1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....能够将这些数据转化为有用信息和知识，从而解决“信息爆炸所带来问题数据丰富，信息贫乏瞳。过去对于数据分析主要依赖人类分析员来进行，从而对数据分析工作也就变成了简单根据专家知识从数据库进行查询和获取数据，并呈现给分析人员做出决策。这种对收集数据进行传统数理统计和数据管理工具进行分析不再适用。如何从海量数据中及时发现有用知识，提高信息利用率，并将这些有用信息和知识运用到实际工作中去成为个迫切需要解决问题，而数据挖掘就是种从海量数据库中挖掘信息技术因此，数据挖掘通常又称为数据库知识发现越来越受到人们重视。各项技术发展也激发了数据挖掘开发应用和研究兴趣，列举了四个主要技术理由超大规模数据库出现，例如商业数据仓库和计算机自动收集武汉工程大学硕士学位论文数据记录先进计算机技术，例如更快和更大计算能力和并行体系结构对巨大量数据快速访问对这些数据应用精深统计方法计算能力。因此，数据挖掘和知识发现可以说是数据库技术与信息技术发展个必然趋势。当人们不再为获取数据而烦恼时......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....数据挖掘般过程数据挖掘般过程如图卜所示碡。般来说，数据挖掘是个需要经过多次反复，包括许多处理阶杨叔子，吴雅时间序列分析工程应用华中科技大学出版社，安鸿志时间序列分析华东师范大学出版社，叶修洪种新时间序列数据挖掘方法研究浙江大学硕士论文，吴志华基于知识发现时序数据挖掘算法研究华北工学院硕士论文，段立娟，高文，王伟强时序数据库中相似序列挖掘计算机科学欧阳为民，蔡庆生数据库中时态数据挖掘研究计算机武汉工程大学硕十学位论文科学，数据挖掘概念与技术范明，孟小峰，等译北京机械工业出版社，张保稳，何华灿时态数据挖掘研究进展，计算机科学欧阳为民，蔡庆生数据库中时态数据发觉研究，计算机科学，应用线性回归北京中国统计出版社陈梅英回归分析法在用电量预测中应用福建水力发电何清波，苏炳华回归和相关医学统计学“马成文运用指数平滑法建立指数曲线趋势模型之探讨统计教育，王振龙时间序列分析嗍北京中国统计出版社，黎锁平，刘坤会动态指数平滑优化模型及其应用......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....探讨了该组合预测方法研究价值及具体预测流程，通过实例与前面三种时序数据挖掘方法进行了分析比较，讨论了其可行性和适用性。主要使用了三个评价指标对各算法进行了衡量。最后，结合实际系统，将上述时序数据挖掘方法应用到电能计量管理系统预测分析系统中。分析了该系统设计思想目标和总体设计框架。在此基础上对历史数据库进行数据挖掘，分析比较各种预测方法，找出精度最佳种模型对未来发展趋势进行预测。通过个实际时间序列分析，给出了实验结果，验证了该系统有效性和可行性。关键词数据挖掘，时间序列，趋势分析，预测武汉程大学硕士学位论文独创性声明本人声明所呈交学位论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过研究成果。对本文研究做出贡献个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明法律结果由本人承担。，学位论文作者签名争摔可咖石年月砑日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解我院有关保留使用学位论文规定......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....这些知识是隐含事先未知潜在有用信息，提取知识表示为概念规则规律模式等形式口。这里所说知识并不是指崭新科学定理和数学公式，更不需要什么定理来证明。实际上，所有发现知识都是相对，是有特定前提和约束条件，并面向特定领域。数据挖掘技术从开始就是面向应用。它不仅是面向特定数据库简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观中观乃至宏观统计分析综合和推理，以指导实际问题求解，企图发现事件间相互关联，甚至利用己有数据对未来活动进行预测。从数据挖掘定义上看，它与传统数据分析最重要区别在于，是否存在明确前提下挖掘信息并发现知识。数据挖掘所得到信息应具有先前未知有效性和可使用三个特征。数据挖掘般过程数据挖掘般过程如图卜所示碡。般来说，数据挖掘是个需要经过多次反复，包括许多处理阶，独创性声明本人声明所呈交学位论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过研究成果。对本文研究做出贡献个人和集体......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....尽我所知，除文中已经标明引用内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过研究成果。摘要摘要随着数据库技术飞速发展及数据库管理系统广泛应用，数据库不仅在数量上快速增长，规模也越来越大。激增数据背后隐藏着许多重要信息，对其进行更高层次分析，能促进信息传递。现实中数据常常与时间有关，按时间顺序取得系列观测值被称为时间序列数据，它在社会生活中各个领域广泛存在。