通过数据的深度挖掘和融合应用

QAR的深度挖掘和应用

作者： 指导老师：周长春

摘 要

（1）飞行品质监控的概念，并提出了飞行品质监控的重要性。（2）飞行品质监控的数据处理系统。分别介绍了飞行品质监控的数据记录系统、数据格式和数据译码系统。（3）飞行品质监控技术的实施与应用。介绍了FOQA计划以及FOQA在我国的实施现状和应用。（4）飞行品质监控在机务维修中的应用。着重研究探讨发动机状态监控技术的应用和飞行品质监控技术在当今机务维修中的重要作用。（5）飞行品质数据的深度挖掘。飞行数据是调查飞行事故原因的主要依据。本文根据飞行数据记录系统的发展、工作过程、应用以及在中国民航的发展进行讨论。并针对我国民航的实际情况，对快速存取记录器（QAR）的工程技术以及在我国民航的利用现状进行分析了解，对监控数据的分析，发现超限事件。探讨了飞行数据在进行飞行品质监控实施飞行质量保证计划、发动机状态监控并根据监控数据诊断故障等方面的实际作用。肯定飞行品质监控在保证飞行的安全方面的作用，并针对个别公司在飞行品质方面所做的投入和获得的成绩进行评定和比较。

关键词：飞行安全 飞行品质监控 QAR 超限事件 预警管理

Abstract

Flight data to invest

QAR的深度挖掘和应用

作者： 指导老师：周长春

摘 要

（1）飞行品质监控的概念，并提出了飞行品质监控的重要性。（2）飞行品质监控的数据处理系统。分别介绍了飞行品质监控的数据记录系统、数据格式和数据译码系统。（3）飞行品质监控技术的实施与应用。介绍了FOQA计划以及FOQA在我国的实施现状和应用。（4）飞行品质监控在机务维修中的应用。着重研究探讨发动机状态监控技术的应用和飞行品质监控技术在当今机务维修中的重要作用。（5）飞行品质数据的深度挖掘。飞行数据是调查飞行事故原因的主要依据。本文根据飞行数据记录系统的发展、工作过程、应用以及在中国民航的发展进行讨论。并针对我国民航的实际情况，对快速存取记录器（QAR）的工程技术以及在我国民航的利用现状进行分析了解，对监控数据的分析，发现超限事件。探讨了飞行数据在进行飞行品质监控实施飞行质量保证计划、发动机状态监控并根据监控数据诊断故障等方面的实际作用。肯定飞行品质监控在保证飞行的安全方面的作用，并针对个别公司在飞行品质方面所做的投入和获得的成绩进行评定和比较。

关键词：飞行安全 飞行品质监控 QAR 超限事件 预警管理

Abstract

Flight data to invest

QAR的深度挖掘和应用

作者： 指导老师：周长春

摘 要

（1）飞行品质监控的概念，并提出了飞行品质监控的重要性。（2）飞行品质监控的数据处理系统。分别介绍了飞行品质监控的数据记录系统、数据格式和数据译码系统。（3）飞行品质监控技术的实施与应用。介绍了FOQA计划以及FOQA在我国的实施现状和应用。（4）飞行品质监控在机务维修中的应用。着重研究探讨发动机状态监控技术的应用和飞行品质监控技术在当今机务维修中的重要作用。（5）飞行品质数据的深度挖掘。飞行数据是调查飞行事故原因的主要依据。本文根据飞行数据记录系统的发展、工作过程、应用以及在中国民航的发展进行讨论。并针对我国民航的实际情况，对快速存取记录器（QAR）的工程技术以及在我国民航的利用现状进行分析了解，对监控数据的分析，发现超限事件。探讨了飞行数据在进行飞行品质监控实施飞行质量保证计划、发动机状态监控并根据监控数据诊断故障等方面的实际作用。肯定飞行品质监控在保证飞行的安全方面的作用，并针对个别公司在飞行品质方面所做的投入和获得的成绩进行评定和比较。

