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　　(1)人工神经网络。人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是由大量的被称为神经元的节点构成的系统。一般由输入神经元、输出神经元、隐含神经元构成。
　　(2)支持向量机。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好解决了小样本情况下的学习问题。
　　(3)决策树。通过一系列规则对数据进行分类的过程。
　　3.3聚类分析
　　聚类(cluster)就是通过分析某个数据集,将数据集合按照相似性归为若干类,使得同一组中的数据彼此相似,不同类间的数据尽可能不同,从而实现归类的目的。主要有K-means算法和层次聚类。例如运用层次分析法对公司ERP数据库中的开采出的原油质量数据进行聚类分析,有助于更好地管理优质油田。
　　
　　4 数据挖掘在中石油ERP中的应用实例
　　
　　通过对中石油ERP系统数据库的查询,得到2005-2009年中石油营业额(见表1),利用数据挖掘进行未来3年的营业额预测。
　　检验结果表明模型预测精度较高,这说明单变量灰色预测在中石油销售量预测中是可行的,其分析结果对于石油销售策略的制定、市场划分、目标客户群的确定有一定的参考价值。
　　
　　5 结 语
　　
　　当前市场竞争越来越强,要想在市场竞争中求生存、求发展,企业只有加快信息化建设,采用先进的、科学的管理模式,以适应新的竞争形势的要求。在中石油企业管理中, ERP占有极其重要的地位,企业决策的智能化、系统化是未来企业管理发展的重要趋势。数据挖掘技术能为企业管理提供智能化的分析工具。
　　
　　主要参考文献
　　[1]唐潇霖. 中石油的ERP困境[J]. 互联网周刊, 2002(38).
　　[2]李波,王谦. 物流信息系统[M]. 北京:清华大学出版社, 2008.
　　[3]袁林. 基于数据仓库的辅助决策系统设计与实现[J]. 电力系统自动化, 2001,25(21).
　　[4]张景涛.基于多智能主体的炼化企业ERP系统应用研究[D].天津:天津大学, 2004.
 

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