在本论文中，我们将时间序列数据挖掘的方法应用到中日证券市场的比较问题中，并在聚类分析中定义新的函数以判别最优的分类数。我们发现：在指数收盘价时间序列比较方面，中日两个证券市场的确存在一定的相似性，但中国市场的短期波动要大于日本市场。因此，如果将日本证券市场的发展历史作为中国证券市场的事件库，不足以描述和预测中国证券市场的走势。同时，在中国证券市场上，深证成指比上证综指的短期波动幅度更大，具有更多的高频噪声。

1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实操性。Andrew Pole阐述了统计套利的发展历程和基本原理，特别是对实施统计套利过程中所用的几类重要统计模型进行了分析。Irene Aldridge全面介绍了高频交易的历史、适用范围、实施高频交易所需的模型和关键技术，并对交易的整个流程进行了详细介绍。Barry Johnson为量化投资中的算法交易程序设计部分提供了技术基础。 1.2.2 国内研究现状 国内有关量化交易的研究主要由中国量化投资学会理事长丁鹏博士主导，涵盖多个领域。

时态约束关联规则挖掘 在进行时态关联规则挖掘时，为了真正反映不同时间间隔内的时间数据的内在规律，通常分为三个子过程：1. 初始阶段：2. 关联规则发现阶段3. 结果关联规则的表达 通过这三个阶段，可以有效提取出有价值的时态关联规则，帮助分析数据的时间特性。

随着高等教育的迅速发展，高校扩招导致学生规模的大幅增加，随之产生的学生成绩数据也急剧增长。如何从海量的学生成绩数据中提取有用信息，为教育决策提供支持，成为了教育管理部门亟待解决的问题。数据挖掘技术正是为了解决这一问题而应运而生的，它能够通过模式提取技术，从大量数据中发现隐藏的规律或数据间的关系，进而分析和提取有用的知识。数据挖掘技术在商业、医学等领域的成功应用，引起了教育管理领域的广泛关注。数据挖掘在教育管理中的应用主要集中在三个方面：首先是通过对学生成绩数据的挖掘，找出影响学生总体成绩的关键学科，通过加强对这些关键学科的教学管理，提高学生的关键学科成绩，从而间接促进其他学科成绩的提升；其次是通过对学生选课数据的挖掘，分析影响选课的因素，为科学合理的制定培养计划提供依据，并指导学生进行课程选择；最后是通过对学生就业数据的挖掘，揭示影响学生就业的关键因素，为就业指导提供决策支持。文章中提到，现阶段数据挖掘在教育行业的应用尚不成熟，专门用于高校学生成绩分析的数据挖掘软件还未出现。因此，本课题的目标是建立一个针对学生成绩的数据挖掘分析系统，以对高校本科生四年学制内的各科考试成绩进行全面分析，解决上述问题。为了实现这一目标，采用了软件工程中常用的瀑布式开发模型来设计和实现学生成绩分析系统，并遵循了CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining，跨行业标准流程数据挖掘）标准流程来完成建模和模型解释。CRISP-DM是一个广泛认可的数据挖掘过程模型，该模型被划分为六个阶段：业务理解、数据准备、建模、评估和部署。按照这一流程，开发者能够系统地进行数据挖掘项目，从确定业务目标开始，直至最终的模型部署与监控。文章还提及，通过学生成绩数据的挖掘，本研究发现了两个重要结论：一是发现了相似学生的分群现象，这意味着可以通过学生的学习成绩对学生的群体进行有效分类，从而实施个性化的教学和管理；二是揭示了部分课程之间存在的相互依赖关系和相似关系，这有助于课程安排和教学内容的优化。在技术实现方面，学生成绩分析系统需要运用多种数据挖掘技术，例如聚类（Clustering）和关联规则（Association Rules）分析。聚类分析是一种无监督学习方法，它可以根据数据的相似性将对象划分到不同的组或“簇”中，使得同一个簇内的对象之

Nose是一种工具，用于检测Java SVN存储库中多个版本的臭味演变。它是一个Clojure程序，自动执行任务并将结果存储在无服务器数据库中供研究。您可以通过查看这个存储库与leiningen一起安装应用程序，或从该存储库下载最新版本的独立jar。使用java -jar启动。该应用程序具有三个子命令：db用于管理数据库，目前只接受子命令create，它在工作目录中创建一个名为smell_history.sqlite的数据库；analyse为一个项目运行inFusion，接受三个参数，首个为inFusionC可执行文件的位置。

