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我爸爸是挖掘机教练，主要是在驾校里教人开车，今年学校强压下来的招生任务和考试通过率听爸爸说都还差好多好多，他现在每天都在外面带学员训练，还要贴油钱，在训练场教挖地基，教刷坡甩土，还每天加班训到夜里，虽然通过率很高了，但是学员的人数还是差很多，加上今年他们驾校的拿奖金新规则很不好，我非常担心爸爸的学员人数不够和一些学员通不过考试。如果你们不找我爸爸学开挖机，不努力通过考试，他就拿不到工资，他拿不到工资就不会给我买鱼买肉吃，不能吃鱼吃肉我就会记忆力下降，上课听不进去，成绩就上不去，我成绩上不去就会被骂，我就会失去信心。失去信心就会读不好书，读不好书就不能毕业，不能毕业就会找不到好工作，找不到好工作就赚不了钱，赚不了钱就会没钱纳税，没钱纳税，国家就难发工资给老师，老师领不到工资就会没心情教学，没心情教学，就会影响我们祖国的未来，影响了祖国的未来，中国就难以腾飞，中华民族就会退化成野蛮的民族。中华民族成了野蛮的民族，美国就会怀疑我国有大规模杀伤性武器，我国有大规模杀伤性武器，美国就会向中国开战，第三次世界大战就会爆发第三次世界大战爆发其中一方必定会实力不足，实力不足就会动用核武器，动用核武器就会破坏自然环境，自然环境被破坏，大气层就会破个大洞，大气层破个大洞地球温度就会上升，两极冰山就会融化，冰山融化，地球水位就会上升，地球水位上升，全人类就会被淹死。因为这关系到全人类的生命财产安全，所以我要在这里呼吁看到此文的叔叔阿姨们如果要学开挖机一定要找我爸爸（超高通过率呢！），这一年马上结束了，我们不能让地球毁灭的悲剧发生！
对不起，我只管游戏等。不管你提出的这一类问题。我已尽力了
复制完整地址下载我国电子商务推荐策略的比较分析余力，刘鲁，罗掌华-系统工程理论与实践,2004-04-24(8)-pdf电子商务发展与中介效率的博弈论分析邵兵家，吴俊-重庆大学学报:社会科学版,2002
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参考文献[1] 李嶶，李宛州基于数据仓库技术的进销存系统的设计与实现2001(10)：93-94[2]Jiawei H数据挖掘概念与技术机械工业出版社2001，8 [3]WHI数据仓库机械工业出版社2000，5[4]林字等编著数据仓库原理与实践北京：人民邮电出版社，2003[5]张春阳，周继恩，刘贵全，蔡庆生基于数据仓库的决策支持系统的构建，计算机工程2002(4)：249-252[6]陈德军，盛翊智，陈绵云基于数据仓库的OLAP在DSS中的应用研究2003(1)：30-31[7]朱明，数据挖掘合肥：中国科技大学出版社2002，5[8] 陈京民等数据仓库与数据挖掘技术[M]北京:电子工业出版社,[9] 毛国君等数据挖掘原理与算法[M]北京:清华大学出版社,[10] 陈文伟等数据挖掘技术[M]北京:北京工业大学出版社,
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相关范文：数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．其他相关：数据挖掘研究现状及最新进展（CAJ格式）仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助补充：如何撰写毕业论文本科专业（含本科段、独立本科段）自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写（工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习）及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。在研究资料时，还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体，即表达作者的研究成果，主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点，要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式（即由此论点到彼论点逐层展开、步步深入的写法）和分论式（即把从属于基本论点的几个分论点并列起来，一个个分别加以论述）两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分，要写论证的结果，做到首尾一贯，同时要写对课题研究的展望，提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料，要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。总之，撰写毕业论文是一种复杂的思维活动，对于缺乏写作经验的自考生来说，确有一定的难度。因此，考生要“学习学习再学习，实践实践再实践”，虚心向指导教师求教。
