基于数据发掘的空气品质猜测模型研究与实现

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基于数据发掘的空气品质猜测模型研究与实现

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毕业论文范文题目：基于数据发掘的空气品质猜测模型研究与实现，论文范文关键词：基于数据发掘的空气品质猜测模型研究与实现
基于数据发掘的空气品质猜测模型研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：面对数据库中数据的疾速增加,如何从海量的数据中获取到有效的常识是咱们现当初面临的重要问题。数据发掘技巧作为融合了人工智能、数理统计跟数据库等科学的新兴技巧恰是解决这一问题的有效道路。自1983年至今上海市环境监测核心已经积聚了大量的与环境空气品质相干的数据,这些数据（略..）对咱们懂得空气品质的变更法则存在非常重要的价值。然而目前对这些数据的利用还只是停留在基本的统计层面,如日报、月报等。数据真正的价值不得到充分的开发与利用。咱们课题的提出就是为了更加有效的利用这些数据资源,从中发掘出有价值的信息,发明环境空气品质的变更法则,充（此处忽略..）分发挥历史数据的价值,进步城市环境空气品质的管理与预警程度。本文探讨了环境空气品质数据猜测模型的树破过程,并实现了模型的自学习才能,在此基本上树破了上海市环境空气品质预报体系。本文首先给出了数据发掘跟神经网络的基本概念,关键技巧以及数据发掘的任务,发掘方法,（文章此处忽略..）基本过程以及发展状况；而后介绍了数据的分析与处理以及模型的实际推导过程,并在单点猜测的模型之长进行了扩大,扩大重要是事实了对全市大气空气品质变更趋势与传染物的分布情况进行了基于ArcGIS的直观的展示。最后对本文中探讨的模型进行了体系设计与编码实现,体系基于（文章此处忽略..）J2EE,采取了Spring跟Hibernate等开源框架并采取了富因特网利用程序(RichInternetApplications,RIA)技巧进行了前台的展示。RIA技巧的利用使得本体系存在很强交互性,也为用户提供一个更高跟更全方位的网络闭会。

以上为本篇毕业论文范文基于数据发掘的空气品质猜测模型研究与实现的介绍部分。

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