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文档简介

1、第 1 页 共 7 页数据挖掘技术与水文现代化间的关系 前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但 数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等等多个领域。数据挖掘技术 关心的焦点。尔后，随着神经网络技术的形成和发展，人们的注意力 现了一个新的术语KDD(Knowledge discovery in database，泛第 2 页 共 7 页D 据挖掘(Data mining，简称 DM)来描述使用挖掘算法进行数据挖掘 数据挖掘的定义为“从数据库中发现隐含的、先前不知道的、潜 技术，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应 法是2：数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集

2、合 是，数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数 第 3 页 共 7 页 理系统(MIS)进行集成，在保护现有设备的情况下，节约数据挖掘 (1)灵活多变的数据输入方式。输入方式包括从界面直接输入、 (2)丰富的数据处理功能。包括数据合并、数据拆分、插入或 变量计算、缺失值填充、异常值删除、记录排序、变量类型转换、行 (3)统计分析是该系统的核心模块之一，有基础统计和高级统 计可选。基础统计包括均值分析、交叉表、频率分析、描述分析、一 (4)数据挖掘模块提供了目前市场上较为完备的挖掘方法。包 (5)数据信息的可视化是信息应用的发展趋势。统计制图模块第 4 页 共 7 页 (6)统

3、计报表模块主要针对中国用户。它将主要和常用的报表 针对我国存在的洪涝灾害、水资源短缺、水环境恶化、水土流失 文、地形地貌、植被、土壤水分、人类活动影响措施等信息的空间分 术，建立为防汛决策、专业应用、电子政务等提供决策支持的信息应 第 5 页 共 7 页成部分，包括两层含义：一是要丰富数据库的内容；二是要对水文部 数据挖掘的分析算法主要来自于统计分析和人工智能(机器学 的问题(1)数据挖掘的基本问题在于数据的数量及维数，数据结构也第 6 页 共 7 页(2)面对积累起来的大量数据，现有的统计方法等都遇到了问 题，人们直接的想法就是对数据进行抽样。怎么抽样，抽取多大的样 (3)既然数据是海量的，那么数据中就会隐含一定的变化趋势， (4)各种不同的模型如何应用，其效果如何评价。不同的人对 (5)数据挖掘涉及到数据，也就涉及了数据的安全性问题。(6)数据挖掘的结果是不确定的，要和专业知识相结合才能对 向用户提供优质、高效水文信息共享服务的基本保障5。信息 获取与分析技术的快速发展，特别是遥测、遥感、网络、数据库等技 概念树、遗传算法、公式发现、统计分析、模糊论等理论与技术，并第 7 页 共 7 页在可视化技术的支持下，构造满足不同目的的水文数据挖掘应用系 据统

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