智能數據挖掘的案例
【DTEmpower案例操作教程】智能數據挖掘
DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，致力于幫助工程師及工科專業學生，利用工業領域中的仿真、試驗、測量等各類數據進行挖掘分析，建立高質量的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警、設備狀態監測等工程應用。軟件內置有圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等環節提供豐富的AI算法，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，學習門檻低、模型質量高，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
案例描述
數據挖掘用于揭示數據背后存在的規律。在科學計算、工程設計、生產運維、商務管理等多個領域，從業人員會獲得大量的數據，通過數據挖掘將其中所隱含的信息顯式地提取出來，可以用于創造更大的價值。在本節中，將介紹包括數據準備、數據清理、模型訓練等典型過程在內的精簡案例，展示DTEmpower在數據挖掘方面的應用。
該案例以基于Styblinski-Tang函數采樣得到的299個算例和1個結果異常的算例作為原始數據，部分算例如圖1所示，其中被紅色標注的算例為結果異常的算例。
展開 數據挖掘中的數據預處理
它還可以使開發和增強數據的過程更容易，以獲得更增強的 BI，這對業務有益。例如，客戶的小規模、類別或區域在不同區域可能具有不同的行為。將數據后端處理為正確的格式可能使 BI 團隊能夠將此類發現集成到 BI 控制面板中。
從廣義上講，數據預處理是 Web 挖掘的一個子過程，用于客戶關系管理 （CRM）。通常可以對 Web 使用日志進行預處理，以獲得有意義的數據集，這些數據集稱為用戶事務，實際上是一組 URL 引用。可以存儲會話以識別用戶身份以及請求的網站及其使用順序和時間。一旦從原始數據中提取出來，這些就會提供更有意義的信息，可用于消費者分析、產品促銷或定制等。
結論
數據預處理在數據質量檢查和分析檢查中都起著核心作用。通過這種方式，數據挖掘過程變得有效，并且這些步驟得到的結果是準確的。準確地說，數據預處理過程中遵循的過程可能因數據集而異，或者取決于所需的分析。
有關數據挖掘中數據預處理的常見問題解答 – 常見問題解答
什么是數據預處理？
數據預處理提高了數據的質量，從而使其適合分析。它最大限度地減少了錯誤、變化和重復，從而提高了獲得正確結果的可能性。
數據清洗過程中可以采用哪些方法？
其中一些是插補的缺失數據機制、可以刪除的復制實例的情況、分箱或回歸的干擾數據，以及分組的類似數據點。
數據轉換如何協助數據挖掘？
就數據分析而言，數據轉換涉及將數據轉換為更有用的形式的過程。規范化、離散化和概念層次結構生成是用于對齊數據以增強挖掘的一些方法。
展開 基于WEB 的數據挖掘綜述
摘 要基于WEB 的數據挖掘是當前相當熱門的方向之一本文對此作了一個比較全面的
綜述概括了基于WEB 的數據挖掘的主要概念和特點說明各類WEB 挖掘尤其
是基于WEB 使用的挖掘所常用的技術最后簡單介紹了XML 在基于WEB 數據
挖掘中的應用
關鍵字基于WEB 的數據挖掘 基于WEB 使用的數據挖掘 半結構化 XML
基于WEB DM 綜述.pdf
大數據建模、分析、挖掘技術
2.建立機器學習Pipeline流程
3.使用Pipeline流程訓練
4.使用PipelineModel預測
5.評估模型準備率
十五、Python Spark 創建推薦引擎
1.推薦算法
2.推薦引擎大數據分析使用場景
3.推薦引擎設計
1.搜索數據
2.準備數據
3.訓練模型
4.使用模型進行推薦
十六、項目實踐
1.日志分析系統與日志挖掘項目實踐
a、Hadoop，Spark，ELK技術構建日志數據倉庫
