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关于数据挖掘的期刊论文题目大全高中英语

发布时间:2024-07-06 07:13:23

关于数据挖掘的期刊论文题目大全高中英语

您的电子信息工程专业论文具体是什么题目呢有什么要求呢论文是需要多少字呢开题报告 任务书 都搞定了不你可以告诉我具体的排版格式要求,希望可以帮到你,祝写作过程顺利论文如何定题目 首先看是什么专业的题目其次根据专业和教授的口味来定题目尽可能不要大众化 (一)选题毕业论文(设计)题目应符合本专业的培养目标和教学要求,具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长,选择适当的论文题目,但所写论文要与本专业所学课程有关。(二)查阅资料、列出论文提纲题目选定后,要在指导教师指导下开展调研和进行实验,搜集、查阅有关资料,进行加工、提炼,然后列出详细的写作提纲。(三)完成初稿根据所列提纲,按指导教师的意见认真完成初稿。(四)定稿初稿须经指导教师审阅,并按其意见和要求进行修改,然后定稿。 选题是决定毕业设计(论文)训练成败与质量好坏的关健之一。1、通信工程专业本科从选题的内容上可以分为理论型毕业设计(论文)和应用型毕业设计(论文)两大类。2、从本科毕业设计(论文)课题的来源,也可以分为教师命题型和自选型毕业设计(论文)两大类。3、学生要根据通信工程专业课程群来确定选题方向,数字通信与网络交换方向及信号及信息处理方向的所有应用方面课程均可以作为选题内容。但是,电子技术应用方向及计算机应用方向必须与通信或信号信息处理相结合,其中要有与通信相关的内容。4、从通信工程专业本科毕业设计(论文)所涉及的研究领域来看,可以是以下内容:(1)网络交换与数据传输分析;(2)通信网络或数字通信仿真(MATLAB,Systemview等);(3)信号及信息处理,(如数据采集,USB接口传输,图像数据处理等);(4)红外线遥感技术(如防盗遥感技术)(5)网络信息安全(如编码技术)(6)通信类软件开发,(如C语言与蓝牙结合)(7)数据传输类接口电路设计或软件设计(如嵌入式蓝牙设计)(8)光纤、无线、移动等通信新技术方面的应用或开发;(9)微波技术,电磁波传输技术,卫星雷达等方面(10)计算机网络或计算机控制方面(11)通信在军事方面的应用研究;(12)程控交换,交互式有线电视网等。(13)其他与通信相关的命题。计算机信息,通信工程,本科毕业论文参考选题 Linux(gatagram模块)源码分析Linux网络子系统stream模块分析Linux网络子系统的FDDI模块分析?? Linux网络子系统的hippi模块分析Linux网络子系统的PBC模块分析Linux网络子系统的psnap模块分析Linux系统中模块的分析港口进口业务设计与实施基于Linux系统中模块分析建材商行商务管理系统师技校网站网络子系统PKTGEN模块的分析网上考核系统-杭州刑侦警务信息平台子系统药库药品管理系统住院管理系统毕业设计管理系统的设计与实现仓库进销存管理系统----库存管理模块成绩管理系统的设计与开发杭州市自助旅游服务系统的开发与设计建材库存管理系统明星个人网站建设农行信贷客户查询与信用等级管理系统皮具销售库存管理信息系统的分析与实现企业网站设计与建设汽车俱乐部管理系统的开发与设计人事工资管理系统人事管理系统瑞安市公交查询系统的设计与实现在线健身商品交易网站设计与实施杭州绿化网网站设计宁波亿泰工贸有限公司企业网站设计企业电子商务网站建设阳光集团人事信息管理系统的设计与实现义乌潜龙玩具厂电子商务网站建设LG分公司家电销售管理系统典当行传统物品管理系统电缆销售管理系统设计(订单管理系统)基于B/S结构的海关人事信息管理系统设计与实现基于WEB的人力资源管理系统家庭理财管理信息系统的设计与开发酒店客房管理系统的分析与设计旅行社业务管理信息系统的设计与实现企业设备档案管理信息系统的设计与实施汽车在线销售系统人事管理系统手机缴费帐务管理系统台帐管理信息系统网上书店的设计与实现小区物业管理信息系统的设计与实现烟草进销存管理信息系统的设计与实现中小型宾馆客房管理系统的实施与分析重庆九龙发电厂内部网站的设计与实现重庆索特集团销售信息管理系统DirectX小型游戏程序设计与分析基于3DS MAX三维建筑模型的设计与实现基于OPENGL的三维游戏引擎分析贪吃蛇游戏程序设计与实现A 0网络技术应用-在线实验教学管理信息系统的开发与设计银行人事管理信息系统的设计与实现珍珠及珍珠饰品(首饰)电子商务网站的设计与实现中学图书室图书管理信息系统从Perl正则表达式到关系数据库模式一种新型正则表达式分析树的建立用Perl语言抽取网页信息正则表达市的可视化构建超声图象管理系统设计与实施城际旅游铁路交通信息查询系统的设计与实现电脑经销物质管理信息系统基于Apriori算法的学籍课程成绩关联规则挖掘研究基于多维数据分析方法的学籍学分预警模型的研究课程教学管理信息系统联创客户关系管理系统的设计和实现审计辅助信息管理系统的设计与实现试题库管理和试卷生成系统图书借阅信息统计分析系统的设计与实现校园导游系统的设计与实现医药销售信息管理系统浙江财经学院校园信息查询网站的设计与实现--基于ASPNET的WEB项目开发技术研究及应用浙江财经学院信息学院网站综合导师工作管理信息系统仓储管理系统超市商品销售管理系统的设计与实现车辆销售管理系统工厂员工管理系统基于ASP的网上购物系统的开发与实现基于Web技术的网络考试系统的设计与实现健康保健网站健身房管理软件酒店管理系统的设计与实现网络销售系统基于LL(1)算法实现pascal的子集的程序设计语言的语法分析商场进销存系统电脑配件销售管理系统的开发与设计电脑销售客户服务管理信息系统工资管理系统设计与实施零售业物资管理决策系统农村有线电视收费系统人事档案管理系统开发与实施书店管理系统的设计与实现小型旅馆管理信息系统中小型超市管理系统的设计与实现VIP贵宾卡积分消费系统电力参数分析系统的开发与设计电网功率因数自动补偿控制器的研究高等院校课程安排管理系统基于LABVIEW的粮库PH3浓度检测系统的研究基于S3C44BOX+uCLinux的嵌入式用程序的设计与开发基于单片机的电动车测速/里程测量显示系统的设计基于单片机的交通信号控制系统的设计基于单片机的数字式温度测量系统的设计基于单片机的心率测量系统的设计基于单片机的液滴速度测量系统的设计驾校信息管理系统进出口公司货物运输管理系统 汽车配件管理系统的设计与实施题库管理系统智能行出租车计价系统的设计个人主页建设的设计与实现基于XML的RDBMS数据提取方法研究基于构件的GIS软件开发研究玩具租借网站的设计与开发网络搜索引擎机制的研究学生档案管理信息系统的设计与实现中小型企业人事管理系统的开发与实现110指挥中心接处警调度管理系统宾馆客户管理系统个人所得税征管系统的设计与开发考勤管理系统的开发与设计企业人事管理系统信息系统安全策略的制订学生成绩管理信息系统第三方物流在供应链管理下的应用分析--区域经济下的第三方物流电子商务环境下的物流配送突破电子商务瓶颈、提高物流配送效率小区车辆收费管理系统的设计与开发IP网络QoS解决方案Intserv/RSVP研究当前IPV4向IPV6过渡技术浅析服装销售系统互联网路由器备份协议HSRP的研究拉链厂车间管理系统丽水学校校园设计方案网上聊天室程序设计网上人才管理信息系统的设计与实现网上银行系统的模拟与设计小区物业管理系统新天地健康会馆会员系统云和县国税局综合大楼网络规划运输物流信息管理系统在线图书零售系统IDXP(入侵检测信息交换协议)的标准IDXP(入侵检测信息交换协议)的简易实现IDXP协议的简易实现程序漏洞分析与利用基于RoadRunner的对等体间通信技术应用研究计算机网络安全案例分析鞋零售业进销存系统开发与设计出版社期刊出版中心发行业务管理系统纺织业务管理系统公关营销培训学校业务管理系统的设计与实施旅游资源及客户信息管理系统汽配管理系统嵊州市新型农村合作医疗征缴子系统校园网站设计与实现——数学与统计学院网站设计医药管理系统设计与实施银江电子科技有限公司库存管理系统的设计与实施浙江华天机械有限公司的客户信息管理系统的设计与实施住房公积金贷款管理系统餐饮管理系统城市公交线路查询系统房地产客户管理信息系统的设计与开发服装生产管理系统的设计与实现杭州伟星建材销售系统设计与实施基于WEB架构的幼儿园管理系统基于XML的影片租赁系统的开发与设计基于工作流思想的毕业设计管理系统健康风险评估系统社会劳动保障管理局新闻发布系统设计与实现塑料信息网站文件管理系统的开发与设计新闻网站管理系统的设计与实现医院住院管理 1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。  2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)  3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。  4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。  主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。  5、论文正文:  (1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。  〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:  提出-论点;  分析问题-论据和论证;  解决问题-论证与步骤;  结论。  6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。  中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:  (1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。  (2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

