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141.
可靠性统计与数据挖掘   总被引:3,自引:0,他引:3  
讨论了可靠性统计与数据挖掘之间的关系.指出了用统计的理论与方法去进行数据挖掘在目前情况下仍不失是一种重要的方法。  相似文献   
142.
公路仿真系统数据库   总被引:1,自引:1,他引:1  
从公路仿真系统数据驱动的特点出发,对公路仿真数据库的数据模型和实现方式进行了研究。对象一关系数据模型的建立,解决了对仿真资源动态管理、动态连接的问题。提出基于COM的客户/服务器体系结构,满足了数据封装及数据共享的要求。给出了仿真实验框架和仿真模型的形式化描述,讨论了仿真模型库构造模式。结果表明,该模式能够解决仿真过程数据共享、模型动态构造、复杂实体处理等基本问题。  相似文献   
143.
分类规则挖掘的免疫算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
为了高效地从数据库中挖掘分类规则,提出了一种基于免疫算法的分类算法.该算法的核心思想为:对规则的前件进行固定长度编码,适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成,通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种,并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择,同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略.在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较,结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度,而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。  相似文献   
144.
基于粗糙集理论的复方拆方研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策和分类规则.因此,将粗糙集理论引入复方拆方,将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究,从而改变药味与药效之间的分离状态.  相似文献   
145.
具有以太网接口的数据采集终端是以太网数据采集系统的前端设备。采用嵌入式网络单片机来设计以太网接入的数据采集终端,具有结构简单、成本低、体积小、易于实现的特点。主要介绍了以8bit嵌入式网络单片机SF0020为核心,配置512KBytes程序和数据存储空间,通过与A/D转换芯片MAX1263和物理层收发器DM9161的连接,组成一款基于以太网的数据采集终端。它具有250Ksps的最高转换速度,12bit的分辨率和4个输入通道,可以在该数据采集终端基础上,方便地进行网络仪器仪表的开发。  相似文献   
146.
基于CPLD和USB的高速数据采集系统的设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
介绍了CPLD和USB在基于数据采集系统的虚拟仪器的应用。通过软、硬件技术的结合,实现了对多路模拟信号的采集和多种波形的输出,充分发挥了虚拟仪器的优势。该系统利用CPLD芯片及高速、高精度的ADS8364芯片和多通道的DAC7624/25芯片,开发了高速数据采集和波形发生器系统,并使用USB接口在主机中实现数据存储与显示。  相似文献   
147.
空间数据共享与GIS互操作   总被引:3,自引:0,他引:3  
空间数据共享在GIS领域中越来越受到重视,它可以有效的解决不同行业和部门之间的重复投资和信息资源浪费.GIS互操作是实现空问数据共享的必由之路.本文描述了空间数据共享的方法、面临的问题,由此介绍了GIS互操作的概念.着重介绍了GIS互操作的含义、互操作的类型、以及实现的方法;简述了开放地理信息系统协会(OGC)制订的OGC规范所包含的基本内容.  相似文献   
148.
高校人才的引进对学校的发展十分重要.传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别,这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性.给出了一种新的定量的人才识别的方法,它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别,更具科学性.分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则,为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持.  相似文献   
149.
网络管理在今天迅速发展的网络环境中是一个关键方面,传统的集中式管理方法在可扩展性、可靠性、灵活性方面存在一定的不足.网管站派遣移动代理到各被管节点上去收集数据和执行网管操作。这样可以减少网络上不必要的中间数据传输,从而可以明显地节省网络带宽并减小网络延迟.通过移动代理将管理智能分布到网元,降低了网管平台的开销和网络负荷,可改善网管系统的可扩展性.文章探讨了采用移动代理解决网络管理中存在服务器性能瓶颈和负载平衡问题的方法.  相似文献   
150.
对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索,实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法,文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤,并在高校学生信息系统中给予具体运用.  相似文献   
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