煤矿行业中计算机数据挖掘技术的应用

赵星总结了近年来国际上涌现的几类可视化数据挖掘技术，提出了将计算机视觉技术应用于该领域的建议。

图像处理技术利用计算机算法对数字图像进行一系列操作，以提升图像质量、提取关键信息或进行分析。其发展主要受到计算机技术进步、离散数学理论的完善以及各领域 (如农业、医学、工业) 对图像处理需求增长的推动。常见技术包括： 噪声去除：消除图像中的随机干扰，提高图像清晰度。 图像增强：调整图像亮度、对比度等，使图像更易识别或分析。 图像复原：修复图像缺陷或失真，恢复图像的原始信息。 图像分割：将图像划分为不同的区域，以便进行进一步分析或处理。 特征提取：从图像中提取出关键特征，用于图像识别、分类等任务。

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在计算机导论中，变量赋值是一项关键技术。例如，通过声明变量v_name作为VARCHAR2类型并赋值为'陈伟鸿'，或者设置v_sal为12，以及通过SELECT语句将地址赋给v_add，这些示例展示了变量赋值在个人信息管理中的应用。

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这份文档整理了计算机行业专用的英语词汇，涵盖了软件开发、网络安全、数据分析等多个领域的术语和表达方式。

计算机网络病毒种类繁多且变化迅速，传播扩散速度快且范围广，其针对性和破坏性极强，严重威胁计算机网络安全。为了保障安全上网，建立有效的计算机网络病毒防御体系至关重要。数据挖掘技术作为一种有效手段，在计算机网络病毒防御中发挥了重要作用，为提升网络安全提供了创新思路。将介绍数据挖掘技术的基础组成，并探讨其在实际计算机网络病毒防御中的应用实践。

【模式匹配算法】是计算机科学领域中一项重要的技术，被广泛用于数据库查询、文本分析和生物信息学等领域。在数据库中，模式匹配技术能够高效地从大数据集中找出符合特定规则或模式的记录，极大地提升了数据检索效率。深入探讨了模式匹配算法的实现原理，并通过一个具体的C语言程序展示了其实现过程。程序的核心函数是NUM，通过输入主字符串和模式字符串，计算出模式字符串在主字符串中出现的次数。通过这个案例，读者可以理解模式匹配的基本操作及其在实际应用中的重要性。未来，我们还可以探索更复杂的算法，如KMP算法、Boyer-Moore算法和Rabin-Karp算法，它们在处理大规模数据时表现更为优异。

本研究探讨了几种常见数据挖掘算法，并深入比较了它们的性能和适用场景。研究内容涵盖算法原理、实现方法以及在实际数据集上的应用。通过实验结果分析，揭示了不同算法在效率、准确率等方面的优劣，为数据挖掘技术的实际应用提供参考。