导读:本文包含了数据挖掘与知识发现论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:知识,数据挖掘,发现,图书馆,数据,智慧,工艺。
数据挖掘与知识发现论文文献综述
曹勇[1]（2019）在《基于数据挖掘的工艺知识发现与重用研究》一文中研究指出工艺路线设计是工艺设计工作的核心内容,影响着产品的生产成本与质量、产品生命周期,其设计水平是企业竞争力的体现。面对“工艺数据丰富,知识贫乏”问题以及工艺设计水平亟待提高的需求,数据挖掘与知识重用技术是一种解决上述问题的有效方式。本文以工艺路线为研究对象,从工艺与工序层的角度出发,利用数据挖掘技术,发现工艺数据背后的知识,通过机器学习与智能优化算法,实现工艺知识重用辅助工艺设计过程。本文首先提出了一种改进的聚类划分算法用于获取典型工艺路线。根据竞争神经网络并行运算与全局K-Medoids算法良好的鲁棒性与全局收敛的优势,提出基于竞争神经网络的全局K-Medoids聚类算法(Global K-Medoids Based on Competitive Neural Network,GKMBCNN),并以UCI数据库中的数据证明了本文聚类算法在大规模数据上是有效的。针对典型工艺路线提取,本文建立了包含加工方法与加工参数的编码方案以及多级相似度度量方案,并提出了工艺路线文本序列数据的属性描述方法;利用上述算法进行典型工艺路线的提取,结果表明该方法针对上述问题是有效的。然后将Apriori算法应用于工序层数据,用以挖掘加工基准选择原则、加工方法与加工技术要求间的关联关系以及加工顺序安排准则等工艺决策性知识,并以轴类零件工艺决策规则知识的发现为例,说明了关联规则挖掘的主要过程。最后提出了一种考虑知识重用的工艺路线生成与优化的方法。本文基于SVM算法,以影响特征加工方法链的8个主要因素作为输入参数,建立了零件特征加工方法链决策模型;通过决策模型为新零件加工特征选择合适的加工方法,并基于加工元定义建立元模型,根据工艺知识,建立加工元约束矩阵,以最小资源转换次数为优化求解目标,利用一种新的进化算法——基于块的智能进化算法(Block Based on Evolutionary Algorithm,BBEA),实现了零件工艺路线自动生成,并以连杆螺钉零件工艺路线方案的生成为例,验证了上述方法是有效的。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-18）
张伟俊,卜亨斐[2]（2019）在《基于数据挖掘知识发现系统助推学科服务新提升——以泰州职业技术学院为例》一文中研究指出随着信息技术的发展和社会环境的变化,信息的存储和获取方式也发生了巨大变化,高校图书馆的服务理念和服务方式、服务内容也随之发生了巨大的变化,因此在这智慧化时代学科服务也应随之发展变化,不再局限于传统的服务模式,应利用好基于数据挖掘的知识发现系统来拓宽学科服务途径,为高校的学科建设、教学科研提供更深入、更精准的服务,从而更好地提高图书馆资源利用率。(本文来源于《泰州职业技术学院学报》期刊2019年02期）
张茜[3]（2018）在《基于属性偏序结构图数据挖掘方法对李可急危重症疑难病医案的知识发现》一文中研究指出目的:名老中医学术经验传承研究是近年来中医学界关注的热点,研究名老中医经验的继承方法,对中医学的发展具有重要意义。临证经验是名老中医经验的核心内容,医案是临证经验的主要载体,本研究旨在通过对李可老中医的医案集《李可老中医急危重症疑难病经验专辑》进行数据挖掘和分析,探索名老中医医案的数据挖掘与分析的新思路。中医名家医案和理法方药以其思维复杂与网状结构概念着称,而现有的大多数数据挖掘技术方法以运用频数分析、聚类分析和关联规则分析等为主,此类分析难以深入研究医案中理法方药的相互关系和运用特色,难以满足对中医医案分析研究的需要,医案中尚有许多隐性信息难以被提取发现。