The Technical Framework of Multi-source Remote Sensing Data Mining

With the delivery of a great deal remote sensing data to land from Landsat constantly, Remote Sensing Satellite Ground Station accumulates abundant satellite remote sensing data. For lack of effective data mining (DM) and knowledge Discovery from Databases (KDD technique) to these data, most part of the information cannot be usede fficiently. Technical innovation and improvement of the traditional DM and KDD, study of the data mining and KDD will both increase the interpretation level and intelligentized, and moreover explore and utilize the remote sensing information at the maximum degree. Based on the traditional data mining and KDD, the authors probed the technical flow of DM and KDD of the remote sensing, designed the systematical framework of multi-sources remote sensing DM, put forward a prototypeEstablished a base for further exploring andsystem.of multi-sources remote sensing DM system. developing multi-sources remote sensing DM system.     

基于KDD的单病种成本估计方法

单病种成本估计是医院成本控制中的重要环节之一。分析了目前单病种成本估计存在的问题,针对单病种成本估计这一多因素、非线性问题,提出了一种基于知识发现(KDD)的单病种成本估计方法。研究了单病种成本估计KDD系统框架和基于医院信息系统(HIS)的单病种成本数据仓库模型;建立了基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)数据挖掘技术的单病种成本估计模型;最后,以单纯性阑尾炎病例进行了实证研究,该模型获得了较高的预测精度和速度,进而证明了该方法的有效性和优越性,为单病种成本提供了科学有效的估计方法并显著提高了医院成本控制的准确性。     

数据挖掘系统设计

随着海量数据库技术的不断发展 ,出现了数据丰富但知识贫乏的现象 .为解决这一问题 ,近年来 ,提出了数据挖掘 ( Data Mining)和知识发现 ( KDD)技术 .本文介绍了数据挖掘系统的概念及具体的运做流程 ,并提出了一个原形系统的构建模型 .最后 ,指出在数据挖掘技术发展中面临的一些问题.     

基于信任随机游走模型的微博粉丝推荐

利用微博关注关系和社交行为构建微博信任网络,通过引入基于信任的随机游走模型,结合用户间兴趣相似度,建立了微博粉丝推荐模型。为提高粉丝推荐系统的覆盖率,将用户间的社交行为引入信任的计算,实现了TopN推荐。利用KDD Cup 2012腾讯微博数据进行了实证研究。实验结果表明:在混合多种社交行为的信任网络中,推荐算法的整体性能最优;推荐长度对推荐结果影响较大,当长度为40时算法获得最好的推荐性能;与主流的推荐算法相比,改进后的基于信任的随机游走推荐模型在推荐准确率和覆盖率等多种评价指标上都取得了更好的结果。研究结论为微博粉丝推荐研究提供了新的方法,为微博网络社会化推荐提供了新的视角。     

A COMPARATIVE STUDY OF DATA MINING METHODS IN CONSUMER LOANS CREDIT SCORING MANAGEMENT

1. Introduction Data mining (DM), sometimes referred to as knowledge discovery in database (KDD), is a systematic approach to find underlying patterns, trends, and relationships buried in data. Data mining has drawn much attention from bothresearchers and practitioners due to its wide applications in crucial business decisions. Basically, the research on DM can be classified into two categories: methodologies and technologies. According to Curt (1995), the technology part of DM consists of…     

基于蛋白质二级序列的关联多分类算法

蛋白质二级结构预测是公认的生物信息学领域的国际性难题。以基于内在认知机理的知识发现理论(knowledge discovery theory based on inner cognitive mechanism, KDTICM)理论的扩展性研究与数据库中的知识发现（knowledge discovery in database*, KDD*)模型为基础,提出一种基于结构序列的多分类算法--SAC(structural association classification),可以有效地解决蛋白质二级结构预测问题。该算法借助设定支持度阈值的精化知识库的方法,其预测准确率能够超过85%。以该算法为核心，构建了一个蛋白质二级预测模型--复合金字塔模型。实验证明,在RS126、CB513、ILP数据集上的预测准确率均超过80%,超过目前已知的国际主流水平。     

Genetic Algorithms for Auto-Clustering in KDD

1. INTRODUCTIONClustering analysis is one of the major techniques in knowledge discovery in database (KDD),and other fields such as pattern recognition [1, 91. It is an approach to divide a data set illtosome categorically homogenous subsets called "clusters". The K-means algorithm [1] is a wellknown algorithm for this problem. It is a typical iterative hill-climbing algorithm, and thesolution obtained depends on the initial clustering. Although the K-means algorithm has beenapplied to …     

微博网络中用户关注行为预测

在微博网络中挖掘博主的潜在关注用户,建立相应的关注预测指标和模型,对于增加博主活跃粉丝数、增强信息传播具有重要意义。利用微博粉丝人际关系网络,在众多与博主交互的用户中,预测潜在的活跃粉丝。在融合微博主影响力、用户活跃度等因素的基础上,提出了以兴趣相似度为核心的用户关注预测指标。利用模糊近似支持向量机作为预测工具,对模糊隶属度算法进行了优化,推导了基于矩阵的模糊近似支持向量机预测模型。利用KDD Cup 2012腾讯微博公开数据进行了实证研究。实验结果表明,本文提出的指标能很好地用于微博用户关注行为的预测,通过与其他支持向量机模型及模糊化算法相比,本文提出的优化方法具有较高的预测精度,且预测结果稳定,在微博用户关注行为预测中具有较强的实用性。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

大气层内飞行的KKV关键技术分析综述

介绍了国外KineticKillVehicle(KKV——动能杀伤拦截器)的最新发展情况,论述了导引头安装方式与KKV独立飞行空域的密切关系;随后介绍了大气层内的KKV关键技术问题,并重点分析讨论了光学窗口与气动光学、喷流干扰效应、复合力控制等技术研究内容。