对时间序列数据进行更深步分析和处理，对人类社会科技和经济发展有重大意义。目前时间序列数据挖掘是数据挖掘重要研究热点之。本文首先介绍了数据挖掘相关理论及主要技术发展状况等。围绕着数据挖掘技术，探讨了时间序列数据挖掘研究现状，包括研究内容常用挖掘技术发展前景及应用状况。其次，研究了三种主要时序数据趋势分析技术和算法，即线性回归分析模型指数平滑模型灰色预测模型。对它们推理过程和适用性进行了详细阐述，同时针对现有方法缺陷提出了些改进。通过分析和比较，验证了模型精度和可靠性。然后......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....李永乐，胡庆军应用数理统毒长沙国防科技大学出版社，张忠平指数平滑法北京中国统计出版社，参考文献许秀利，罗键种新组合灰色神经网络预测模型厦门大学学报刘思峰，郭天榜，党耀国灰色系统理论及其应用第二版科学出版社王海涛，任震灰色系统理论在电力需求滚动预测中应用华南理工大学学报自然科学版吕安民，柯美忠，李成名，林宗坚等灰色系统模型在时间序列模式中应用研究微机发展，刘斌，刘思峰，党耀国基于灰色系统理论时序数据挖掘技术中国工程科学程毛林灰色，模型预测精度改进方法新探统计与决策武汉工程大学硕士学位论文牛东晓，曹树华，赵磊，等电力负荷预测技术及其应用北京中国电力出版社，马永开，唐小我线性组合预测模型优化问题研究系统工程理论与时间谢开贵，周家启变权组合预测模型研究系统工程理论与时间李林串，吕冻，武文杰种简化电力系统负荷线性组合预测法电网技术，谢敬东，唐国庆，徐高飞......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....本人完全意识到本声明法律结果由本人承担。，学位论文作者签名争摔可咖石年月砑日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解我院有关保留使用学位论文规定，即我院有权保留并向国家有关部门或机构送交论文复印件和电子版，允许论文被查阅。本人授权武汉工程大学研究生处可以将本学位论文全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在墨年解密后适用本授权书。本论文属于不保密。请在以上方框内打“学位论文作者签名童茼硼年月习日指导教师签名蒙你曲年月日第章绪论第章绪论数据挖掘概述数据挖掘产生和发展近年来，随着计算机技术飞速发展和应用普及，人类社会已经进入了个信息化时代，人们利用信息技术产生和搜集数据能力大幅度提高。数以千万计数据库被用于商业管理政府办公科学研究和工程开发等方面。特别是在些采用集中或者分布式数据库存储技术领域，比如金融投资卫生保健制造生产通信网络科学领域万维网等。收集工具进步使我们拥有了数量庞大数据。面对浩如烟海数据......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....知识获取，等。认为数据挖掘是指从大量数据中获取有趣或者有价值信息过程，用来代表由大数据库中抽取正确前所未知可理解并具有可操作性能用来进行决策信息过程。在各种文献中都有不完全致定义。许多人认为广义上是同义词，也有人认为数据挖掘仅仅是中个步骤。数据挖掘没有个完全统精确定义，个比较公认定义是，等人提出数据挖掘，就是从大型数据库数据中提取人们感兴趣知识，这些知识是隐含事先未知潜在有用信息，提取知识表示为概念规则规律模式等形式口。这里所说知识并不是指崭新科学定理和数学公式，更不需要什么定理来证明。实际上，所有发现知识都是相对，是有特定前提和约束条件，并面向特定领域。数据挖掘技术从开始就是面向应用。它不仅是面向特定数据库简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观中观乃至宏观统计分析综合和推理，以指导实际问题求解，企图发现事件间相互关联，甚至利用己有数据对未来活动进行预测。从数据挖掘定义上看，它与传统数据分析最重要区别在于，是否存在明确前提下挖掘信息并发现知识......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....知识发现瞄娟与数据挖掘是人工智能机器学习与数据库技术相结合产物。词首选出现在年月在美国底特律召开第届国际人工智能联合会议专题讨论会上。随后在年年和年都举行专题讨论会，汇集来自各个领域研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计海量数据分析算法知识表示知识运用等问题。随着参与人员不断增多，国际会议发展成为年会。年在美国纽约举行第四届知识发现与数据挖掘国际学术会议不仅进行了学术讨论，并且有多家软件公司展示了他们数据挖掘软件产品，不少软件己在北美欧洲等地得到应用。年在美国圣地亚哥举行第五界国际学术大会，参加人数近千人，投稿多篇。近年来国际会议涉及范围更广，如数据挖掘与知识发现基础理论新发现算法数据挖掘与数据仓库结合可视化技术知识表示方法中数据挖掘等。此外，等其他学会学刊也纷纷把数据挖掘与知识发现列为会议议题或出版专刊，成为当前国际上个研究热点。数据挖掘定义到目前为止数据挖掘还没有个严格定义，从年到现在，定义随着人们研究不断深入也在不断完善......”。