鉴于此,本课题运用燕山大学洪文学教授与他的研究团队一同开发的属性偏序结构图进行数据整理、挖掘和分析。属性偏序结构图善于发现数据之间的共性和个性,可对数据特点做出更加直观的挖掘发现,能在一定程度上弥补当前中医药领域数据挖掘方法的缺陷,为推动名老中医经验传承提供助力。李可老中医是当代中医临床大家,一生从事中医临床探索50余年,诊治10余万患者,在丰富的临床实践中形成自己独特的学术观点和治疗方法。他一生的代表作是《李可老中医急危重症疑难病经验专辑》,该书是一本医案专集,收录了李可老治疗内科、外科、妇科、儿科、肿瘤科、皮肤科、五官科等各科急危重症和疑难病的验案,部分医案后附有“兼探”“按语”等,对若干专题和理论做了阐述。李可老中医一生只有一本《李可老中医急危重症疑难病经验专辑》留世,其中治疗急危重症的经验非常宝贵,成为了中医救治危急重症的重要参考着作,也是中医后学研究和继承李可经验的第一手资料,要想学习和继承李可临床经验,就必须深入探索分析其医案。为使李可学术思想和临床经验得到深入理解和传承,本文拟利用基于属性偏序结构理论的知识发现新方法对《李可老中医急危重症疑难病经验专辑》中的医案进行数据挖掘,以期进一步了解李可老中医独特的学术思想和宝贵的临床治疗经验,并在此基础上,探索对名老中医医案进行数据挖掘与分析的新思路。方法:梳理总结《李可老中医急危重症疑难病经验专辑》中的理法方药特点,筛选书中疗效显着、方药明确的病例,将患者基本信息、症状体征、舌脉、病名、证型、主方、方药、煎服方法以及附加疗法输入Excel表格,形成数据库。然后根据研究设计,将数据库总表格拆分为病、症、证、方、药、量、附加疗法、煎服法等属性之间相互对应的分表格,再使用偏序结构图生成工具将分表格生成属性偏序结构图,根据图中可视化信息研究对象普遍性与特异性之间的关系,挖掘李可医案中的症治规律,分析李可辨治用药的特点。成果:本研究分别从症状与证型对应关系角度分析了口干、脉数、舌红、少苔、烦躁、头晕六种症状体征;从疾病与方剂的对应关系、疾病与药物的对应关系、疾病与煎服方法的对应关系、疾病与附加疗法的对应关系角度分析了中风、肝病、外科病、妇科病、儿科病、肿瘤六类疾病;从证型与方剂对应关系、证型与药物对应关系角度分析了血瘀证、湿热证、肝郁气滞证、痰饮证、气逆证、肝肾阴虚证六种证型;从方剂与疾病对应关系、方剂与症状体征对应关系、方剂与证型对应关系角度分析了破格救心汤、丹参饮、张锡纯氏来复汤、温氏奔豚汤、引火汤、乌蛇荣皮汤六首方剂;从药物剂量与疾病对应关系、药物剂量与症状对应关系、药物剂量与证型对应关系角度分析了附子、半夏、黄芪、山萸肉、细辛、吴茱萸六种药物。总结出李可对口干、脉数、舌红、少苔、烦躁、头晕六种症状体征的辨证特点,对血瘀证、湿热证、肝郁气滞证、痰饮证、气逆证、肝肾阴虚证六种证型的治疗特点,对中风、肝病、外科病、妇科病、儿科病、肿瘤六类疾病的治疗特点,对破格救心汤、丹参饮、张锡纯氏来复汤、温氏奔豚汤、引火汤、乌蛇荣皮汤六首方剂的运用特点,以及对附子、半夏、黄芪、山萸肉、细辛、吴茱萸六种药物的使用特点。结论:李可老中医临证特色为:各科疾病巧辨证,李可老中医治疗的疾病范围广泛,临床辨证使用多种辨证方法,从而给出最合适准确的证型名称;大剂扶阳非常态,李可老中医虽以大剂量使用扶阳药物着称,但在其实际治疗中,并非动辄使用扶阳药物或方剂;最常使用姜枣草,李可医案中最具共性的药物是生姜、大枣、炙甘草,叁者可起到健脾和胃、解毒增效的作用,可见李可在治疗各类疾病时都重视固护中焦脾胃;治疗方法多样化,李可在临床治疗中善于使用的药物种类和方剂种类都很广泛,除了汤药以外,李可还常运用丸剂、散剂、中成药以及针灸、刺血、熏洗等多种疗法配合治疗;热象须防虚与寒,李可在临床治疗中遇到舌红、脉数、烦躁等常见于实