b、互聯網微博日志分析系統項目
1.推薦系統項目實踐
a、電影數據分析與個性化推薦關聯分析項目
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葉輪機械優化設計與數據挖掘的研究
尊敬的各位老師，今天與大家分享第15期學術報告，西安交通大學宋老師等，葉輪機械優化設計與數據挖掘的研究，謝謝宋老師等人的分享！
《數據挖掘在冶金產品質量控制中的應用》
目錄：
第一章 引論
1.1 數據挖掘技術及其研究現狀
1.1.1 知識獲取與數據挖掘技術
1.1.2 數據挖掘研究與應用的現狀
1.2 數據挖掘的對象
1.2.1 數據庫
1.2.2 數據倉庫
1.2.3 文本
1.2.4 Web信息
1.2.5 空間數據
1.3 數據挖掘的主要技術
1.4 數據挖掘過程及結果解釋
1.5 數據挖掘建模設計方案
1.5.1 通用的數據挖掘框架
1.5.2 建模設計方案的基本框架
1.5.3 方案實施的系統環境
1.6 冶金產品質量控制問題分析
1.7 本書的主要工作
第二章 冶金產品質量數據集市的構建
2.1 數據倉庫和數據集市
2.1.1 數據倉庫概述
2.1.2 數據集市
2.2 熱軋產品質量數據集市的建立
2.2.1 熱軋數據的現狀
2.2.2 熱軋數據集市的實現
2.3 數據預處理
2.4 確定建模數據的輸入輸出變量
2.5 建模數據的篩選與歸一化
2.5.1 建模數據的篩選
2.5.2 建模數據的歸一化
2.6 小結
第三章 人工神經網絡特征分析
3.1 人工神經網絡概述
3.1.1 神經網絡的結構及設計方法
3.1.2 神經網絡的學習方法
3.1.3 基本人工神經元模型
3.2 感知器模型及算法研究
3.3 多層前向神經網絡的誤差反向傳播（BP）算法
3.3.1 BP神經網絡學習方法分析
3.3.2 BP神經網絡學習方法的幾種改進
3.3.3 影響BP神經網絡建模的其他因素
3.4 RBF神經網絡算法
3.4.1 RBF神經網絡結構
3.4.2 RBF網絡的算法分析
第四章 基于神經網絡的產品質量模型
4.1 逐漸擴大訓練樣本的BP神經網絡質量模型
4.1.1 基于數據集F的BP神經網絡模型
4.1.2 對三類綱的模型測試
4.1.3 輸出變量為ys_rel,ys_rml的質量模型
4.2 二階段混合算法的BKP神經網絡模型
展開 巖石邊坡工程的數據挖掘(Data Mining)
1 引言
在過去一年里，斷續地做了一些巖石邊坡工程數據挖掘方面的工作，部分內容零散地分布在本公眾號內。本筆記首先描述了這個工作的整體框架和思路，其次對這些內容進行了分類。
2 整體框架
整個工作是基于GeotechSet數據集完成的。簡言之，GeotechSet是一個不斷進化的巖土工程文獻數據庫，包括巖石力學和土力學兩部分，其中大部分內容與我自己的工作相關，包括論文，研究報告，課程講稿及軟件等。不過，目前所作的這個數據挖掘側重于巖石邊坡工程。一個繼承的概念性結構如下圖所示。
主要處理離散斷裂網絡DFN, 合成巖體SRM和巖橋Rock Bridge這三個核心關鍵詞。數據挖掘的主要內容包括：相似性查詢；摘要和關鍵字取出；主題聚合；產生新的句子四部分。
3 相似性查詢
相似性查詢是數據挖掘的主要組成部分，主要使用的算法有：Doc2Vec, LSI, Flashtext和Transformer:
Doc2Vec Model---段落相似性查詢
語義相似模型(Doc2Vec)在雙語教學中的應用
使用WMD Similarity確定句子之間的相似度
使用Transformers確定句子之間的相似度
SentenceTransformers庫更新V2.0.0
聯合6種Transformers預訓練模型
一個快速的句子和段落相似查詢方法
通過Euclidean距離計算向量值來對句子相似度排序
基于文檔名稱的相似度查詢
4 摘要和關鍵字
摘要和關鍵字抽出主要使用了兩個算法：sumy和pyTextRank.