关键词：飞行安全 飞行品质监控 QAR 超限事件 预警管理

Abstract

Flight data to invest

组态王通过数据库实现数据的采集与输出

The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

组态王通过数据库实现数据的采集与输出

作者：蒋妤媜

版本：.1

前提：

?数据库用Microsoft Office Access 2003，数据库路径为D:\历史记录.mdb

?组态王版本为

?PC机系统为XP

一、创建数据库表

1. 新建名为“历史记录”的数据库，新建完成后，打开数据库

2. 创建表，点击使用设计器创建表，进入设计视图对话框，输入字段名

日期时间、毫秒、污泥浓度、溶氧仪、进水COD、电磁流量计、超声波流量计、二在线COD，其中字段名日期时间的数据类型为日期/时间、毫秒的数据类型为数字长整型、其他字段名数据类型为数字单精度型。

3. 保存名为：10分钟记录

二、创建ODBC

打开控制面板→管理工具→数据源（ODBC），弹出“ODBC数据管理器”，在用户DSN标签下，点击添加

弹出“创建数据库源”

选择此创建数据库源完成后弹出“ODBC Access 安装”

输入数

选择之前

确定完成。

三、组态王内部设置

1. 新建变量

在数据词典中创建本地变量，，变量名称分别为日期时间、Devic

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目录 前言

第一章数据的本源

1.1上证所Level-2关键数据的含义 1.1.1十档买卖盘 1.1.2总买和总卖 1.1.3逐笔成交 1.1.4买卖队列

1.2 Level-2基础数据的看盘

1.2.1区分机构和散户的委托单 1.2.2异常交易信息 —撤单 1.2.3看懂Level-2动态行情 1.2.4看懂队列矩阵 第二章逐单分析

2.1逐单分析的意义 2.2看懂逐笔交易

2.3逐单分析数据的函数调用 2.4成交单数模型和应用 2.5短线精灵

2.6逐单分析的误差 第三章DDE决策系统 3.1DDE决策系统的原理

3.2DDE决策系统的使用方法 3.2.1DDE综合决策页面 3.2.2DDX的用法 3.2.3DDY的用法 3.2.4DDZ的用法

第四章 发展一套适合自己的投资方法 前言 略

第一章 数据的本源

DDE(Data Depth Estimate)深度数据估算的研究对象为上证所Level-2行情,也适

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

数据挖掘在移动通信中的应用

摘要：本文简单介绍了何为数据挖掘技术，数据挖掘所需要的条件、数据仓库的建立，以及为什么要应用在移动通信中和在移动通信中经常用的两种算法-决策树算法和K最近邻算法，并且较为详尽地阐述了它们的工作原理。 关键词：数据挖掘 移动通信 决策树 KNN

Data Mining in Mobile Communication

Abstract:This paper briefly describes what is data mining technology, The conditions required

for data mining, Data Warehouse.and why to be applied in mobile communication and mobile communication is often used in the two algorithms- Decision tree algorithm and K nearest neighbor algorithm, and a more detailed illustration of their works.

Keywords: Data

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：

训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器

分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。

神经网络

神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，

数据挖掘技术在税务稽查中的应用

数据挖掘技术在税务稽查中的应用

◆　　蒋丽华

内容提要：多年的信息化建设，使税务应用软件系统中沉积了大量的数据。如何将这些“历史的、静态的”数据变成动态的、具有分析决策性质的信息，已成为当前急需研究的课题。本文通过对数据挖掘技术在税务稽查工作各个环节的应用研究，以期对纳税评估、税源监控与预测等具体工作提供思路，把“死数据”变成支持税务决策的有用信息，全面提升税务系统信息化建设的水平和应用效能。关键词：数据挖掘　　税务稽查　　应用

随着税务信息化建设的发展，应用数据库的规模和数据量在迅速膨胀，各个系统中存储着大量的涉税信息。但是面对这些海量的信息数据，在具体工作中，却往往是“数据丰富”与“信息缺乏”并存，因此如何将这些“历史的、静态的”数据变成具有分析决策价值的信息，已成为目前税务信息化建设向更高层次推进的瓶颈。本文拟从粗糙集、分类、聚类等数据挖掘技术在税务稽查中的应用做一些探讨，以期给纳税评估、税源监控与预测、纳税信誉等级评估等决策信息挖掘工作提供一些思路。

教育和收入等职能作用，有效地维护了税法的严肃性和税收经济的正常秩序。但离新形势下税务稽查工作的要求还有一定的距离，特别是稽查管理的精细化、科学化程度还不高。主要表现