多任务情景下复杂数据格式的智能整理与归一化输出设计开题报告
2021-03-10 11:03
1. 研究目的与意义(文献综述)
2.国内外研究现状
目前,经过多年的研究与发展,多任务情境下的数据智能整理技术已经比较成熟,而利用数据挖掘技术进行数据的智能整理与分析更是多年以来国内外在智能信息处理方面的研究重点。而如今,基于数据挖掘技术的智能信息处理技术已经运用于各个领域。在国外,不少企业和公司都已经具备了非常成熟的数据挖掘应用技术,并且对不少具备较高应用价值的数据挖掘软件进行了完成。其中比较出名的有spss clementine、sas enterprise miner、ibm intelligent miner、i-miner等。这些数据挖掘系统有应用于大规模企业的,有用于实验室科研机构的,有用于政府部门的,其广泛的应用和推广也大大推进了数据挖掘技术以及智能信息处理技术的研究和发展。
国内的数据智能处理虽然起步比较晚,但发展很快,并且得以运用于各个领域。在市场营销方面,利用数据挖掘技术可以使商家从大量的顾客信息和商品信息中分析得顾客的购买方式;在医院方面,通过数据的智能整理,可以合理安排医生和护士的工作分配,并可从大量的病例中快速找到相似的病例;在学校教育方面,数据的智能整理更是教务管理系统必不可少的部分,利用数据挖掘技术,从大量的教学信息中分析并合理安排和分配各项教学资源;在智能货运码头方面,基于数据的智能整理为前提,利用计算机应用技术,实现机器人自动化与智能化的物流整理。
2. 研究的基本内容与方案
mysql所使用的sql语言是用于访问数据库最常用的标准化语言,由于其体积小,速度快总体拥有成本低,开放源码,因此一般中小型网站的开放都选择mysql作为网站数据库。
3. 研究计划与安排
第11—12周:完成较大量多任务复杂数据的自动输入,并在较为复杂数据集上实现数据的整理工作,对前期工作进行整合,实现归一化输出。
第13—14周:完成论文初稿。
第15-16周:对论文进修改和完善,准备毕业设计答辩。
4. 参考文献(12篇以上)
[15]pang-ning tan michael steinbach vipin kumar.introductoin to data mining[m].北京:人民邮电出版社,2011,5
[16] martin kowalczyk,peter buxmann.big data and information processing in organizational decision processes[j].business amp; information systems engineering,2014,6(5):267-278
[17]marin fotache.data processing languages for business intelligence. sql vs. r[j].informatica economica,2016,20(1):48-61
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