展開 數據挖掘.原理與研究前沿
Data Mining:
Principles and Research Frontiers
Department of Computer Science
University of Illinois at Urbana-Champaign
數據挖掘（朱明 )（一本好書）
搞數據挖掘的人都知道，我就不介紹了
Microsoft Word - 第一章 數據挖掘基本知識.pdf
Microsoft Word - 第二章 數據預處理.pdf
Microsoft Word - 第三章 定性歸納.pdf
Microsoft Word - 第四章 分類與預測.pdf
Microsoft Word - 第五章 關聯挖掘.pdf
Microsoft Word - 第六章 聚類分析.pdf
Microsoft Word - 第七章 復雜數據的挖掘.pdf
數據挖掘在冶金產品質量控制中的應用
目錄：
第一章 引論
1.1 數據挖掘技術及其研究現狀
1.1.1 知識獲取與數據挖掘技術
1.1.2 數據挖掘研究與應用的現狀
1.2 數據挖掘的對象
1.2.1 數據庫
1.2.2 數據倉庫
1.2.3 文本
1.2.4 Web信息
1.2.5 空間數據
1.3 數據挖掘的主要技術
1.4 數據挖掘過程及結果解釋
1.5 數據挖掘建模設計方案
1.5.1 通用的數據挖掘框架
1.5.2 建模設計方案的基本框架
1.5.3 方案實施的系統環境
1.6 冶金產品質量控制問題分析
1.7 本書的主要工作
第二章 冶金產品質量數據集市的構建
2.1 數據倉庫和數據集市
2.1.1 數據倉庫概述
2.1.2 數據集市
2.2 熱軋產品質量數據集市的建立
2.2.1 熱軋數據的現狀
2.2.2 熱軋數據集市的實現
2.3 數據預處理
2.4 確定建模數據的輸入輸出變量
2.5 建模數據的篩選與歸一化
2.5.1 建模數據的篩選
2.5.2 建模數據的歸一化
2.6 小結
第三章 人工神經網絡特征分析
3.1 人工神經網絡概述
3.1.1 神經網絡的結構及設計方法
3.1.2 神經網絡的學習方法
3.1.3 基本人工神經元模型
3.2 感知器模型及算法研究
3.3 多層前向神經網絡的誤差反向傳播（BP）算法
3.3.1 BP神經網絡學習方法分析
3.3.2 BP神經網絡學習方法的幾種改進
3.3.3 影響BP神經網絡建模的其他因素
3.4 RBF神經網絡算法
3.4.1 RBF神經網絡結構
3.4.2 RBF網絡的算法分析
第四章 基于神經網絡的產品質量模型
4.1 逐漸擴大訓練樣本的BP神經網絡質量模型
4.1.1 基于數據集F的BP神經網絡模型
4.1.2 對三類綱的模型測試
4.1.3 輸出變量為ys_rel,ys_rml的質量模型
4.2 二階段混合算法的BKP神經網絡模型
展開 面向智能決策的軍事數據工程建設
肖楚琬，劉 嘉，唐小峰
(海軍航空大學，山東 煙臺 264001)
摘 要:針對軍事智能決策對于數據的高速、高效、高融合等要求，在分析當前軍事數據面臨的數據需求、采集、分析和服務等困難的基礎上，提出了由需求層、數據層、知識層、服務層和評估反饋過程構成的軍事數據工程結構框架，指出了建設需要重點關注的元數據、數據質量、小樣本特征提取、服務體系構建等重點內容和關鍵技術，為開展軍事數據工程建設打下了基礎。
關鍵詞:智能決策;軍事數據工程;元數據;數據質量;數據服務
隨著人工智能技術的發展，智能軍事決策由于其解決不確定和不完全性問題的天然優勢，成為軍事運籌領域的重點研究方向［1］。Alpha Star在“星際爭霸II”中戰勝人類職業玩家，顯示了人工智能在軍事決策領域的巨大潛力。美軍在“深綠”計劃研究的基礎上，持續開展了空戰模擬系統“Alpha AI”、虛擬指揮官參謀(CVS)等一系列智能項目研究，軍事智能決策技術日益成熟，逐漸走向實戰［2-4］。
數據是智能決策的基礎。隨著互聯網技術的發展，云計算、大數據、數據挖掘等技術已逐步成熟，為軍事數據工程建設打下了基礎。但是，由于保密和專業性等要求，軍事數據分散在各獨立單元，尚難以達到大數據規模。其準確性、一致性、完整性差，橫向不合，縱向不通等問題突出，很難滿足軍事智能決策需求。因此，亟須將現有軍事數據資源整合，從體系架構、標準規范、服務管理等方面合理規劃，建設能夠支撐戰略仿真、計劃制定等智能決策需求的軍事數據工程體系，為建設新一代“軍事智腦”，打贏下一場智能戰爭打下基礎。
1 軍事智能決策
1.1 決策的一般模型
