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1) enterprise information Mining
企业信息挖掘
1.
Web data extraction is a key procedure of Web enterprise information Mining, This article proposes a Web data described with HTML or XML extraction model and discusses achieving procedure.
从同类企业挖掘有价值的信息是企业信息化的重要任务,目前Web企业信息描述大多数是用HTML表示的,但基于XML描述的企业信息Web页面逐渐增加,Web数据抽取是Web企业信息挖掘的关键,本文提出了一种面向HTML和XML描述的Web页面的Web数据抽取模型并阐述了实现过程。
2) information mining
信息挖掘
1.
Distributed Information Mining System Based on Multi-Agent and Its Application;
基于多智体的分布式信息挖掘系统及其应用
2.
A Structure Design of Intelligent Decision Support System Based on Information Mining;
基于信息挖掘的智能决策支持系统的结构设计
3.
A Multi-Agent Structure Design of Intelligent Decision Support System Based on Information Mining;
基于信息挖掘的智能决策支持系统的多智体结构设计
3) data mining
信息挖掘
1.
Based on the progress of benchmarking management, this paper applies data mining technology, which is represented by distribution analysis, cluster analysis, and correlati.
本文基于同业对标管理开展的具体情况,将以分布分析、聚类分析、关联规则分析为代表的信息挖掘技术引入到电力企业同业对标的管理活动中,为国网公司各级单位同业对标管理的深入开展提供了一条思路。
2.
This article proposes that the librarian should play the " data mining" role in the views of the declined traditional role and the confronted plight of the librarian.
从图书馆员传统角色弱化和读者面临新困难两个角度,提出图书馆员要承担起"信息挖掘"的作用。
4) Web information mining
Web信息挖掘
1.
Design of commercial analysis system based on web information mining;
基于Web信息挖掘的商业分析系统设计
2.
Because English reading materials were hand selection,subjects were lack of varieties and the classification work was heavy,this paper provides a model of automation classification of English reading materials based on web information mining.
由于目前英语阅读题材选篇多为手工挑选,题材涉及面不够广泛并且任务繁重,提出了一种基于Web信息挖掘的英语阅读选篇自动分类的设计模式,以期利用计算机技术为构建高效实用的英语阅读自动选篇系统提供有效的解决途径。
5) Web information mining
网络信息挖掘
1.
Research on Web information mining in manufacturing industrial equipment management of earlier stage;
制造业设备前期管理中网络信息挖掘研究
6) web mining
网络信息挖掘
1.
To make use of the huge amount of sci-tech information,an effective method must be discovered and web mining is an answer to this challenge.
面对这一挑战,网络信息挖掘(Web Mining)技术应运而生,并显示出强大的生命力。
补充资料：企业信息化与敏捷制造
随着网络技术的发展，信息不仅已经成为制造产业的决定性因素，而且还是最活跃的驱动因素。在此背景下，本文分析了制造中的信息需求，阐述了制造业信息化现状，提出了敏捷制造网络化工程的具体实施方案及其中的关键技术。 制造业信息化进程 半个世纪以来，特别是近三十年来，信息革命已经渗透至各个经济部门，迅速改变着传统产业和整个经济的面貌。计算机和通信技术的迅猛发展极大地拓展了制造业的广度和深度，产生了一批新的制造哲理和制造技术，使制造业正发生着质的飞跃。纵观制造业信息化进程，可将其分为以下几个阶段： 功能自动化阶段。七十年代电子技术和计算机技术的发展为生产领域的自动控制提供了可能，使得以计算机为辅助工具的制造自动化技术成为可行，由此出现了计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)、计算机辅助工艺规划(CAPP)、物料管理计划(MRP)等自动化系统。 信息集成阶段。八十年代针对设计、加工和管理中存在的自动化孤岛问题，实现制造信息的共享和交换，采用计算机采集、传递、加工处理信息，形成了一系列信息集成系统，如CAD/CAPP/CAM、CAD/MRPⅡ、CAPP/ MRPⅡ，CIMS。 过程优化阶段。九十年代信息和通信技术在知识经济发展过程中处于中心地位，企业意识到除了信息集成这一技术外，还需要对生产过程进行优化。如用并行工程（CE）方法， 在产品设计时考虑下游工作中的可制造性、可装配性等，重组设计过程，提高产品开发能力；用企业经营过程重构（BPR），将企业结构调整成适应全球制造的新模式。 敏捷化阶段。九五年以后，以Internet为代表的国际互联网，正以极快的速度在发展。Internet 在改变信息传递方式的同时也改变着企业组织管理方式，使以满足全球化市场用户需求为核心的快速响应制造活动成为可能，敏捷制造(AM)、虚拟制造(VM)等新的制造模式应运而生。 从制造业信息化进程可看出，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，从知识到应用之间的间隔越来越短，未来的制造业在某种意义上将成为一种信息产业，信息将成为制造业的决定因素，用信息技术促进未来制造的改造已成为时代潮流。21世纪，世界制造业发展的总趋势是：信息技术在促进制造业发展过程中的作用仍然是第一位；独占性技术决定了产品的价值和价格；联合和竞争两位一体，并超出国界，敏捷性成为制造业追求的目标；管理创新对制造业发展的作用日益突出。制造技术继续围绕信息化、智能化、精密化、集成化和绿色化方向发展。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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