WEKA数据挖掘在糖尿病数据中的应用研究

传统研究方式线性还原式存在着相当大的局限性。如何利用生物信息学的思想来发现规律对糖尿病的基础研究具有实际意义。本论述通过全面分析利用开源WEKA数据挖掘软件的自带和二次开发的算法,从大量的糖尿病数据中学习2型糖尿病的发病规律的知识,挖掘出需要的数据和规则,帮助构造糖尿病的分类和预测系统。     

Web数据挖掘在远程教育中的应用分析

本文分析了我们国家现阶段远程教育的现状、存在的问题和缺陷。指出了Web数据挖掘在远程教育应用，并且针对存在的问题提出了资源共享、多方合作和新技术应用等解决方案。     

图像数据挖掘中小波变换技术应用研究

因特网技术和多媒体技术迅速发展,图像特别是数字图像已经成为人们传递信息的重要载体。但其数据复杂度比普通数据大得多,对其进行数据处理以及数据挖掘的难度也相对较大。本文结合图像数据挖掘的特点,对小波变换技术在数字信号处理领域的应用进行研究。     

小波分析与应用综述

小波分析是在傅立叶变换的基础上发展起来的一种时频分析方法。作为一种新的变换域信号处理方法．小波变换尤其擅长处理在非平稳信号的分析。目前,这种分析方法已经广泛应用于信号处理、图像处理、量子场论、分形理论等领域。     

小波分析技术在数据预处理中的应用

在工程实际中,从被测对象上检测到的信号,往往混有不同程度的噪声。利用小波分析可以过滤掉弱信号或无用信号,得到用户真正需要的信息。介绍了小波变换、小波包分解,以及运用小波包分解进行数据预处理的方法,并最终选择应用小波包分解进行消噪和小波多尺度分解,完成数据预处理,提取了故障特征。     

聚类分析在Web数据挖掘中的应用研究

聚类分析是时空数据挖掘领域近年来研究的热点问题,对于揭示要素的发展变化趋势、规律以及本质特征具有重要意义。目前,聚类分析的研究仍在初步,缺乏具有普适性的聚类分析方法。为此,本文针对从事Web开发的行业数据提出了一种时空一体化的聚类方法。该方法很好地顾及了时空数据的时空耦合、时空相关与时空异质特征,避免了过多人为主观因素的干扰,聚类结果具有较好的可靠性。     

Web数据挖掘综述

如何在Web这个全球最大的数据集合中发现有用的信息成为了数据挖掘研究的热点。文章首先分析了Web数据挖掘所面临的问题,然后概述了Web数据挖掘以及它的几个分类,最后简单阐述了Web挖掘的应用前景以及在Web2.0到来之时,Web数据挖掘所面临的机遇与挑战。     

Web数据挖掘综述

如何在Web这个全球最大的数据集合中发现有用的信息成为了数据挖掘研究的热点。文章首先分析了Web数据挖掘所面临的问题,然后概述了Web数据挖掘以及它的几个分类,最后简单阐述了Web挖掘的应用前景以及在Web2.0到来之时,Web数据挖掘所面临的机遇与挑战。     

Web数据挖掘在高校网站中的应用研究

高校网站对信息数据的整合需求日益增高,如何对数据进行合理的组织利用,使用户能够从海量的数据中找出有价值的信息和知识,是高校网站亟待解决的焦点问题.论文提出了将Web数据挖掘技术应用到高校网站的方法,有助于高校网站管理人员进行科学决策.     

web数据挖掘在电子商务中的应用

随着互联网信息的增长,web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点之一,尤其是在电子商务领域。本文着重阐述了web数据挖掘技术及其在电子商务中的应用。     

XML在Web数据挖掘中的应用

随着互联网的迅速发展,Web数据挖掘的应用越来越广泛。本文主要介绍了Web数据挖掘的定义和分类,介绍了面向XML的Web数据挖掘的特点,并探讨了XML在Web数据挖掘中的应用,包括XML在结构上和内容上的挖掘技术。     

Web数据挖掘在搜索引擎中的应用

WWW上信息增长越来越快，数据量非常庞大，传统搜索引擎虽能检索出一些有价值的信息，但仍存在许多弊端．把Web数据挖掘技术应用于搜索引擎中，在服务器端，建立精简的索引数据库，在客户端，挖掘用户的个性化行为，更加高效准确地获取信息．     

XML在Web数据挖掘中的应用

介绍了XML含义及其特点，指出了基于XML的Web数据挖掘模型．探讨了XML在Web数据挖掘中的应用。     

数据融合技术在GPS数据处理中的应用

直接利用GPS数据分析道路车速存在较大的误差,可以利用数据融合技术来提高数据的可信度与准确度.在对数据融合技术进行简要介绍的基础上,重点阐述数据融合技术如何分析GPS采集的数据,主要采用关联检验方法来对GPS数据进行处理.以上海大众出租汽车公司提供的出租车GPS数据处理为例,讨论了关联检验在GPS数据处理中的应用.     

Xml在web数据挖掘中的作用与研究

随着HTML格式的出现,Internet得到了迅猛发展,面对着浩瀚如烟的数据,为了从中发现潜在的、有价值的信息,必须对Web信息进行挖掘,但由于HTML语言特点,使得Web信息的组织结构性很差,对于进行Web数据挖掘工作有很大的阻碍,XML语言的出现从根本上解决了这个问题,XML语言具有良好的结构,层次性好,用其对Web页面信息进行组织,有利于进行数据挖掘工作。     

小波分析和神经网络在过程数据预处理中的应用

分析了信号的奇异性检测原理,利用小波变换模极大值在多尺度上的表现与李普西兹指数间的关系,对小波变换后的系数进行处理,重构小波变换,然后对重构后的小波变换进行小波反变换,达到信号预处理的目的;同时,介绍了自联想网络的结构及其在信号消噪方面的应用.仿真实例表明,利用这2种方法进行过程数据的预处理,消噪后信号的信噪比显著提高;小波变换模极大值方法具有很理想的逼近精度,而神经网络则具有快速的计算能力.     

Web挖掘在电子商务中的应用的综述

Web挖掘技术已经得到了广泛的发展,并渗透到各个行业.本文介绍了Web挖掘的概念、任务和分类,并重点介绍了Web挖掘在电子商务中的应用.     

数据聚类算法在web数据挖掘中的应用

在数据挖掘的实现过程中,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。聚类是数据挖掘中一种重要的挖掘方法,它从数据库中计算发现数据中隐舍的有用信息或知识,数据聚类在很多领域中有着广泛的应用。该文研究的主要内容是数据聚类算法在Web数据挖掘中的应用,获得的聚类结果可以作为web网站结构的优化,站点的重构以及个性化的服务和推荐的重要依据。     

Web数据挖掘技术综述

Web数据挖掘作为数据挖掘技术和Internet应用研究相结合的研究领域,涉及机器学习、数理统计、数据库、神经网络、模式识别、粗糙集、模糊数学等人工智能相关技术,目前已经发展成为一个受到社会各界关注的研究热点。     

基于web数据挖掘在远程教育中的应用

本文讨论了对基于web的挖掘过程,主要用到的挖掘算法在远程教育个性化中的应用,以及如何通过数据挖掘技术将教学资源以适应各种学习者的需要和背景进行不同的组合,提供更加优良的、个性化的服务。