细化每个岗位，每个施工人员的工作内容和具体的操作流程，并且要让他们严格的遵守规章制度，并且执行。以此来保证采矿工作能够顺利的完成，并且每一个施工人员的安全也能够得到保证。对于企业上层领导制定的相关制度和规章，以及下达的命令和任务，要逐层的进行分解，细化到每个部门之中，每人的头上，明确责任负责任，细化工作流程内容，最大限度的使安全的制度得以落实，在提高施工人员的安全意识上，来保证采矿工程能够顺利的完成，保证采矿的生产顺利进行。同时，对于施工的过程，需要加强监管和监测，在管理制度中设定合适的奖励制度，来提高施工人员的工作热情和安全意识，同时，定期的召开安全工作讲座，让施工能够得到保证。 3.2健全采矿企业安全机制 安全生产始终是采矿工程企业可持续性发展的关键和首要工作，特别是强调将员工的生命安全放在首要位置。为了确保采矿工程的施工安全，保证采矿技术应用当中的安全性与有效性，采矿企业要积极建立健全安全管理机制。第一，设置采矿工程施工安全管理部门，完善部门的人员配置，落实岗位责任制，及时发现以及解决由人为原因导致的施工安全隐患问题。第二，建立健全安全管理制度，保障施工安全。采矿企业应专门配备工作人员负责安全监督，将过程性的安全管理理念贯穿于施工安全管理全程。 3.3加大人才队伍的培养力度
浅谈数据挖掘技术及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
数据挖掘及其应用
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师：
数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥
有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据
露天煤矿开采技术与未来发展趋势
露天煤矿开采技术与未来 发展趋势 Last updated on the afternoon of January 3, 2021
我国露天煤矿开采技术与未来发展趋势 作者：高鹏飞马骁史磊 来源：《科学与财富》2016年第19期 摘要：本文介绍了国内露天煤矿开采现状，探讨了露天煤矿开采技术装备以及未来的发展趋势。 关键词：露天开采，大型化，集中化 1 露天开采技术概述 露天采矿是指利用一定的采掘运输设备，在敞露的空间从事开采作业，已经广泛用于开采煤炭、金属矿、冶金辅助原料建筑材料及化工原料等矿床。当今世界95%以上的能源和80%以上的工业原料都来自矿产资源。我国铁矿石90%，有色金属矿石52%，化学原料矿石%，建材矿石近100%采用露天开采方式，煤炭虽然是我国的主要能源，但露天开采比重不足10%。 目前已建成或正在改扩建的千万吨露天煤矿有准格尔黑岱沟露天煤矿（a），宝日希勒一号露天煤矿（a）、魏家峁露天煤矿（一期a，二期）、白音华三号露天煤矿（a）、锡林浩特胜利东二号露天煤矿（a）、神华新疆准东露天煤矿（a）和新疆帐篷沟露天煤矿（a）等。 经过多年的发展，我国煤炭矿山的露天开采工艺有： （一）间断开采工艺。有单斗—铁道开采工艺、单斗—卡车开采工艺等。 （二）半连续开采工艺。有单斗—卡车—半固定破碎机—带式输送机开采工艺、单斗—移动式破碎机—带式输送机开采工艺等。 （三）连续开采工艺。轮斗—带式输送机—推土机开采工艺。 （四）拉斗铲倒堆开采工艺。 （五）综合开采工艺。 根据煤炭工业发展“十二五”规划，到2015年，全国煤炭生产能力将达到41亿吨/年，煤炭产量控制在39亿吨/年左右，其中露天煤矿生产能力将达到8亿吨/年，千万吨级矿井（露天）达到60处，我国煤炭露天开采将进入新的发展阶段。 2 我国露天煤矿开采的技术现状 我国露天煤矿经过了半个多世纪的发展，已进入了大型化、集中化、现代化的新时代。尤其是引进国外先进的露天采矿设备以及计算机技术的广泛应用，大大提高了露天煤矿开采的效率。 开采方式
现代化采矿技术在采矿工程中的应用 王步伟
