基于数据挖掘的煤炭企业协同办公平台的研究

DELPHI版本的OA办公系统是一款基于Borland Delphi编程环境开发的企业级协同办公软件。Delphi是一种高效、强大的Windows应用程序开发工具，以其快速的编译速度和优秀的图形用户界面设计闻名。在这个系统中，“无控件”可能指的是系统没有使用第三方控件库，而是依赖于Delphi内置的VCL（Visual Component Library）组件库来构建用户界面和功能模块。OA办公系统是企业信息化建设中的关键部分，提升工作效率，优化工作流程，实现信息共享和协同工作。具体功能包括工作流管理、文档管理、信息公告、日程管理、任务管理、考勤管理、人事管理、财务管理、客户关系管理（CRM）

煤炭企业信息化人力资源管理系统基于B/S结构模型，应用决策支持理论，对人才管理进行信息化改造，提升企业竞争力。

研究煤炭行业“三矿”（矿城、矿企、矿工）发展阶段下的矛盾问题，通过分析职工数据和调研融入度，探索协同发展内在机制，为高质量发展提供理论和经验支撑。

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

为解决大数据环境下的数据挖掘难题，研究了基于Spark核心引擎的数据挖掘引擎。利用Spark的内存计算算子，实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算，使其能在集群环境中高效运行。采用系统分层方法设计了数据挖掘系统，构建了完整的大数据挖掘平台。实验证明，基于Spark的并行计算能显著缩短执行时间，在大数据挖掘应用中表现优异。

Matlab技术基于双隐层BP神经网络，针对中国煤炭需求进行了模拟分析和预测，通过实际数据验证和分析，预测了未来五年的煤炭需求量。探讨了影响煤炭需求的复杂因素及其非线性关系，提出了一种基于神经网络的高精度预测方法，为煤炭资源管理提供了重要决策支持。

该资源为公司管理系统，适用于企业办公管理。

针对传统选线判据无法精确识别干扰信号、可能导致频繁误跳闸的问题，本研究利用数据挖掘中的K-means算法进行了改进。通过对某支路历史数据的聚类分析，成功区分漏电真零序电流与干扰信号，显著提升了选线判据的准确性。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，其中决策树作为一种广泛应用的机器学习算法，被广泛应用于实际问题中。本研究详细探讨了基于决策树的数据挖掘算法的技术原理、实现方法及其在不同领域的应用。决策树通过一系列规则划分数据集，构建分类模型，适用于信用评估、医疗诊断等多个领域。研究还探讨了决策树算法的优势和局限性，以及相关的改进策略如CART和随机森林等。