【正文】 后進(jìn)行相關(guān)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(xué)習(xí)的能力較強。以機器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的GSM網(wǎng)絡(luò)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(chǔ), 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(jìn)行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度, 然后對移動終端柵格進(jìn)行預(yù)估判斷, 最終利用機器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析求解。 以基站的經(jīng)緯度為基礎(chǔ)的初步定位用機器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動終端定位, 其復(fù)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(yīng)增加, 而且更加復(fù)雜, 所以, 利用機器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)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(zhǔn)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(fù)雜度也是相對增加的。結(jié)語近年來, 隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)愈加重要。參考文獻(xiàn)[1]陳小燕, [J].現(xiàn)代電子技術(shù), 20xx, 。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)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(guān)的解決措施。在軟件開發(fā)過程中, 為了能夠獲得更加準(zhǔn)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(yù)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(fù)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(zhǔn)的案例, 軟件漏洞的實際定位以及設(shè)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(guān)鍵在于對挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)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(guān)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(guān)度對搜集到的代碼進(jìn)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(wù)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(fēng)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(fēng)濕藥等中藥運用最多。所以大數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)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(dǎo)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(zhǔn)地提取大數(shù)據(jù)背后的隱藏的潛在關(guān)系和規(guī)則及缺乏對未知情況的預(yù)測。參考文獻(xiàn)[1][J].中國西部科技, 20xx, 9(5):3839.[2]曹毅, [M].杭州:浙江科學(xué)技術(shù)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(xué)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(xué)學(xué)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(xué)刊, 20xx, 30(9):4244.[10]齊兵獻(xiàn), 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(xué)雜志, 20xx(5):359363.數(shù)據(jù)挖掘論文9摘要：隨著科學(xué)技術(shù)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(yīng)的業(yè)務(wù)引進(jìn)了計算機業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而在20xx年8月，我國也出臺了《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險服務(wù)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(yīng)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(jìn)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(shù)對客戶的需求進(jìn)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(wù)服務(wù)水平，吸引更多的優(yōu)質(zhì)客源，來增強市場的競爭力。（二）風(fēng)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(fēng)險的管理，所以每個保險公司必須在運營生產(chǎn)中嚴(yán)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(fēng)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(fēng)險進(jìn)行管理；另一方面是對于客戶所帶來的風(fēng)險進(jìn)行管理。保障保險業(yè)健康有序的發(fā)展，為市場經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康的進(jìn)一步發(fā)展保駕護(hù)航。譬如，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，我們可以使用現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)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(wù)理解→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→數(shù)據(jù)理解→構(gòu)建模型→測試設(shè)計→做出評價→實施應(yīng)用。保險公司在完成數(shù)據(jù)的匯總后，所獲取的業(yè)務(wù)及大量客戶信息，不過是對公司當(dāng)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(jì)的發(fā)展正在向新常態(tài)的方向進(jìn)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(xiàn)：[1][D].河北科技大學(xué),20xx.[2]楊杉,[J].計算機技術(shù)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(jì)貿(mào)易大學(xué),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(guān)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(xué)籍預(yù)警機制本文針對學(xué)分制背景下高校學(xué)籍預(yù)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(shù)對學(xué)籍預(yù)警機制進(jìn)行分析，通過數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)方法對搜集到的學(xué)生學(xué)籍?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學(xué)籍信息系統(tǒng)中的有價值的資源，用以預(yù)測可能發(fā)生的預(yù)警事件，為教學(xué)管理者進(jìn)行危機管理提供幫助。根據(jù)高校教學(xué)管理系統(tǒng)，對缺課達(dá)到一定數(shù)目的學(xué)生進(jìn)行提醒教育，期末統(tǒng)計學(xué)生完成的學(xué)分來評估學(xué)生學(xué)習(xí)情況，并預(yù)測學(xué)生是否能夠完成培養(yǎng)方案，通過教師提供的學(xué)生考勤記錄、作業(yè)情況以及課堂表現(xiàn)等，針對學(xué)生的具體情況對其預(yù)警。