25.0 封装信息 25.1 封装标识信息 标准PIC®器件标识由Microchip元器件编号、年份代码、星期代码和追踪代码组成。若PIC器件标识超出上述内容，需支付一定的附加费用。请向当地的Microchip销售办事处了解确认。对于QTP器件，任何特殊标记的费用都已包含在QTP价格中。图注：XX...X客户信息Y年份代码（日历年的后一位数字）YY年份代码（日历年的后两位数字）WW星期代码（一月一日的星期代码为“01”）NNN以字母数字排序的追踪代码雾锡（Matte Tin，Sn）的JEDEC无铅标志本封装为无铅封装。JEDEC无铅标志（ ）标示于此种封装的外包装上。注：Microchip元器件编号如果无法在同一行内完整标注，将换行标出，因此会限制表示客户信息的字符数。 示例 28引脚SPDIPXXXXXXXXXXXXXXXXX YYWWNNN示例：PIC16F722 0710017 -I/SP40引脚PDIPXXXXXXXXXXXXXXXXXX YYWWNNN示例：PIC16F724 0710017 -I/P28引脚QFNXXXXXXXX XXXXXXXX YYWWNNN示例：16F722 -I/ML 0710017 © 2008 Microchip Technology Inc. DS41341A_CN第243页

粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论，邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型。为了提高对混合型数据的抗噪能力，提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型；由于现实环境下信息系统的动态性，进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型。首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系，然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制，最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法。实验结果表明，所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率，从而验证了所提出模型的有效性，同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境。

数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值信息的过程，经典的数据挖掘算法是实现这一过程的关键工具。以下是几种重要的算法：1. 关联规则：寻找项集之间的关系，如Apriori算法，通过生成频繁项集构建规则。2. 分类器：包括：- 决策树（如ID3、C4.5和CART）通过分枝结构预测。- 朴素贝叶斯：基于独立假设的概率模型。- 支持向量机（SVM）：构建超平面以分类。3. C4.5算法：ID3的改进版，能处理连续属性和不纯数据。这些算法广泛应用于市场营销、医学诊断和金融风险评估等领域。

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企业数据架构是指企业中数据的组织方式和存储结构，它决定了数据如何被收集、存储、处理和提供给不同业务应用。良好的企业数据架构能够支撑业务应用、提高数据管理的效率、确保数据安全，并提供稳定的数据服务。本篇将详细解析企业数据架构的演发、数据仓库、数据总线及主数据、数据挖掘以及数据处理参考架构。 一、企业数据架构的演发随着企业业务的发展和市场环境的变化，企业数据架构也在不断地演进。早期的企业数据架构可能仅关注单一的应用系统，而随着数据量的增长和技术的进步，现代企业数据架构趋向于采用更加集成和灵活的设计，能够支持结构化和非结构化数据的存储与处理。 二、数据仓库数据仓库是企业用于存储历史数据的系统，它支持决策支持系统（DSS）和执行信息系统（EIS）。数据仓库通常包含多个数据源的数据，经过数据清洗和转换，为管理层提供统一的数据视图。数据仓库在数据架构中承担着核心角色，其设计往往采用星型模式或者雪花模式，实现数据的分类汇总与分析。 三、数据总线及主数据数据总线是企业内部数据交换和集成的基础设施，它负责确保数据在不同系统间高效流动，同时保证数据的一致性。主数据管理（MDM）是用于维护企业中关键业务实体信息一致性的系统，它涉及数据的创建、存储、管理、分发和集成。 四、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程。它包括多个步骤，如数据准备、模型建立、评估和部署。数据挖掘技术广泛应用于商业智能（BI）、市场分析、风险管理等领域。数据挖掘模型可以帮助企业发现数据中的模式、关联和趋势，从而支持更精准的业务决策。 五、数据处理参考架构数据处理架构指数据从收集到存储、再到处理和分析的整个流程。数据处理架构通常分为事务处理、分析处理和应用服务三层。事务处理关注日常业务操作，分析处理侧重于数据的统计分析、预测模型等，而应用服务则提供面向用户的业务应用。 一个统一的企业数据架构应具备以下几个要素：- 存储：包括统一存储结构化数据和非结构化数据的能力。- 处理：涵盖事务处理、分析处理和应用服务。- 目标：包括支撑业务应用、适配性、稳定性等。- 统一生命周期管理：涉及数据定义、采集、整合、分析计算、迁移归档等各