【正文】 后進行相關性判斷, 由此來執(zhí)行運算。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學習的能力較強。以機器學習算法為基礎的GSM網(wǎng)絡定位 定位問題的建模建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎, 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別, 在定位的位置內(nèi), 我們收集數(shù)目龐大的終端測量數(shù)據(jù), 然后利用計算機對測量報告進行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動終端柵格進行預估判斷, 最終利用機器學習進行分析求解。 以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位用機器學習算法來進行移動終端定位, 其復雜性也是比較大的, 一旦區(qū)域面積增加, 那么模型和分類也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程, 會隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費更多的時間。隨著柵格的變小, 定位的精準度將越來越高, 而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的, 所以, 定位的復雜度也是相對增加的。結(jié)語近年來, 隨著我國科學技術的不斷發(fā)展和進步, 數(shù)據(jù)挖掘技術愈加重要。參考文獻[1]陳小燕, [J].現(xiàn)代電子技術, 20xx, 。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術的任務和存在的問題, 并重點論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關的解決措施。在軟件開發(fā)過程中, 為了能夠獲得更加準確的數(shù)據(jù)資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是它具有自身的特征, 體現(xiàn)在以下三個方面:(1)在軟件工程中, 對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理。通常包括三個階段:第一階段, 數(shù)據(jù)的預處理。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現(xiàn)在以下三個方面: 軟件工程的數(shù)據(jù)更加復雜軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種, 一種是軟件報告, 另外一種是軟件的版本信息。但是對于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實際定位以及設計構(gòu)造方面的信息, 同時也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計結(jié)果。不難看出, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預處理和對數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法。并能夠依據(jù)自身掌握的信息, 在數(shù)據(jù)庫中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。包括軟件的接口調(diào)用順序等。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序, 該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似, 最終所展現(xiàn)出來的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。(3)未來的研發(fā)人員在搜集過程中能夠按照評估結(jié)果的高低排序, 便于查詢, 極大地縮減工作人員的任務量, 提升其工作效率。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講, 在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。所用藥物種類依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥運用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經(jīng)以肝、脾、心為主, 而本病以肝腎虧虛, 氣血瘀滯為主, 臨床以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥等中藥運用最多。所以大數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關系在很多方面古今是一致的, 同時數(shù)據(jù)依據(jù)的支持也為現(xiàn)代神經(jīng)根型頸椎病治療提供有力的保障?，F(xiàn)在研究者在研究中醫(yī)方劑時往往采用傳統(tǒng)的研究方法, 這就導致在大數(shù)據(jù)的研究中耗時、耗力甚則無能為力, 同樣也難以精準地提取大數(shù)據(jù)背后的隱藏的潛在關系和規(guī)則及缺乏對未知情況的預測。參考文獻[1][J].中國西部科技, 20xx, 9(5):3839.[2]曹毅, [M].杭州:浙江科學技術出版社, 20xx:189.[3]王靜, [J].中國中醫(yī)藥信息雜志, 20xx, 15(3):103104.[4][M].北京:清華大學出版社, 20xx:5.[5][J].河南科技, 20xx, 10(19):21.[6][J].中國醫(yī)藥指南, 20xx, 6(24):310312.[7][J].陜西中醫(yī)藥大學學報, 20xx, 39(6):4446.[8]李曙明, 尹戰(zhàn)海, [J].中國矯形外科雜志, 20xx, 21(1):711.[9]劉向前, 陳民, [J].中華中醫(yī)藥學刊, 20xx, 30(9):4244.[10]齊兵獻, 樊成虎, [J].河南中醫(yī), 20xx, 32(4):518519.[11]陳元川, 王翔, 龐堅, [J].上海中醫(yī)藥雜志, 20xx, 48(6):7880.[12]謝輝, 劉軍, 潘建科, [J].世界中西醫(yī)結(jié)合雜志, 20xx, 10(6):849852.[13]唐仕歡, [J].中國實驗方劑學雜志, 20xx(5):359363.數(shù)據(jù)挖掘論文9摘要：隨著科學技術的不斷發(fā)展，計算機的使用也愈來愈廣泛，他已經(jīng)發(fā)展到各個行業(yè)，現(xiàn)如今保險行業(yè)也就相應的業(yè)務引進了計算機業(yè)務系統(tǒng)，而在20xx年8月，我國也出臺了《國務院關于加快發(fā)展現(xiàn)代保險服務業(yè)的若干意見》這一舉措的有效實施，從政策上為保險行業(yè)的快速發(fā)展提供相應了保障。