【摘 要】
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数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术,主要用于在企业的数据库中找到和提取相关新的模式或知识,为企业优化管理和业务提供决策支持.根据数据挖掘技术的这个特点,并针对传统的
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数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术,主要用于在企业的数据库中找到和提取相关新的模式或知识,为企业优化管理和业务提供决策支持.根据数据挖掘技术的这个特点,并针对传统的信息管理系统在决策方面的不足,本文提出把数据挖掘应用到粮食企业中去以提高企业管理的决策支持功能.本论文具体研究工作如下:(1)我们在已经开发的粮食企业的信息管理系统的基础上,采用J2EE架构和EJB组件技术构建了符合企业需求的数据挖掘模块.我们利用Rational公司的Rose工具进行系统的UML面向对象可视化建模,并使用Sun公司的Java WebStart进行客户端应用程序的开发,提高了数掘挖掘模块的可靠性、可重用性和可维护性.该模块完全集成在信息管理系统中,企业用户能方便地使用.(2)在数据预处理中我们着重于缺损数据的处理,提出了一种基于先验知识的解决缺损数据的方法.该方法对处理粮食企业中在仓容、粮食损耗等方面存在的缺损数据有较好的效果.(3)研究、改进并实现了两种关联规则的挖掘算法.对Apriori算法我们根据粮食企业数据的特性进行了改进,提高了Apriori算法的效率.在基于概念格的挖掘算法中对概念格的快速生成算法进行了较深入的研究,有效地提高了概念格的构造速度.使用这两种算法进行了关联规则挖掘实验,并运用SAS System 8.2工具进行了验证.
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