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1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录) 3、提要:是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文: (1)引言:引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2)论文正文:正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容: 提出-论点; 分析问题-论据和论证; 解决问题-论证与步骤; 结论。 6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是: (1)所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 (2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
相关范文：数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．其他相关：数据挖掘研究现状及最新进展（CAJ格式）仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助补充：如何撰写毕业论文本科专业（含本科段、独立本科段）自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写（工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习）及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。在研究资料时，还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体，即表达作者的研究成果，主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点，要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式（即由此论点到彼论点逐层展开、步步深入的写法）和分论式（即把从属于基本论点的几个分论点并列起来，一个个分别加以论述）两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分，要写论证的结果，做到首尾一贯，同时要写对课题研究的展望，提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料，要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。总之，撰写毕业论文是一种复杂的思维活动，对于缺乏写作经验的自考生来说，确有一定的难度。因此，考生要“学习学习再学习，实践实践再实践”，虚心向指导教师求教。
懒惰阿。。。开题还是论文？这个没有，你问多少人也不会为这点分给你现写的。告诉你个好方法：从中国知网（没账号密码？不好意思，再悬赏200分自己问去吧）上搜索往年的论文，然后把NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来，再自己添几句话使之看起来不象别人的文章，多搜几篇1000字很好搞定，就看你想不想做了。话已至此，得分~~
请到百科论文网搜索。 %u6316%u6398%u673A 我国挖掘机行业的形成与发展、现状及前景 2010-4-18 17:19:30 早在1954年我国就已开始生产机械式挖掘机,当时的抚顺重型机器厂(抚顺挖掘机厂前身)引进前苏联的机械式挖掘机W10012和W5012等国际20世纪30－40年代的产品。由于国家经济建设的需要,后又发展10余家厂生产,到1966年 收藏 推荐给朋友 液压挖掘机的节能控制技术未来发展趋势 2010-4-18 17:17:39 在液压挖掘机领域，节能控制的目的不仅仅是提高燃油利用率，更重要的意义在于能够取得一系列降低使用成本的效果。资料显示，工程机械将近40％的故障来自液压系统，15％左右的故障来自发动机。采用节能技术后，可以 收藏 推荐给朋友 CAT挖掘机液压系统发热的故障分析 2010-4-18 17:16:54 论文摘要：液压系统发热是指液压系统的油温超出系统规定的温度较多。