热证或阴虚证的症状体征时,往往谨慎辨证,医案中此类症状体征也常见于阳虚证、气虚证、亡阳证等;清热通腑亦大胆,李可不仅善于大剂量使用附子等扶阳药物,在治疗外科急腹症、疫毒痢、暴发型脑炎等疾病时,对金银花、生石膏、大黄、芒硝等清热、通腑药物也常常破格重用;阴虚火燔引火治,李可常以引火汤治疗肾阴虚火不归元,此处的火不归元须与格阳证、戴阳证之浮阳外越相区别,辨别重点在于是否龙雷之火上奔无制;重视祛瘀善活血,李可医案中最具共性、最常见的证型为血瘀证,李可在治疗疑难重症时注重祛瘀活血;善用虫药疗顽疾,李可医案中多使用全蝎、蜈蚣、穿山甲等虫类药,此类药物在治疗疑难重症方面具有独特的优势。本研究在对李可医案进行数据挖掘的过程中,探索出一套属性偏序结构图数据挖掘方法在中医医案的应用方法,该方法能系统化梳理名老中医医案,并挖掘分析其中的病-症-证-治之间的相互对应规律,实现名老中医诊疗经验传承的精准化和系统化,具有较强的实用价值与广阔的应用前景。(本文来源于《广州中医药大学》期刊2018-11-01）
王海燕,周陆怡,鲁思博,杨丽,黄锦元[4]（2018）在《基于人工神经网络数据挖掘在群体药代动力学中的知识发现》一文中研究指出目的人工神经网络(ANN)是人工智能的一个组成部分,本文针对医药信息数据挖掘技术,探讨和总结基于人工神经网络在群体药物动力学中的体系结构。方法对网络数据库中群体药物动力学中的信息样本进行数据挖掘,通过仿真模拟生成大样本群体药代动力学(PPK)数据库,并建立基于SPSS系统的人工神经网络PPK模型。结果模拟的大样本PPK数据与文献报道具有一致的统计学特征,ANN模型建模简单,分析精度良好。结论通过PKK数据挖据及模拟可以重建ANN分析模型。(本文来源于《中国临床药理学杂志》期刊2018年20期）
丁永健[5]（2018）在《《数字时代知识发现海牙宣言》的版权立场及其评述——以图书馆从事文本与数据挖掘服务的版权问题为视角》一文中研究指出文本与数据挖掘技术在图书馆的应用引发了新的版权利益冲突。为此,欧洲研究图书馆协会发布《数字时代知识发现海牙宣言》,阐明图书馆界的版权立场,不仅展现了图书馆勇于维护公共利益的责任担当,而且以"软法"的形式对立法施加积极的影响,并对适度校正图书馆领域的版权扩张趋势也有重要的意义。(本文来源于《河南图书馆学刊》期刊2018年08期）
蹇晓玲[6]（2018）在《大数据挖掘与知识发现基础上的高校智慧图书馆建设》一文中研究指出近年来随着时代的发展和进步,我国的互联网技术也开始逐渐的健全,并且已经具备了构建智慧图书馆的基本条件。当前阶段,智慧图书馆已经成为了图书馆学术界中的热点所在,在大数据挖掘和知识发现的基础上智慧图书馆的构建更加面临着更多的挑战。文章主要对大数据挖掘和知识发现基础上的智慧图书馆建设的途径及方法进行了分析,希望能为我国的智慧图书馆构建提供一些有益的帮助。(本文来源于《科技资讯》期刊2018年18期）
李业顺,毕凯,赵世磊[7]（2018）在《基于知识发现和数据挖掘技术的诊断专家系统的研究》一文中研究指出为了克服传统诊断专家系统知识获取困难的缺陷,将知识发现和数据挖掘技术引入诊断专家系统进行探讨分析,提出了一个新的系统框架并给与了试验,结果表明,系统运行后,对传统诊断专家系统知识获取困难的缺陷有一定的改善作用。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年01期）