決策是人類意志的直接反映，傳統決策方法一般來源于人的經驗。本質上它是一個基于目標，對有限條件和方法進行分析評估的過程，通過對方案進行分析和論證，從而做出決策，并驗證評估效果。
展開 
ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
隨著智能化在汽車工業快速推進，智能駕駛系統的復雜程度已經遠超一般的汽車，為了車輛系統的可靠性，研發中對產品功能的驗證和測試流程不可少。經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
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展開 數據分析與AI丨AI Fabric：數據和人工智能架構的未來
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>在當今商業環境中，數據分析和人工智能領域發展可謂日新月異。幾乎每天都有新興技術誕生，新的應用場景不斷涌現，前沿探索持續拓展。可遺憾的是，眾多企業在利用數據和人工智能方面，腳步總是滯后。</p><p><br></p><p>這是每個行業進行創新和獲得競爭優勢的沖刺階段，但正如大多數企業時常感受到的那樣，<strong>大規模實施下一代數據和 AI 工具說起來容易做起來難。</strong></p><p><br></p><p>實際操作中，無論企業員工能力如何、專長在哪方面，想要實現數據與人工智能的順暢應用都困難重重。一方面，數據格式陳舊，沿用幾十年的遺留系統架構混亂復雜；另一方面，企業常常難以精準定位問題根源，而這其中，數據架構往往就是“罪魁禍首”。<strong>解決這一系列難題的關鍵方案則是：AI Fabric。</strong></p><p><br></p><p><strong>AI FABRIC：一種大膽的創新方法</strong></p><p><br></p><p>AI Fabric 源自 Data Fabric的演變。Data Fabric （數據架構）是過去十年左右出現的，它巧妙地融合了數據倉庫和數據湖的優勢特性，為企業的數據資產構建起一個統一且流暢的管理體系。借助這一體系，企業在數據管理工作上效率大幅提升，操作更加便捷，并且能夠輕松實現管理規模的擴展。</p><p><br></p><p>然而，隨著 AI 領域創新步伐的不斷加快，單純依靠 Data Fabric 已難以滿足企業的需求。</p><p><br></p><p>Data Fabric 固然重要，但它無法完全涵蓋有效激活和運用數據所需的全部要素。
展開 打破數據壁壘，北鯤云超算混合云模式激活人工智能數據價值
近幾年，在數字經濟與信息化的大背景下，越來越多的企業將數據作為塑造企業未來競爭的關鍵，并放到了極其重要的位置。因此許多企業都將數據作為戰略資源與核心資產，并致力于將數據貫穿于研發、設計、生產、運營、管理、服務等各個環節，推動企業經營管理由經驗依賴向數據驅動轉變，進而實現智慧型企業、認知型企業的轉型。如何實現異構數據的整合與統一管理，同時利用人工智能技術實現對復雜數據的深入挖掘與洞察，進而激活和釋放數據價值。是北鯤云超算混合云模式重點為企業用戶解決的問題。
隨著混合云技術架構的興起，以及人工智能技術的日漸成熟，北鯤云超算混合云模式能夠幫助企業打破數據孤島，實現異構數據的整合與統一管理，幫助企業上云，進而激活和釋放數據價值。但隨著企業上云的程度越來越高，數據量越來越大，企業的數據存儲與管理的成本也會越來越高。因此，促進數據的高效流動與融合應用，同時降低數據管理的成本與復雜性也是北鯤云超算平臺幫助企業解決的問題之一。這就不得不用到人工智能技術，我們知道人工智能技術是通過海量數據的分析與挖掘，產生基于數據的實時洞察與預測，將原始數據加工為信息和知識，能夠以全新的方式釋放數據的價值，進而能夠從微觀和宏觀層面產生基于數據的洞察，預測并塑造未來成果；從而更好地指導企業經營、管理與決策，確保企業能夠實現穩定且持續的業務增長，塑造面向未來的企業競爭力。
北鯤云超算平臺混合云模式旨在通過海量數據的分析與挖掘，產生基于數據的實時洞察與預測，從而幫助企業優化勞動力分配，支持員工專注于更高價值、格局創造性的工作；創建自動執行決策并帶來出色體驗的智能工作流程，實現決策、流程、體驗自動化。
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