如CAT挖掘机正常工况下,液压系统油温应在50oC以下,(油泵的温度较之高5-10oC),如果温度超出80 oC,,则为液压系统发热�1�7液压系统发 收藏 推荐给朋友 浅论挖掘机液压系统故障分析及解决措施 2010-4-18 17:16:53 论文关键词:液压系统；检查；维护；诊断 论文摘要:针对液压挖掘机液压系统经常出现的故障，通过对液压系统类型和产生故障原因的分析，提出了相应的解决措施，并且指出了液压系统故障诊断时应遵循的一 收藏 推荐给朋友 浅析挖掘机维修与保养技术 2010-4-18 17:16:53 摘要：现代挖掘机一般都采用了机电液一体化控制模式，常见故障为发动机转速下降，工作速度变慢，挖掘无力等一些日常使用中的故障。本文简单介绍了挖掘机在这几类故障中的故障判断及维修技术，另外还介
液压传动系统的故障分析与排故液压传动是以液压油为工作介质进行能量转换和动力传递的，它具有传送能量大、布局容易、结构紧凑、换向方便、转动平稳均匀、容易完成复杂动作等优点，因而广泛应用于工程机械领域。但是，液压传动的故障往往不容易从外部表面现象和声响特征中准确地判断出故障发生的部位和原因，而准确迅速地查出故障发生的部位和原因，并及时排除。在工程机械的使用、管理和维修中是十分重要的。��1 液压系统的主要故障��在相对运动的液压元件表面、液压油密封件、管路接头处以及控制元件部分，往往容易出现泄漏、油温过高、出现噪音以及电液结合部分执行动作失灵等现象。具体表现：一是管子、管接头处及密封面处的泄漏，它不仅增加了液压油的耗油量，脏污机器的表面，而且影响执行元件的正常工作。二是执行动作迟缓和无力，表现为推土机铲刀提升缓慢、切土困难，挖掘机挖掘无力、油马达转不起来或转速过低等。三是液压系统产生振动和噪音。四是其他元件出现异常。��2 故障的检查��1 直接检查法 �凭借维修人员的感觉、经验和简单工具，定性分析判断故障产生的原因，并提出解决的办法。 �2 仪器仪表检测法 �在直接观察的基础上，根据发生故障的特征和经验，采取各种检查仪器仪表，对液压系统的流量、压力、油温及液压元件转速直通式检测，对振动噪音和磨损微粒进行量的分析。 �3 元件置换法 �以备用元件逐一换下可能发生故障的元件，观察液压系统的故障是否消除，继而找出发生故障的部位和原因，予以排除。在施工现场，体积较大、不易拆装且储备件较少的元件，不宜采用这种方法。但对于如平衡阀、溢流阀及单向阀之类的体积小，易拆装的元件，采用置换法是比较方便的。 �4 定期按时监控和诊断�根据各种机械型号、检查内容和时间的规定，按出厂要求的时间和部位，通过专业检测、监控和诊断来检测元器件技术状况，及时发现可能出现的异常隐患，这是使液压系统的故障消灭在发生之前的一种科学技术手段。当然，执行定期检测法，首先要培养一些专业技术检测人员，使他们既精通工程机械液压元件的构造和原理，又掌握和钻研检测液压传动系统的各种诊断技术，在不断积累靠人的直感判断故障经验的同时，逐步发展不解体诊断技术，来完成技术数据采集，辅以电脑来分析判断故障的原因及排除方法。��3 液压系统的故障预防��1 保证液压油的清洁度 �正确使用标定的和要求使用的液压油及其相应的替代品(详参《工程机械油料手册》)，防止液压油中侵入污物和杂质。因为在液压传动系统中，液压油既是工作介质，又是润滑剂，所以油液的清洁度对系统的性能，对元件的可靠性、安全性、效率和使用寿命等影响极大。液压元件的配合精度极高，对油液中的污物杂质所造成的淤积、阻塞、擦伤和腐蚀等情况反应更为敏感。 �造成污物杂质侵入液压油的主要原因，一是执行元件外部不清洁；二是检查油量状况时不注意；三是加油时未用120目的滤网过滤；四是使用的容器和用具不洁净； 五是磨损严重和损坏的密封件不能及时更换；六是检查修理时，热弯管路和接头焊修产生的锈皮杂质清理不净；七是油液贮存不当等等。�在使用检查修理过程中，应注意解决这些问题，以减少和防止液压系统故障的发生。 �2 防止液压油中混入空气 �液压系统中液压油是不可压缩的，但空气可压缩性很大，即使系统中含有少量空气，它的影响也是非常大的。溶解在油液中的空气，在压力较低时，就会从油中逸出产生气泡，形成空穴现象；到了高压区，在压力的冲击下，这些气泡又很快被击碎，急剧受到压缩，使系统产生噪音。同时，气体突然受到压缩时，就会放出大量的热能，因而引起局部受热，使液压元件和液压油受到损坏，工作不稳定，有时会引起冲击性振动。 �故必须防止空气进入液压系统。具体做法：一是避免油管破裂、接头松动、密封件损坏；二是加油时，避免不适当地向下倾倒；三是回油管插入油面以下；四是避免液压泵入口滤油器阻塞使吸油阻力增大，不能把溶解在油中的空气分离出来。 �3 防止液压油温度过度�液压系统中的油液的工作温度一般在30℃～80℃范围内比较好，在使用时必须注意防止油温过高。