而我國的保險行業(yè)也開始了轉(zhuǎn)型，正在從粗放型經(jīng)營向集約化經(jīng)營管理進行過度，最明顯的改變就是之前只注重新客戶的開發(fā)而忘記顧忌老客戶的需求與發(fā)展，但是現(xiàn)在是同時注重新老客戶的需求與發(fā)展，從根本上實現(xiàn)“兩手抓”的政策，所以這種新的形式背景下，計算機中保險行業(yè)所留的數(shù)據(jù)就成為極為重要的挖掘資源。從這里就要求保險公司通過數(shù)據(jù)挖掘技術對客戶的需求進行更深一層的分析與探索，通過探究與分析的結(jié)果明確而客戶的需要，并為有更高需求的客戶提供更適合他的保險產(chǎn)品，從而提高業(yè)務服務水平，吸引更多的優(yōu)質(zhì)客源，來增強市場的競爭力。（二）風險管理和合規(guī)經(jīng)營每個保險公司的生命底線就是合規(guī)經(jīng)營以及對風險的管理，所以每個保險公司必須在運營生產(chǎn)中嚴格的遵守國家的法律法規(guī)，不許做出違反法律底線的事情，而風險管理對于保險公司來說具有兩層含義，其實并不簡單，一方面是需要對于企業(yè)自身的風險進行管理；另一方面是對于客戶所帶來的風險進行管理。保障保險業(yè)健康有序的發(fā)展，為市場經(jīng)濟持續(xù)健康的進一步發(fā)展保駕護航。譬如，通過數(shù)據(jù)挖掘技術，我們可以使用現(xiàn)有產(chǎn)品進行進一步的完善、修正或者拆分、組合的，使其變成一全新的保險產(chǎn)品，他會更接近客戶的需求，滿足客戶的真實所需，同時也能夠增加市場的銷量，增強市場競爭力。全新的家庭財產(chǎn)保險，他所需要交納的是保險儲備金，比如每份保險金額為50000元的家庭財產(chǎn)兩全保險，則保險儲金為5000元，投保人必須根據(jù)保險金額一次性交納保險儲備金，保險人可以將保險儲備金的利息作為保險費。數(shù)據(jù)挖掘的過程有以下幾個步驟：業(yè)務理解→數(shù)據(jù)準備→數(shù)據(jù)理解→構(gòu)建模型→測試設計→做出評價→實施應用。保險公司在完成數(shù)據(jù)的匯總后，所獲取的業(yè)務及大量客戶信息，不過是對公司當前所處的市場環(huán)境、企業(yè)經(jīng)營情況及客戶基本資料的記錄及反映。三、結(jié)論我國經(jīng)濟的發(fā)展正在向新常態(tài)的方向進行轉(zhuǎn)變，而我國財產(chǎn)保險市場的競爭也日益激烈。參考文獻：[1][D].河北科技大學,20xx.[2]楊杉,[J].計算機技術與發(fā)展,20xx.[3][J].軟件,20xx.[4]——以人保財險公司為例[D].對外經(jīng)濟貿(mào)易大學,20xx.數(shù)據(jù)挖掘論文10摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關聯(lián)分析、聚類分析、時序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。學籍預警機制本文針對學分制背景下高校學籍預警機制存在的問題和現(xiàn)狀，用計算機數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術對學籍預警機制進行分析，通過數(shù)據(jù)挖掘有關方法對搜集到的學生學籍數(shù)據(jù)進行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學籍信息系統(tǒng)中的有價值的資源，用以預測可能發(fā)生的預警事件，為教學管理者進行危機管理提供幫助。根據(jù)高校教學管理系統(tǒng)，對缺課達到一定數(shù)目的學生進行提醒教育，期末統(tǒng)計學生完成的學分來評估學生學習情況，并預測學生是否能夠完成培養(yǎng)方案，通過教師提供的學生考勤記錄、作業(yè)情況以及課堂表現(xiàn)等，針對學生的具體情況對其預警。傳統(tǒng)的學籍預警機制無法做到提前預知，對學生的學習和生活狀況無法實時監(jiān)管，問題的根源也無法追蹤。三、數(shù)據(jù)挖掘在學籍預警機制里的應用隨著計算機技術的進步，各大高校逐步建立了日益完善的學籍信息管理系統(tǒng)，累積了大量學籍信息數(shù)據(jù)庫。針對此可以在學生管理上提前采取有針對性的管理措施。利用數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)分析輔助師生行為預警干預。而且，同一年級不同專業(yè)學生之間，由于教師或教師專業(yè)背景知識不同，各個學生總體成績相差有時會很大。為此，筆者認為為了提高礦建人力資源管理的質(zhì)量，應采取數(shù)據(jù)挖掘技術來開展工作，從而讓整個企業(yè)在激烈的市場競爭中穩(wěn)定、長久發(fā)展下去。綜上所述，將基于計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校的教學管理，以提高教學管理的預知性，增加教法選擇的參考性，加強教學過程的指導性，提高教學質(zhì)量。利用數(shù)據(jù)挖掘為課程設置提供合理依據(jù)。從教學管理系統(tǒng)中所記載的學生基本資料、學習成績、學習經(jīng)歷、學習喜好以及知識體系結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)學生學習習慣，輔助學生改正自身學習行為。所以，應以高校學生信息管理系統(tǒng)為對象，研究深度數(shù)據(jù)挖掘的方法，“透過現(xiàn)象看本質(zhì)”，綜合分析出有價值的學籍預警信息，為管理提供參考。因此，將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中，在大量以往的教學管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進教育的改革和發(fā)展。目前的學籍預警主要是單方向的，原有的學籍管理制度大都是傳統(tǒng)的事后處理型，具有延遲性。一、高校學籍預警機制的現(xiàn)狀及問題20xx年8月教育部對“學籍預警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘。在這種轉(zhuǎn)型過度的過程中，財產(chǎn)保險公司對于數(shù)據(jù)挖掘技術進行充分的利用，使公司的風險管理能力、產(chǎn)品創(chuàng)新能力經(jīng)營能力、盈利能力、客戶服務能力、和業(yè)務發(fā)展?jié)摿Χ嫉玫搅巳娴拇蠓忍嵘?。所以，如若想在決策層面給出解決答案，是不可能實現(xiàn)的。同時我們需要根據(jù)實際情況來運用數(shù)據(jù)挖掘技術，選擇最適當?shù)姆椒ǎ雽?shù)據(jù)挖掘技術達到最佳的效果必須針對具體的流程做出相應的調(diào)節(jié)。自從出現(xiàn)了這種投保方式，客戶的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財產(chǎn)保險，一方面使保險人保險中得到了應得的利益，另一方面投保人的財產(chǎn)也得到了保險，從而在市場的銷售份額上面也得到了迅速提升。