基于大数据的数据挖掘算法实现与应用毕业设计1文档格式.docx
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作者签名:
学位论文原创性声明
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所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
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日期:
年 月 日
学位论文版权使用授权书
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日期:
年
月
日
导师签名:
注意事项
1.设计(论文)的内容包括:
1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)
2)原创性声明
3)中文摘要(300字左右)、关键词
4)外文摘要、关键词
5)目次页(附件不统一编入)
6)论文主体部分:
引言(或绪论)、正文、结论
7)参考文献
8)致谢
9)附录(对论文支持必要时)
2.论文字数要求:
理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、
程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括:
任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)。
4.文字、图表要求:
1)文字通顺,语言流畅,书写字迹工整,打印字体及大小符合要求,无错别字,不准请他人代写
2)工程设计类题目的图纸,要求部分用尺规绘制,部分用计算机绘制,所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁,布局合理,文字注释必须使用工程字书写,不准用徒手画
3)毕业论文须用A4单面打印,论文50页以上的双面打印
4)图表应绘制于无格子的页面上
5)软件工程类课题应有程序清单,并提供电子文档
5.装订顺序
1)设计(论文)
2)附件:
按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装
订
指导教师评阅书
指导教师评价:
一、撰写(设计)过程
1、学生在论文(设计)过程中的治学态度、工作精神
□优 □良 □中 □及格 □不及格
2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度
3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力
4、研究方法的科学性;
技术线路的可行性;
设计方案的合理性
5、完成毕业论文(设计)期间的出勤情况
□优 □良 □中 □及格 □不及格二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优 □良 □中 □及格 □不及格三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
建议成绩:
(在所选等级前的□内画“√”)
指导教师:
(签名) 单位:
(盖章)
年 月 日
评阅教师评阅书
评阅教师评价:
一、论文(设计)质量
□优 □良 □中 □及格 □不及格二、论文(设计)水平
评阅教师:
教研室(或答辩小组)及教学系意见
教研室(或答辩小组)评价:
一、答辩过程
1、毕业论文(设计)的基本要点和见解的叙述情况
2、对答辩问题的反应、理解、表达情况
3、学生答辩过程中的精神状态
年
月
系主任:
(签名)
VII
评定成绩:
□优 □良 □中 □及格 □不及格教研室主任(或答辩小组组长):
(签名)
教学系意见:
摘要
近年来随着数据库和计算机网络的广泛应用,加上使用先进的自动数据生成和采集工具,人们所拥有的数据量急剧增加。
数据迅速增加与数据分析方法滞后之间的矛盾越来越突出,人们也希望能够在对已有的大量数据分析的基础之上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人民只能望数兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的,数据挖掘从大量的数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息,它越来越多的领域所采用,并取得了较好的效果,为人们的正确决策提供了很大帮助。
本文主要对数据挖掘的有关算法进行学习与应用。
首先介绍了这些算法的基本思想与计算步骤,然后运用这些算法进行实际问题的求解。
本文着重介绍的是关联规则的Apriori算法和神经网络中的BP算法。
对
Apriori算法,用其对当下高等学校排课的问题进行求解;
对BP算法,则是用其解决了一个在政府投资项目的投资估算的问题。
并对计算结果进行了分析比较。
关键词:
数据挖掘,Apriori算法,BP神经网络算法
VIII
Abstract
Inrecentyears,withextensiveuseofdatabasesandcomputernetworks,coupledwiththeuseofadvancedautomaticdatagenerationandcollectiontools,asharpincreaseintheamountofdatathatpeoplehave.Scientificresearch,businessdecisionsorenterprisemanagementdataincreaserapidlyanddataanalysismethodofthelagbetweenthecontradictionsarebecomingincreasinglyprominent,peoplealsohopethatintheanalysisoftheexistinglargeamountsofdatacanbethebasisof,butiscurrentlyownedbydataanalysistoolisdifficulttothedataweredeep,makingpeoplehaveonlyafewlookhelplessly.Dataminingistosolvetheproblemoftheconventionalmethodofanalysis,andforlarge-scaledataanalysisandprocessingofdataminingfromlargeamountsofdatatoextractusefulinformationhiddeninthedata,adoptedbymoreandmoreareasandachievedgoodresults,andprovideabighelpforpeopletomakeacorrectdecision.
Thispaperfocusesontherelevantalgorithmsofdatamining,andsimplyintroducesthesealgorithms,andusesthesealgorithmstosolverealproblem.ThispapermainlyintroducestheApriorialgorithmandBPalgorithminneuralnetwork..IntheApriorialgorithm,usingtheApriorialgorithmtosolvethecurrenthigherschooltimetablingproblem;
BPalgorithmisintroduced,withitssolvestheAingovernmentinvestmentprojectinvestmentestimationproblem.
IX
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- 关 键 词:
- 基于 数据 挖掘 算法 实现 应用 毕业设计