如油箱中的油面不够，液压油冷却器散热性能不良，系统效率太低，元件容量小，流速过高，选用油液粘度不正确，它们都会使油温升高过快。粘度高增加油液流动时的能量损耗，粘度低会使泄漏增多，因此在使用中能注意并检查这些问题，就可以预防油温过高。此外对液压油定期过滤，定期进行物理性能检验，既能保证液压系统的工作性能，又能减少液压元件的磨损和腐蚀，延长油液和液压元件的使用寿命。��4 液压系统的故障分析��1 传动系统分析法 �工程机械的液压传动系统如果维护得好，一般说来故障是比较少的。由于密封件老化、变质和磨损而产生外泄是很容易观察到的，根据具体情况可设法排除。但是如果液压元件的内部发生了故障是观察不到的，往往不容易一下子就找出原因，有时虽然是同样的故障现象，但产生的原因却不一定相同，要想准确而迅速地找出液压元件的故障的部位和原因，首先要根据发生故障元件的构造图、系统图，分析了解和研究元件的工作原理和特性，再使了解的构造原理与实物对号，具体情况具体分析，检查寻找故障发生的部位和产生的原因，以便采取相应的技术措施来排除故障。 �2 逻辑流程分析法 �此方法是根据液压传动系统的基本原理进行逻辑分析，减少怀疑对象，逐步逼近找出故障发生的部位和原因。��5 液压系统故障的排除��(1) 液压系统中管子、管子接头和焊接处，由于振动频率较高，常常发生破坏。在换用时要根据压力和使用场合，选用强度足够，内壁光滑清洁，无砂、无伤、无锈蚀、无氧化皮的管子。当管子需要焊接时，最好采用加套管的办法，因为对接可能使管的内径局部缩小；截段时，油管的截面与管子轴线的不垂直度不得大于5°，并清除铁屑和锐边倒钝。当管子支承距离过大或支承松动时要设卡固定拧紧，当弯曲半径过小时，易形成弯曲应力，弯曲半径一般应大于管外径的3倍。 �在密封表面处，密封元件的老化变质会使泄漏量增大。密封件的有效寿命通常是：固定元件之间的密封寿命时间为10000h，运动元件之间密封寿命时间为1500h～2000h。到了规定的使用寿命时间后，即使还可用的元件也应该更换。密封面的泄漏还与预压面的压力不够或不均匀有关。预压量增大时，其封油量压力增大，密封效果好，反之则差。再者摩擦表面光洁度与硬度不足也会缩短密封件的寿命。 �密封件设计不合理以及安装时扭曲刮伤也是导致密封圈早期磨损而引起泄漏的原因。 �油液中杂质过多，易加速密封件与摩擦表面的磨损，形成密封件的早期失效，油封工作温度过高或过低也会影响其寿命和工作性能。� (2) 执行元件运动的速度降低，主要是由于输入执行元件的液压油流量不足；执行元件无力的原因主要是输入液压油压力不足，以及回油管路背压过高等因素所造成的。 �工程机械液压系统所用的油泵多为齿轮泵，其工作压力为210×102kPa，柱塞泵的工作压力可达320×102kPa。泵的输出压力是由荷载决定的，并随着荷载的变化而变化。荷载无限增加，泵的压力也无限升高，直到系统某一部分被破坏。对于齿轮泵：主要是轴承、齿轮啮合面、齿顶与壳体、齿轮端面与泵盖间的磨损和密封件的磨损、老化、损坏使齿轮泵的内漏表现更为突出。在一定转速与一定压力下，对无端面间隙补偿的齿轮泵，其轴线磨损引起的泄漏约占全部内漏量的75%～85%，齿顶间隙内漏量约占15%～20%，其他内漏约占4%～5%，因此我们要抓住主要问题，采取有效的技术措施予以解决，就能使泵恢复其原有性能。 �在维修工作中，我们发现使用了一定时间的齿轮泵，由于啮合挤压，在齿顶和端面会产生毛刺，使泵体和端盖的磨损加剧，尤其是铝合金泵盖更为严重。如能定期修理检查，用油石磨掉所产生的毛刺，则可以延长油泵的寿命。叶片泵的主要故障是定子、叶片、转子、轴承和两侧配流盘的磨损，定子的内表面是由圆弧和过渡曲线组成的，过渡曲线如果采用“阿基米德”螺旋线，则叶片径向等速运动。实践证明，当我们将叶片泵解体修理时，定子内表面就在曲线与圆弧连接部分磨损最严重，换掉磨损严重的定子，可以使叶片泵恢复原有的性能，采用这种修理方法是比较经济的。叶片泵转子、叶片的使用寿命约相当于定子使用寿命的两倍，这在备料时应予以考虑。 �(3) 液压系统的蓄能器是用来调节能量、贮存能量、减少设备容积、降低功率消耗、减少系统发热、缓冲吸收冲击和脉动压力的辅助元件。常见的蓄能器有胶囊式的，它具有漏气损失小、反应灵敏、可以吸收急速的压力冲击和脉动、重量轻、体积小等特点。蓄能器发生故障会影响液压系统的正常工作，因此在检查气压量不足时，应按时充入惰性气体。 �(4) 液压系统中，要求装备精度高的还有液压马达。如果注意日常维护和保养，防止油液污染，一般不会发生故障，进入液压马达的油液须仔细过滤，以减少杂质，防止过快磨损。修理后的马达，应注满干净的液压油，排尽系统中的空气。确定不了马达是否有故障，最好不要拆卸，这样可减少污染的机会和保持配合的精度。液压缸是液压系统中的执行元件，常见的故障有漏油和运动不正常。缸头因密封件损坏而外泄，应立即更换密封件；油缸运动不正常有油缸内漏、油路中有空气、活塞密封件老化和损坏、油液有杂质、平衡阀发生故障等。 �(5) 控制元件是用来实现系统和执行元件对压力、流量方向的要求的。控制阀及时控制系统中最重要的元件，由于阀的配合一般都比较精密，所以在修理时应特别注意，不需拆阀芯的尽量不要抽出阀芯；配合副方位不要错乱，偶件不要互换；螺丝的拧紧力矩要均匀一致，锥形阀芯的接触线磨损可采用研磨修正接触线的办法解决；回位弹簧疲劳时，可予更换。
