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1.
知识发现中的聚类分析及其应用   总被引:9,自引:0,他引:9  
知识发现的目的是在大量数据中进行模式识别、提取有用的知识 .本文在对知识发现方法作了一般论述的基础上 ,着重分析了聚类分析方法 ,设计了该方法的一个实现算法 ,并结合员工业绩考核讨论了方法的应用  相似文献
2.
改进的关联规则采掘算法及其实现   总被引:6,自引:0,他引:6  
在现有的关联规则采掘算法的基础上,进一步分析了经典算法的内涵,提出了生成大项目集优化时减少对交易数据库扫描次数的改进算法,并给出改进后的算法描述。在DBMS平台上用数据查询语言实现关联规则的采掘。结果表明,改进的算法对关联规则的采掘十分有效。  相似文献
3.
粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
Rough sets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理.基于粗糙集理论的数据挖掘技术正日益受到计算机科学家和数学家的重视.笔者介绍了粗糙集理论的发展过程和基本特点,粗糙集理论在数据挖掘中的应用,以及典型的基于粗糙集的数据挖掘系统,并介绍了粗糙集理论的研究方向和研究领域,最后论述了粗糙集理论与其他智能化方法结合起来处理信息的必要性.  相似文献
4.
知识发现系统内在机理   总被引:4,自引:2,他引:2  
介绍了杨炳儒教授独立提出的知识发现系统内在机理中的3个机制——双库协同机制、双基融合机制、信息扩张机制,及在其上构建的KDD*,KDK*,KD(D&K),ESKD结构模型,并介绍了在知识表示方法、发现算法与自动评价方法等方面的创新性成果.  相似文献
5.
Rough集理论与KDD中属性约简算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对数据库中知识发现(KDD)的信息处理问题,给出了信息系统中的Rough集理论基本概念的形式化描述,并且提出了一种KDD中属性约简算法(AR),实例表明该算法十分有效。  相似文献
6.
多个拟周期对象关联规则的抗干扰采掘技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
多个拟周期对象之间的关联规则在灾害预测中有广泛的应用前景,作者探讨了这类规则的抗干扰采掘技术。并以安宁河断裂带的地震前兆数据与地震目录数据为测试数据,采掘出地震前兆与地震震级之间的关联规则,从中发现了一些对地震预测研究有启发意义的结果。  相似文献
7.
基于认知心理特征的协调器及相应KDD过程模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
为提高KDD自认知能力,首次提出了基于认知心理特征的启发协调器和维护协调器.讨论了其设计及相应的实现算法.为实现知识库的自聚焦和实时维护,引入了双库协同机制用于方向搜索和方向挖掘.建立了相应的过程模型KDD*,实验结果显示此过程模型改善了KDD的性能.  相似文献
8.
数据挖掘的任务、对象和方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
数据挖掘是从大量的业务数据中抽取潜在知识的过程 ,是一个近年才在国内兴起的非常有实用价值的研究领域 .从数据挖掘的知识模式、任务、对象、方法、步骤给以综述 .  相似文献
9.
知识发现系统进展与结构模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
首先介绍了KDD的基本概念,然后阐述了其国内外发展、面临的挑战与趋向,最后介绍了我们提出的KDD的扩展模型—KDD*、KD(D&K)、ESKD的研究。  相似文献
10.
Knowledge discovery from communication network alarm databases   总被引:2,自引:0,他引:2  
The technique of Knowlege Discovery in Databases (KDD) to learn valuable knowledge hidden in network alarm databases is introduced. To get such knowledge, we propose an efficient method based on sliding windows (named as Slidwin) to discover different episode rules from time squential alarm data. The experimental results show that given different thresholds parameters, large amount of different rules could be discovered quickly. Foundation item: Supported by the National 863 High-Tech Project (863-306-Z705-02) and National Natural Science Foundation of China (69896240) Biography: Wang Xi-miao (1973-), female, Ph. D. candidate. Research interests: network management and information processing.  相似文献
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