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寿险行业数据挖掘应用分析  寿险是保险行业的一个重要分支,具有巨大的市场发展空间,因此,随着寿险市场的开放、外资公司的介入,竞争逐步升级,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力,使自己始终立于不败之地,是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展,已逐步成熟完善,并积累了相当数量的数据资源,为数据挖掘提供了坚实的基础,而通过数据挖掘发现知识,并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。  数据挖掘  数据挖掘(Data Mining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。  目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论,为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调,DM不单是数据的组织或者呈现,也不仅是数据分析和统计建模,而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段:商业理解(Business Understanding),数据理解(Data Understanding),数据准备(Data Preparation),建模(Modeling),评估(Evaluation)和发布(Deployment)。  商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解;数据理解是对现有企业应用系统的了解;数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解,在数据准备的基础上,选择一种更为实用的挖掘模型,形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论,如果达到了预期的效果,就可将结论发布。在实际项目中,CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的,而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。  行业数据挖掘  经过多年的系统运营,寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等,也出现了超大规模的数据库系统。同时,数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件,也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。  根据CRISP-DM模型,数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括:代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等,其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义,它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。  针对寿险经营的特点,我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳,从而形成各种客户分布统计,作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手,分析客户对不同险种的偏好程度,指导代理人进行重点推广,是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同,各省差异较大,因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时,市场波动也是必须要考虑的问题,一个模型从建立到废弃有一个生命周期,周期根据模型的适应性和命中率确定,因此模型需要不断修订。  挖掘系统架构  挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。  规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据,统计并产生相关规律,并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模(其中包括了参数设置)、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者,同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。  应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序,根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测,可利用规则生成子系统重新学习,获得新的规则,不断地更新规则库,直到规则库稳定。  目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。  实践中,可结合实际数据状况,对各要素进行适当的取舍,并做不同程度的概括,以形成较为满意的判定树,产生可解释的结论成果。