液压传动系统的故障分析与排故液压传动是以液压油为工作介质进行能量转换和动力传递的，它具有传送能量大、布局容易、结构紧凑、换向方便、转动平稳均匀、容易完成复杂动作等优点，因而广泛应用于工程机械领域。但是，液压传动的故障往往不容易从外部表面现象和声响特征中准确地判断出故障发生的部位和原因，而准确迅速地查出故障发生的部位和原因，并及时排除。在工程机械的使用、管理和维修中是十分重要的。��1 液压系统的主要故障��在相对运动的液压元件表面、液压油密封件、管路接头处以及控制元件部分，往往容易出现泄漏、油温过高、出现噪音以及电液结合部分执行动作失灵等现象。具体表现：一是管子、管接头处及密封面处的泄漏，它不仅增加了液压油的耗油量，脏污机器的表面，而且影响执行元件的正常工作。二是执行动作迟缓和无力，表现为推土机铲刀提升缓慢、切土困难，挖掘机挖掘无力、油马达转不起来或转速过低等。三是液压系统产生振动和噪音。四是其他元件出现异常。��2 故障的检查��1 直接检查法 �凭借维修人员的感觉、经验和简单工具，定性分析判断故障产生的原因，并提出解决的办法。 �2 仪器仪表检测法 �在直接观察的基础上，根据发生故障的特征和经验，采取各种检查仪器仪表，对液压系统的流量、压力、油温及液压元件转速直通式检测，对振动噪音和磨损微粒进行量的分析。 �3 元件置换法 �以备用元件逐一换下可能发生故障的元件，观察液压系统的故障是否消除，继而找出发生故障的部位和原因，予以排除。在施工现场，体积较大、不易拆装且储备件较少的元件，不宜采用这种方法。但对于如平衡阀、溢流阀及单向阀之类的体积小，易拆装的元件，采用置换法是比较方便的。 �4 定期按时监控和诊断�根据各种机械型号、检查内容和时间的规定，按出厂要求的时间和部位，通过专业检测、监控和诊断来检测元器件技术状况，及时发现可能出现的异常隐患，这是使液压系统的故障消灭在发生之前的一种科学技术手段。当然，执行定期检测法，首先要培养一些专业技术检测人员，使他们既精通工程机械液压元件的构造和原理，又掌握和钻研检测液压传动系统的各种诊断技术，在不断积累靠人的直感判断故障经验的同时，逐步发展不解体诊断技术，来完成技术数据采集，辅以电脑来分析判断故障的原因及排除方法。��3 液压系统的故障预防��1 保证液压油的清洁度 �正确使用标定的和要求使用的液压油及其相应的替代品(详参《工程机械油料手册》)，防止液压油中侵入污物和杂质。因为在液压传动系统中，液压油既是工作介质，又是润滑剂，所以油液的清洁度对系统的性能，对元件的可靠性、安全性、效率和使用寿命等影响极大。液压元件的配合精度极高，对油液中的污物杂质所造成的淤积、阻塞、擦伤和腐蚀等情况反应更为敏感。 �造成污物杂质侵入液压油的主要原因，一是执行元件外部不清洁；二是检查油量状况时不注意；三是加油时未用120目的滤网过滤；四是使用的容器和用具不洁净； 五是磨损严重和损坏的密封件不能及时更换；六是检查修理时，热弯管路和接头焊修产生的锈皮杂质清理不净；七是油液贮存不当等等。�在使用检查修理过程中，应注意解决这些问题，以减少和防止液压系统故障的发生。 �2 防止液压油中混入空气 �液压系统中液压油是不可压缩的，但空气可压缩性很大，即使系统中含有少量空气，它的影响也是非常大的。溶解在油液中的空气，在压力较低时，就会从油中逸出产生气泡，形成空穴现象；到了高压区，在压力的冲击下，这些气泡又很快被击碎，急剧受到压缩，使系统产生噪音。同时，气体突然受到压缩时，就会放出大量的热能，因而引起局部受热，使液压元件和液压油受到损坏，工作不稳定，有时会引起冲击性振动。 �故必须防止空气进入液压系统。具体做法：一是避免油管破裂、接头松动、密封件损坏；二是加油时，避免不适当地向下倾倒；三是回油管插入油面以下；四是避免液压泵入口滤油器阻塞使吸油阻力增大，不能把溶解在油中的空气分离出来。 �3 防止液压油温度过度�液压系统中的油液的工作温度一般在30℃～80℃范围内比较好，在使用时必须注意防止油温过高。如油箱中的油面不够，液压油冷却器散热性能不良，系统效率太低，元件容量小，流速过高，选用油液粘度不正确，它们都会使油温升高过快。粘度高增加油液流动时的能量损耗，粘度低会使泄漏增多，因此在使用中能注意并检查这些问题，就可以预防油温过高。此外对液压油定期过滤，定期进行物理性能检验，既能保证液压系统的工作性能，又能减少液压元件的磨损和腐蚀，延长油液和液压元件的使用寿命。