现代化采矿技术在采矿工程中的应用王步伟 发表时间：2019-03-12T10:43:11.283Z 来源：《基层建设》2018年第35期作者：王步伟 [导读] 摘要：随着时代的发展，环保，节能，健康，可持续发展的原则越来越受到人们的关注，也影响了许多行业的发展。 滕州市金达煤炭有限责任公司山东滕州 277500 摘要：随着时代的发展，环保，节能，健康，可持续发展的原则越来越受到人们的关注，也影响了许多行业的发展。因此，矿业公司必须在发展过程中受到这一概念的影响。在当前的采矿过程中，如何保证矿山技术的环境保护和节能，已成为当前矿业企业关注的焦点，也是提高矿业市场竞争力的有效手段。企业可以更好地促进矿业公司的可持续发展。矿业技术作为矿业公司发展的重点，不仅是提高企业竞争力的有效手段，也是保证生态环境健康稳定发展的关键。它的存在对矿业公司和国家的发展具有重要意义。 关键词：现代化；釆矿工艺技术；采矿工程；应用 1采矿工艺技术的特点 1.1结合异样的开采状况持续优化采矿工艺技术 发展经济要求可持续性，煤矿资源是非可再生资源，当今也逐步地提升采矿的难度，新技术的应用非常迫切。各种开采条件都会破坏自然环境与浪费煤矿资源。根据不一样的开采条件，应持续优化采矿工艺技术，例如采集天然气、水、原油技术或者是采油填水技术，不但采集了原油资源，而且不会破坏地层构造。 1.2结合矿产的开采范围和分布选择适宜的采矿工艺技术 矿产资源在国内出现的形式是矿、油、煤，这些资源的分布不均匀导致当前工业分布的不均匀。地下的矿产资源具备较高隐蔽性，只有结合相应的勘探技术才可以找到。工业发展现状要求应用不同的采矿工艺技术，因为如果应用一样的采矿工艺技术，那么会破坏工业区或农田等，因此需要将各种采矿工艺技术有针对性地应用于各种地区。 2当前时期采矿工程中工艺技术的应用前提 在当前形势下，可持续发展，绿色生态，低碳节能，环保等理念已渗透到各个领域。鉴于此，现代采矿项目在采用现代技术的同时，必须坚持绿色，低碳，环保的原则。矿业企业只能利用生态，环保，绿色，高效的采矿技术来发现和解决矿山生产过程中的一系列环境问题。从而实现矿山企业的可持续发展。因此，绿色采矿技术在采矿工程中的选择和应用，不仅保证了采矿项目的顺利进行，而且对我国矿业发展具有重要的作用和价值。 3采矿工程中应用的一些现代化采矿技术 3.1崩落采矿工艺技术 在国内的采矿工程中，崩落采矿技术通过崩落矿洞围岩的形式来管理地压，适用于矿区地表不禁止崩塌的区域以及崩落围岩的范围，应用较广。崩落采矿重点涵盖分层崩落、分段崩落、阶段崩落、自然崩落等技术。它的特点是高效、迅速、安全，在应用大参数且做好全面的技术策略后，可以显著提升采矿强度以及采矿生产效率，降低实现工作量和生产成本。 3.2填充采矿工艺技术 填充采矿技术是指采空区应用其他种类材料充当填充物，以此管理地压，防止由于崩落围岩或下沉地表而导致安全隐患的一种技术。该技术的应用会导致作业面承受较大的压力，要求通过支架对压力进行缓解。为了对崩落围岩和下沉地表的情况进行控制，还应结合填充物对地压问题进行处理。如此，才可以为填充开采创造安全的条件和环境。该技术可以实现煤炭资源的安全开采。 3.3岩体加固开采工艺技术 加固岩体开采工艺技术是指结合适宜的加固处理手段，涵盖锚杆和锚索等对内部构造和地表进行加固，从而实现岩层可靠性的提升，防止岩层出现坍塌和位移的情况，从而确保采矿工作的正常开展。其中，在表层岩层（2～3）m适于用锚杆加固，在到达岩层（10～20）m以及大范围岩体中适用锚索加固。 3.4溶浸采矿工艺技术 溶浸采矿技术是指结合化学溶剂溶浸处理采空区，从而使目标矿产实现。该技术要求专门的技术工作者系统地探究矿产资源的化学和物理特性，再对适宜的试剂进行配置或选择，在工作层中倒入试剂，通过化学反应原理来处理、回收矿产资源。 3.5大采高综放开采工艺技术 在分层次开采较厚岩层范围中适宜应用大采高综放技术。