這樣的保險產(chǎn)品是不被大多數(shù)客戶所看好與接受的，即使有客戶在第一次購買了此保險，但之后是不會在對本產(chǎn)品進行第二次的投資的。新產(chǎn)品的開發(fā)是指保險公司針對當前市場的需求、想要達到的效果與自身情況相結(jié)合的產(chǎn)物，而在原有的產(chǎn)品上加以重新的組合與設計的創(chuàng)造與改良，來滿足市場的需求，進而提高公司自身的競爭力的過程與行為。而恰恰數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，就可以為財產(chǎn)保險企業(yè)規(guī)避風險起到很大的幫助。通過細分得出結(jié)果，參照數(shù)據(jù)根據(jù)每個客戶群體的風險偏好、特點以及需求為他們量身定制適合他們自身的新產(chǎn)品，并制定對應適合的費照新差旅費管理辦法正確規(guī)范填寫市內(nèi)交通補助、伙食補助、城市間交通費、和住宿費金額。在現(xiàn)如今的經(jīng)濟情況下，保險消費者對于保險行業(yè)知識的了解日益增加，保險意識也是越發(fā)的加強。本篇文章就從數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方面、概念、必要性，以及方法手段進行了深入探討與分析其對財產(chǎn)保險應用的意義。另一方面是很多研究者尚未清楚該技術的操作技能及軟件種類及其應用范圍。另一方面也為中藥新藥的創(chuàng)制提供處方來源, 指導新藥研發(fā)[13]。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發(fā)表的以單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病的有關文獻, 對其中的方劑和藥物進行統(tǒng)計、歸類、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發(fā)散風寒藥、活血止痛藥、補血藥等使用頻次較高。在對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究過程中可以發(fā)現(xiàn), 該技術雖然已經(jīng)獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。結(jié)束語在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。其操作流程為:(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動態(tài)規(guī)則的順序, 主要表現(xiàn)在:使用某一函數(shù)是不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。其實現(xiàn)的具體流程如下:(1)軟件的開發(fā)人員創(chuàng)建同時具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫。 對軟件代碼的重用在對軟件代碼重用過程中, 最關鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法, 并能夠通過與之有聯(lián)系的代碼實現(xiàn)代碼的重用。(2)軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則, 比如繼承關系等。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應的解決措施。 對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達成一致的評價我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評價標準, 而且評價體系相對成熟。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯(lián)系, 這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復雜性的重要原因。第三階段, 對結(jié)果的評估。(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。當前, 軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘。計算機技術的不斷進步, 通過人工的方式進行軟件的開發(fā)與維護難度較大。作為一門多領域互相交叉的知識學科, 它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度, 可以被廣泛的應用于各行各業(yè)。以K近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數(shù)據(jù), 對于這些信息數(shù)據(jù), 要以大小為選擇依據(jù)進行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復性。 以向量機為基礎的二次定位在完成初步定位工作后, 要確定一個邊長為兩千米的正方形, 由于第一級支持向量機定位的區(qū)域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息, 相對于一級向量機的定位而言, 二級向量機在定位計算的時候難度是較低的, 更加簡便。在該城市區(qū)域內(nèi), 我們測量了四個不同時間段內(nèi)的數(shù)據(jù), 為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù), 最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù), 然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內(nèi)的前三組訓練數(shù)據(jù)的相關信息進行清除。人工神經(jīng)網(wǎng)絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作, 由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。它綜合了數(shù)學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論, 雖然能夠應用的領域和目標各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當然也可以相互幫助, 綜合應用, 可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。一般情況下, 數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機科學緊密聯(lián)系在一起, 通過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準