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World File Search System数据挖掘
使用数据挖掘方法预测机场到达率
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飞机维护、修理和大修（MRO）的数据挖掘
2013 研究复合材料的超声波验证 RAAK 项目：保持您的竞争优势（精益） 2014 2015 七月：关于数据挖掘项目的初步想法 撰写提案，与行业合作伙伴举办研讨会
MRO 中的数据挖掘 - OAPEN
数据挖掘似乎是解决 MRO 组织不可预测性问题的一种有前途的方法。因此，阿姆斯特丹应用科学大学与航空业合作开展了一项为期两年的应用研究项目，探索数据挖掘在这一领域的可能性。研究人员研究了 8 家不同的 MRO 企业的 25 多个案例，在整个项目中应用 CRISP-DM 方法作为结构指南。他们探索、准备和组合 MRO 数据、飞行数据和外部数据，并使用统计和机器学习方法来可视化、分析和预测维护。他们还使用个别案例研究来预测计划维护任务的持续时间和成本、周转时间和零件的使用寿命。案例研究提出的挑战包括耗时的数据准备、对外部数据源的访问限制以及公司仍然有限的数据科学技能。就如何在 MRO 中实施数据挖掘以及克服相关挑战的方法提出了建议。总体而言，该研究项目已经提供了有希望的概念证明和试点实施
会议记录模板 - 数据挖掘案例研究
美国计算机协会 (ACM) 是一个国际科学和教育组织，致力于推动信息技术的艺术、科学和应用。ACM 拥有全球会员，是信息技术各个领域计算专业人员和学生的主要资源，也是解释信息技术对社会影响的主要资源。ACM 是世界上历史最悠久、规模最大的教育和科学计算协会。自 1947 年以来，ACM 一直为信息、思想和发现的交流提供重要论坛。如今，ACM 为来自 100 多个国家/地区的工业、学术和政府各个领域的计算专业人员和学生提供服务。ACM 的 34 个特别兴趣小组 (SIG) 满足当今 IT 和计算专业人员的各种需求，包括计算机图形、人机界面、人工智能、数据挖掘、移动通信、计算机教育、软件工程和编程语言。每个 SIG 都围绕特定活动进行组织，以最好地服务于其从业者和研究群体。许多 SIG 赞助领先的会议和研讨会，制作时事通讯和出版物，并支持用于信息交流的电子邮件论坛。ACM 可在 http://www.acm.org 上找到
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
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全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
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全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
数据挖掘课程5 - 亚主题数据立方体技术
»闭合细胞C：如果没有单元格d，s.t。d是C的后代，D具有与C相同的度量值。 »封闭的立方体：仅由闭合细胞组成的立方体»上述基本立方体的封闭立方体是什么？提示：只有3个单元格