傳統(tǒng)的學(xué)籍預(yù)警機制無法做到提前預(yù)知，對學(xué)生的學(xué)習(xí)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(xué)籍預(yù)警機制里的應(yīng)用隨著計算機技術(shù)的進(jìn)步，各大高校逐步建立了日益完善的學(xué)籍信息管理系統(tǒng)，累積了大量學(xué)籍信息數(shù)據(jù)庫。針對此可以在學(xué)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(guān)聯(lián)分析輔助師生行為預(yù)警干預(yù)。而且，同一年級不同專業(yè)學(xué)生之間，由于教師或教師專業(yè)背景知識不同，各個學(xué)生總體成績相差有時會很大。為此，筆者認(rèn)為為了提高礦建人力資源管理的質(zhì)量，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(shù)應(yīng)用于高校的教學(xué)管理，以提高教學(xué)管理的預(yù)知性，增加教法選擇的參考性，加強教學(xué)過程的指導(dǎo)性，提高教學(xué)質(zhì)量。利用數(shù)據(jù)挖掘為課程設(shè)置提供合理依據(jù)。從教學(xué)管理系統(tǒng)中所記載的學(xué)生基本資料、學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)經(jīng)歷、學(xué)習(xí)喜好以及知識體系結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣，輔助學(xué)生改正自身學(xué)習(xí)行為。所以，應(yīng)以高校學(xué)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(xué)籍預(yù)警信息，為管理提供參考。因此，將計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校學(xué)籍預(yù)警機制的研究中，在大量以往的教學(xué)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(jìn)教育的改革和發(fā)展。目前的學(xué)籍預(yù)警主要是單方向的，原有的學(xué)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(xué)籍預(yù)警機制的現(xiàn)狀及問題20xx年8月教育部對“學(xué)籍預(yù)警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。關(guān)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(shù)進(jìn)行充分的利用，使公司的風(fēng)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(wù)能力、和業(yè)務(wù)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(shù)，選擇最適當(dāng)?shù)姆椒?，要想將?shù)據(jù)挖掘技術(shù)達(dá)到最佳的效果必須針對具體的流程做出相應(yīng)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(yīng)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(jìn)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(dāng)前市場的需求、想要達(dá)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(shè)計的創(chuàng)造與改良，來滿足市場的需求，進(jìn)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(shù)的應(yīng)用，就可以為財產(chǎn)保險企業(yè)規(guī)避風(fēng)險起到很大的幫助。通過細(xì)分得出結(jié)果，參照數(shù)據(jù)根據(jù)每個客戶群體的風(fēng)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(yīng)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(jì)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(shù)的應(yīng)用方面、概念、必要性，以及方法手段進(jìn)行了深入探討與分析其對財產(chǎn)保險應(yīng)用的意義。另一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)的操作技能及軟件種類及其應(yīng)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(dǎo)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(guān)文獻(xiàn), 對其中的方劑和藥物進(jìn)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(fēng)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(shù)的研究過程中可以發(fā)現(xiàn), 該技術(shù)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(jìn)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(guān)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(guān)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(yīng)的解決措施。 對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)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(biāo)準(zhǔn), 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(fù)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(dāng)前, 軟件工程中運用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘。計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步, 通過人工的方式進(jìn)行軟件的開發(fā)與維護(hù)難度較大。作為一門多領(lǐng)域互相交叉的知識學(xué)科, 它能夠幫助我們提升定位的精準(zhǔn)度以及定位速度, 可以被廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。以K近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)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(jìn)行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復(fù)性。 以向量機為基礎(chǔ)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(xué)習(xí)算法定位的精準(zhǔn)性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)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(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行清除。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于多種多樣的建模模型來進(jìn)行工作, 由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。它綜合了數(shù)學(xué)、物理學(xué)、自動化和計算機科學(xué)等多種學(xué)習(xí)理論, 雖然能夠應(yīng)用的領(lǐng)域和目標(biāo)各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當(dāng)然也可以相互幫助, 綜合應(yīng)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(xué)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(xué)習(xí)、參數(shù)識別等多種方法來實現(xiàn)最初的目標(biāo)。所以本文對機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準(zhǔn)