在传统的采矿活动当中，分层采矿技术可以扩大开采范围，然而这种技术在开采煤矿下层的情况下适用范围有限而工作面移位频繁，会提高维护巷道的难度系数。 3.6深矿井开采工艺技术 开采深井要求处理的关键性问题是冲击地压以及地热危害，而开采深井还会受到顶板、火、瓦斯、水、煤尘等制约作用。通常将深矿井开采技术应用于强冲击地压、大地热危害、低岩石抗压力的区域。 3.7缓倾斜煤层开采工艺技术 缓倾斜煤层的开采要求严格的支护构造强度，在开采厚煤层的情况下，一般在开采缓倾斜厚煤层中应用一次性开采技术方式。这种技术在进行开采的时候应避免四连杆的变形或滑倒，还应防止顶梁焊接缝裂开。在开采薄煤层的情况下，一般应用刨煤机进行，刨煤机的优势是体积小、功率小，可以有效确保施工全程的安全。 4我国未来的现代化煤矿开采工艺的发展趋势及前景 4.1进行地下矿场的牢靠性提升以及矿区围岩处理 在我国以往的开采工程当中，通常也会通过将开采过程中产生的废料进行回填，从而达到在增加矿区牢靠性的同时也能够有效的将这些废料进行合理的处理，对于整体的施工效率而言有着较为深远的意义。而随着现阶段科学技术水平发展的不断加快，越来越多的新技术被运用到各行各业当中，在煤矿的开采当中同样如此。使用较为高效的现代化审查技术对施工地的具体情况进行了解掌握，将其中的薄弱点以及可能会出现问题的区域查找出来，并制定较为有效的解决方案对其进行处理，以达到增强施工安全性以及提升整体效率的目的。 4.2填充地下矿山混合填充料（尾矿与废石）的技术贯彻实施废石不出坑的原则。 为了提高充填体的强度，应多次开展科学的试验，合理确定充填体当中废石的比重，以及根据充填料水的渗透实验结果布置设计填充
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
采矿工程中现代化采矿工艺技术的应用探微 尹双尹
采矿工程中现代化采矿工艺技术的应用探微尹双尹 发表时间：2018-09-04T14:11:51.593Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第11期作者：尹双尹 [导读] 矿产资源在中国社会经济发展向前推进的过程中有举足轻重的地位。 北旺建设集团有限公司河北承德 068350 摘要：近年来，我国对矿产资源的需求不断增加，采矿工程越来越多。采矿工艺技术也开始往绿色环保的方面进行发展。在采矿的过程中，管理人员要根据实际情况制定出合理、科学的工艺技术，保证矿产资源可以得到最大的利用，避免不规范的操作对资源造成的浪费。采矿行业的工作性质比较特殊，具有一定的危险性，所以采矿工艺技术的好坏在一定程度上影响着工作人员的生命安全，并且工作人员在采矿作业时一定要规范操作，这样才能保证采矿作业的安全性。 关键词：现代化工艺技术；采矿工程；应用分析 引言 矿产资源在中国社会经济发展向前推进的过程中有举足轻重的地位，而且已经逐渐演变为中国广大人民群众日常生产生活相关工作的构成成分，采矿作业其实就是对现代化程度比较高的采矿工艺技术措施加以一定应用，针对位于地下或地表之上的矿产资源展开开采的工作。将矿井所在区域的实际情况作为依据，各种类型的工艺技术措施的选择，并且在施工过程中选择施工单位的专业素质水平，都是会对矿产行业的日常生产经营工作效率造成一定影响，甚至会对企业经济效益水平及采矿工作安全性造成一定影响。所以在采矿工艺措施选择过程中，应当依据当地的实际情况灵活地在各种类型的采矿工艺措施中选择适应性比较强的工艺措施，在对技术不断进行更新的基础上，最终也就可以使工艺技术措施向现代化方向转变。 1现代化采矿工艺技术概述 现代化采矿工艺技术通过改良传统工艺技术来提高矿产资源的利用率、矿产资源的开采率，符合当今低碳环保、生态绿色理念，矿山开采不再像过去只追求产量而忽视环境保护，应用现代化的采矿工艺设备促进采矿业可以更好的发展。