大尺度采空区围岩断裂失稳信号的数据挖掘与破坏预测分析

为研究巷道顶板离层变化规律，基于离层的时间序列理论和弹性梁的弯曲理论，利用Maple符号运算和SAS统计分析功能，建立了考虑锚杆锚固因素和水平地应力因素的顶板力学模型。提出了确定离层临界值的方法，包括弹性临界值ωmax和失稳临界值δmax。通过分析离层预测值Xt与ωmax、δmax之间的关系，可确定巷道的合理支护时间以及判断顶板失稳。探讨了围岩失稳机制及其离层临界值的力学意义。以东滩矿1305运输巷道作为算例，得出：该巷道的ωmax和δmax值分别为16mm、35mm。在离层值达到16mm之前进行合理的加强支护可维持围岩稳定；当离层值达到35mm时，巷道即将失稳，需要采取防冲和冒顶预防措施。

采用锚杆+锚索复合支护形式，对大松动圈地质条件下巷道的掘进和使用中巷道变形问题进行优化。通过监测设备对回风巷围岩变形数据分析，发现巷道围岩变形量较小，且主要影响范围在距工作面40 m以内，满足巷道使用要求。

经济数据在数据挖掘算法中的应用至关重要，并衍生出许多实际应用。基于当前国际宏观经济指标，构建了数据仓库模型，并阐述其结构和实现特点。利用 SQL Server 2005 数据仓库和数据挖掘解决方案对经济数据进行分析，详细介绍了系统结构和算法实现。最后，探讨了数据挖掘应用的未来发展趋势及其在经济领域的 关键技术。

基于平衡路径，通过分支点失稳分析压杆的稳定性。

多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。

SalesMarket是一家大型跨国终端零售超市连锁企业，IBMSPSSModeler产品助力了SalesMarket的快速成长与扩展。多年来，SalesMarket依赖IBMSPSSModeler进行数据挖掘与预测统计分析，并将相关业务外包给DataUpper Inc.。DataUpper根据SalesMarket的需求，基于其提供的数据进行数据挖掘模型设计，完成交付并供SalesMarket部署使用。该模式运行多年，为SalesMarket的科学决策和迅速增长提供了有力支持。作为企业的核心资产，运营数据对于SalesMarket至关重要。通过使用Modeler，SalesMarket能够对其运营数据进行深度分析和挖掘，从而支持基于运营数据的智能化决策。

在当今数据挖掘领域，面临着海量专利数据增长带来的挑战。传统的数据挖掘方法在处理效率和准确率方面逐渐无法满足需求。为了解决这一问题，提出了一种基于尺度自适应核相关滤波的专利数据挖掘方法。该方法在传统核相关滤波跟踪的基础上，增加了尺度自适应机制，能够对数据进行自适应调整。通过计算最优的目标尺度索引，大幅提升了关键词检索的准确性，有效定位并提取目标关键信息。 尺度自适应核相关滤波方法适用于大规模数据分析，尤其在专利数据的复杂性和规模变化方面展现出强大的适应能力。实验结果显示，该方法在准确率、召回率和虚警率方面较现有方法具有显著优势，同时挖掘速度也显著提高。这种快速响应的能力在实际的专利审查和企业专利数据分析中具有重要应用价值。 在应对分类器过拟合的问题上，尺度自适应核相关滤波方法通过动态调整尺度参数来提升模型的泛化能力，降低过拟合风险。相较于传统的简单统计方法和基于区域空间分布特征的方法，本方法在关键词抽取和数据采集效率上实现了显著进步，为大规模专利数据的快速分析提供了新的思路。

本数据集用于预测心电图心跳信号类别，包含超过 20 万条来自某平台的心电图数据记录，每条数据均由 1 列采样频次一致、长度相等的信号序列组成。为确保比赛公平，将抽取 10 万条作为训练集，2 万条作为测试集 A，2 万条作为测试集 B，并对心跳信号类别进行脱敏处理。数据集包含以下文件：testA.csv、sample_submit.csv 和 train.csv。

SalesMarket是一家大型跨国终端零售超市连锁企业，IBMSPSSModeler产品助力其快速成长和扩展。多年来，SalesMarket采用IBMSPSSModeler进行数据挖掘与预测统计分析，相关业务外包给DataUpperInc。DataUpper基于SalesMarket提供的数据及需求设计数据挖掘模型，并交付SalesMarket部署使用。此业务模式长期运行良好，为SalesMarket的科学决策和快速成长提供了有力支持。运营数据是SalesMarket的核心资产与商业机密，通过Modeler对运营数据进行分析挖掘，提供基于运营数据的分析结果。