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学术堂整理了十五个好写的英语论文题目,供大家进行参考: 试论简奥斯汀生活对其小说的影响 (On the Impact of Jane Austen’s Life on Her Novels) “真实的诺言”与传统文化的碰撞——简析“真人秀”的实质和本地化过程 (When True Lies Challenge Tradition—An Analysis of the Reality and Localization of Reality TV) 从台湾问题看中美关系 (The Sino-US Relation—The Taiwan Issue)《傲慢与偏见》的生命力 (The Great Vitality of Pride and Prejudice) 平凡中的不平凡——《傲慢与偏见》(Significance in Commonplace—Pride and Prejudice) 萨皮尔沃夫理论 (Sapir-Whorf Hypothesis) 论格里高尔的悲剧 (An Analysis of Gregor’s Tragedy) 对大学生心理健康问题予更多关注 (More Attention to the Psychological Health of College Students) 文体学: 语言学习的科学 (Stylistics: A Scientific Approach) 佛教在西方 (Buddhism in the West) 非语言交际 (Nonverbal Communication) 国际反恐 (International Anti-Terrorism) 全球资金市场近期特征与走向 (The Character and Tendency of Global Capital Market in Recent Decades) 从《老人与海》中桑堤亚哥的性格可知——人是打不败的 (A Man Cannot Be Defeated—From the Character of Santiago in The Old Man and the Sea) 南方的失落 (The Loss of the South)

应该参考教育方面的吧,教育进展等的

数据挖掘得概念,关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法(以两种算法规则为例)归纳算法过程

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当今时代,电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑,所以现在电脑技术还是很有前途的,只要你的技术过硬,找到一份好工作,获得高额薪水,一切都不是问题。

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当今时代,电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑,所以现在电脑技术还是很有前途的,只要你的技术过硬,找到一份好工作,获得高额薪水,一切都不是问题。

寿险行业数据挖掘应用分析  寿险是保险行业的一个重要分支,具有巨大的市场发展空间,因此,随着寿险市场的开放、外资公司的介入,竞争逐步升级,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力,使自己始终立于不败之地,是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展,已逐步成熟完善,并积累了相当数量的数据资源,为数据挖掘提供了坚实的基础,而通过数据挖掘发现知识,并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。  数据挖掘  数据挖掘(Data Mining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。  目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论,为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调,DM不单是数据的组织或者呈现,也不仅是数据分析和统计建模,而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段:商业理解(Business Understanding),数据理解(Data Understanding),数据准备(Data Preparation),建模(Modeling),评估(Evaluation)和发布(Deployment)。  商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解;数据理解是对现有企业应用系统的了解;数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解,在数据准备的基础上,选择一种更为实用的挖掘模型,形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论,如果达到了预期的效果,就可将结论发布。在实际项目中,CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的,而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。  行业数据挖掘  经过多年的系统运营,寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等,也出现了超大规模的数据库系统。同时,数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件,也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。  根据CRISP-DM模型,数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括:代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等,其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义,它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。  针对寿险经营的特点,我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳,从而形成各种客户分布统计,作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手,分析客户对不同险种的偏好程度,指导代理人进行重点推广,是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同,各省差异较大,因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时,市场波动也是必须要考虑的问题,一个模型从建立到废弃有一个生命周期,周期根据模型的适应性和命中率确定,因此模型需要不断修订。  挖掘系统架构  挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。  规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据,统计并产生相关规律,并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模(其中包括了参数设置)、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者,同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。  应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序,根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测,可利用规则生成子系统重新学习,获得新的规则,不断地更新规则库,直到规则库稳定。  目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。  实践中,可结合实际数据状况,对各要素进行适当的取舍,并做不同程度的概括,以形成较为满意的判定树,产生可解释的结论成果。

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数据挖掘得概念,关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法(以两种算法规则为例)归纳算法过程

!!题目要精确,不然过不了

《历史教学》《计算机文化基础》《计算机应用研究》《微电子学与计算机》《计算机工程与科学》

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