现代化采矿工艺技术要根据不同开采条件不断完善采矿工艺，在保护环境的同时，根据开采资源的不同合理选择采矿工艺，避免对自然环境造成破坏，另外还要结合矿产分布和地域的不同合理选择工艺，不同地区和不同地表要结合实际情况选择合理采矿工艺，现代化采矿工艺技术需要工作人员具备良好的素质，随着开采技术和设备仪器的提高，工作人员需要进行技术培训才可以胜任采矿开采工作。 2现代采矿业中常用的几种工艺 2.1空场采矿工艺技术 空场采矿工艺是我国目前应用最为广泛的采矿工艺，是全面采矿法、房柱采矿法、留矿采矿法、分段矿房采矿法地统称。应用这种工艺采矿时，将矿区分为矿房和矿柱两部分，在实际的操作过程中，首先对矿房中的矿产进行开采，由于有矿柱作为支撑，所以开采形式为敞空式，等矿房中的矿产开采完了之后，再对矿柱进行回采，在回采的过程中，需要使用一定的技术设备，以避免矿房发生较大幅度变形。但是空场采矿法的应用也要有一定条件，即暴露面积较大，周围岩质稳固。由于空场采矿法本身依赖的是矿区自然条件，所以相较于其他技术，空场采矿工艺具有相当高的开采率。 2.2充填采矿工艺 采矿作业中应用充填采矿工艺，主要是在回采时来对采空区应用充填材料进行填充的工艺。为了有效的维护采空区，有时还需采用填充材料和支架进行结合的方式来进行填充处理。对采空区的充填是为了更好地实现对地压的管理，来有效的控制地表沉降和围岩崩落的现象，以此来为整个回采工作营造更为安全的作业环境。同时其对于降低矿石自燃事故的发生也有着重要的控制作用，作为有自燃性矿床采矿作业中必不可少的一个环节，充填采矿工艺对保障采矿工作安全有着重要意义。 2.3崩落采矿工艺技术 崩落采矿工艺技术措施指的是在矿场资源开采工作正式开展之前，针对矿洞中涉及到的有危险性的围岩展开崩落处理工作，在此基础之上也就可以将开采过程中的危险因素控制在既定范围当中，从而为矿产开采工作提供一个安全性比较强的生产环境。可以将崩落采矿工艺技术措施划分为两种类型，第一种是底柱分段崩落处理措施，另外一种是无底柱分段崩落处理工艺技术措施。前者在实际应用的过程中应当注意到的问题是阶段高度、横截面尺寸及漏斗间距等相关的因素。底柱高度因素分析工作过程中，需要将矿石的稳定性作为依据。假如在矿产资源开采工作进行的过程中应用到的是漏斗形结构，那么就应当将每一个阶段之上的分段底柱高度控制在5m左右。假如在开采工作中应用的是无底柱分段崩落工艺技术措施，因为这种技术措施本身的机械化水平比较高，所以在对其加以一定应用的基础之上，可以使人力资源投入大幅度降低，在实际矿产资源开采工作进行过程中得到的应用较为广泛。 2.4溶浸采矿 溶浸采矿指的是以矿体自身物理化学性质为依据，向矿层或矿堆当中注入适量工作剂，再通过水动力、化学浸出和质量传递等一系列作用，将矿床中的矿体转化成指定的形态，如液态、气态，转化后予以回收，进而达到以最低的投入完成采矿的根本目的。通过对这一采矿方法的合理应用，除了能起到保护自然环境的作用，还能简化采矿程序，和当前贯彻实行的可持续发展理念相适应，表现出良好的发展前景。 3现代化采矿工艺技术的发展前景 3.1地下矿山采场稳定性技术 在地下采矿作业的过程中，如果人们对矿场的实际情况不了解，很容易出现事故．所以研究人员需要深入研究如何加强地下矿场的稳定性的技术，如在采空区使用尾矿和废石进行填充，使用锚索、锚杆来加固岩体等，以此来提高矿产的开采率，并保证开采人员的生命安全。 3.2地下无废采矿 一般采矿时需要采用搬运或爆破等处理方法，虽然这样能提高采矿效率，带来一定收益，但其对应的工序十分复杂，安全控制难度很大，容易引发不同类型的安全问题。因此，针对废石处理问题，必须引起足够的重视，充分考虑所有对安全有影响的因素，引入无废采矿
数据挖掘及其应用
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我
们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
浅谈数据挖掘技术及其应用
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38