關于數據挖掘論文參考文獻有哪些?查找適合自己的參考文獻首先要確定好論文研究內容的關鍵詞，通過關鍵詞進行文獻搜索，找到的文獻才是適合自己的。查找文獻之前可先將研究課題的內容進行分解，分別針對不同的關鍵詞去找相關文獻，然后在根據情況選擇需要的文獻內容，文獻內容可以是中文或者英文，很多博士生畢業論文、碩士生畢業論文通常對自己的研究很有幫助，很適合作為參考文獻，這里就分享一些數據挖掘論文參考文獻。

　　基于數據挖掘的中藥外洗治療新生兒黃疸用藥規律研究

　　摘要：目的:利用數據挖掘,分析中藥外洗治關于新生兒黃疸的用藥規律,為臨床提供參考。方法:收集中國期刊全文數據庫(CNKI)、中文科技期刊數據庫(維普網)、中國學術期刊數據庫(萬方數據)中2000年1月1日～2020年5月1日發表的中藥外洗治療新生兒黃疸相關文獻,用Excel 2016軟件建立中藥數據庫,采用古今醫案云平臺(V2.2.3)對納入處方藥物使用頻次、常用藥對、四氣五味歸經、核心藥物組合等進行分析。

　　基于數據挖掘技術在鐵路電氣自動化的應用研究

　　摘要：為研究鐵路電氣自動化安全管理中的數據挖掘技術應用策略,在鐵路專用變電站向貫通供電回路供電的斷路器采集各相電流電壓數據的基礎上,基于模糊神經網絡進行數據挖掘。將挖掘結果利用模糊控制矩陣進行數據解模糊,給出預警策略,并在預警結果的基礎上進行倒閘決策。結果表明:系統可以在故障發生200 ms內發現故障,且故障報警的特異性和敏感性均達到98%以上;可保證500 ms以內的故障發現周期,且其特異性和敏感性也在98%以上;貫通網常見故障的捕捉時間周期穩定在60 ms以內,且其特異性和敏感性均在99%以上。系統有效壓縮了故障的發現時間,可以讓安全管理更早介入。

　　數據挖掘在金融行業的應用

　　摘要：在信息化快速發展的時代,計算機的相關技術和功能得到了相應的拓展,數據挖掘也應運而生。數據挖掘就是利用各種技術對海量的數據進行采集、分析、轉換及統計,并為各類決策提供技術支持,它能在各個行業領域中運用,具有很廣闊的應用前景。詳盡地概述數據挖掘的相關理論,并針對當前金融領域的熱點研究,探討數據挖掘技術在金融行業的應用主要表現為:風險控制、業務關聯分析、客戶關系管理、識別金融欺詐及洗錢等經濟犯罪、企業核心競爭力、數據倉庫的構造。

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