舒晓灵,陈晶晶[8]（2017）在《重新认识“数据驱动”及因果关系——知识发现图谱中的数据挖掘研究》一文中研究指出作为跨学科的一种方式,知识发现和数据挖掘是个多学科综合的领域。它的目标是识别和描述数据模式,向使用者传递有意义的数据模式信息,并运用一系列预测变量和它们的多重组合形式来高度准确地预测结果变量。数据挖掘实际上是知识发现的过程,包括理解问题领域、理解数据、数据准备、数据挖掘、评估新知识和使用新知识等环节,融合了归纳和演绎两种研究方法。该过程不仅回应了"数据为本"、"数据驱动"的误解,且为发现新理论与创新思维提供了新方式,为来自因果关系的挑战提供了新的解决途径。相较于传统社会科学研究方法,数据挖掘更关心对整个事件的完整阐述,利用多元、复杂和细节化的丰富数据,关注因果异质性和多重非线性关系,因此相比传统统计模型能更准确有效地预测解释结果。(本文来源于《中国社会科学评价》期刊2017年03期）
陈臣[9]（2017）在《基于大数据挖掘与知识发现的智慧图书馆构建》一文中研究指出[目的/意义]为从大数据中发现潜在规律和提取有用的知识,并有效解决图书馆在个性化智慧服务中存在的问题。[方法/过程]面对读者的智慧阅读需求,本文研究了图书馆在个性化智慧服务中应注意的问题,构建了基于大数据挖掘与知识发现的图书馆智慧服务体系,并论述了智慧图书馆各服务层的功能。[结果/结论 ]该体系可实现资源和服务的高度融合,显着减少系统资源的占用,能够依据读者需求智慧化地定制服务,并为读者提供个性化智慧阅读服务。(本文来源于《现代情报》期刊2017年08期）
李怡[10]（2017）在《基于数据挖掘技术的知识发现系统》一文中研究指出互联网的发展为资源共享提供了有效的途径,资源量越来越庞大,类别也越来越多,并且呈现出了分散与异构的特点。实现数据资源的有效利用,需要通过一定的技术与方法。而随着技术的更新与发展,传统的方法已经无法适用新的环境检索的需要。需要将新的技术应用于其中,并且与知识发现系统相融合。本文就基于数据挖掘技术的知识发现系统作简要阐述。(本文来源于《科技创新导报》期刊2017年21期）
数据挖掘与知识发现论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着信息技术的发展和社会环境的变化,信息的存储和获取方式也发生了巨大变化,高校图书馆的服务理念和服务方式、服务内容也随之发生了巨大的变化,因此在这智慧化时代学科服务也应随之发展变化,不再局限于传统的服务模式,应利用好基于数据挖掘的知识发现系统来拓宽学科服务途径,为高校的学科建设、教学科研提供更深入、更精准的服务,从而更好地提高图书馆资源利用率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据挖掘与知识发现论文参考文献
[1].曹勇.基于数据挖掘的工艺知识发现与重用研究[D].山东大学.2019
[2].张伟俊,卜亨斐.基于数据挖掘知识发现系统助推学科服务新提升——以泰州职业技术学院为例[J].泰州职业技术学院学报.2019
[3].张茜.基于属性偏序结构图数据挖掘方法对李可急危重症疑难病医案的知识发现[D].广州中医药大学.2018
[4].王海燕,周陆怡,鲁思博,杨丽,黄锦元.基于人工神经网络数据挖掘在群体药代动力学中的知识发现[J].中国临床药理学杂志.2018
[5].丁永健.《数字时代知识发现海牙宣言》的版权立场及其评述——以图书馆从事文本与数据挖掘服务的版权问题为视角[J].河南图书馆学刊.2018
[6].蹇晓玲.大数据挖掘与知识发现基础上的高校智慧图书馆建设[J].科技资讯.2018
[7].李业顺,毕凯,赵世磊.基于知识发现和数据挖掘技术的诊断专家系统的研究[J].电子技术与软件工程.2018
[8].舒晓灵,陈晶晶.重新认识“数据驱动”及因果关系——知识发现图谱中的数据挖掘研究[J].中国社会科学评价.2017
[9].陈臣.基于大数据挖掘与知识发现的智慧图书馆构建[J].现代情报.2017
[10].李怡.基于数据挖掘技术的知识发现系统[J].科技创新导报.2017
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