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641.
李雪琴 《科技情报开发与经济》2006,16(6):27-29
分析了山西省新时期编目工作的现状、重点及存在的主要问题,提出了加强编目质量管理应采取的措施。 相似文献
642.
数据挖掘在高校图书馆读者管理中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
刘文科 《科技情报开发与经济》2006,16(8):67-68
在论述数据挖掘技术的基础上,从7个数据挖掘模式方面探讨了如何把数据挖掘技术应用于高校图书馆读者管理中。 相似文献
643.
王红霞 《科技情报开发与经济》2006,16(11):14-15,100
简述了书目数据分散制作的主要表现形式,分析了分散制作书目数据对文献信息资源共享产生的负面影响,重点探讨了书目数据统一制作可行性,并提出了利用在版编目实现书目数据统一制作的思路。 相似文献
644.
朱冰冰 《科技情报开发与经济》2006,16(24):16-17
阐述了数字图书馆的定义,介绍了个性化服务的工作原理和国内外个性化服务系统的现状,探讨了分类模型、关联模型、序列模型、聚类模型、回归模型以及时间序列模型的原理,对如何把其用在数字图书馆的个性化服务上以描述用户需求,提出了建议。 相似文献
645.
以咸宁学院图书馆为例,结合图书馆编目外包的实践,对ILAS2.0编目数据的接收、导出以及ISBN的提取方法等进行了说明,并总结了经验。 相似文献
646.
目的 使用地面三维点云数据,提出一种单株树木三维网格模型重建方法,为精准获取测树因子提供技术支撑。 方法 对获取的点云进行预处理,使用k-d树构建近邻关系图,用Dijkstra算法求算出子图的根。检测出有效路径后,使用探测半径计算关键路径。计算树枝骨架,然后对初始骨架进行Bezier曲线半径平滑,得到平滑的骨架,再将骨架连接,使用半径平滑和圆柱拟合减少点云密度小造成的拟合不足的情况,能够最大限度保留树枝的细节。结果 使用3株落叶松点云数据构建了树枝树干表面网格模型,重建了树木三维结构。将树干、树枝的三维网格模型与点云匹配后,效果较好;所构建的模型能够进行细小枝条的重建,而不是模拟细枝,通过观察重建结果,一级枝的重建效果非常好,大的二级枝也能得到很好的展示;整套算法计算快速,计算时间与枝条的复杂程度、连接关系有关。结论 基于关键路径探测的方法能够很好地构建树木的三维网格模型,可以用于单株树木测树因子的精确提取。 相似文献
647.
1998年以来中国气温持续极端偏暖的事实 总被引:10,自引:0,他引:10
利用国内地面气温观测资料,首先对数据进行了质量控制,考虑了序列的均一性和空间抽样误差问题,计算了近55年来(1951-2005)中国地面平均气温的变化幅度。结果显示,1998年为中国气温近55年之最暖年份,大约偏暖1.10℃(相对于1971-2000年间30年气候平均状况);自1998-2005年8年间,除2000年全国平均气温距平约在0.29℃外,其余7年相对于1971-2000年气候标准值均高出0.60℃以上,从最热年1998年开始依次排列为:1998年(1.10℃)、2002年(0.88℃)、1999年(0.86℃)、2004年(0.86℃)、2005年(0.72℃)、2003年(0.68℃)、2001年(0.63℃),这一事实值得引起人们深入关注。 相似文献
648.
数据挖掘分类算法研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点;特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘分类问题的研究现状进行了综述:首先对研究比较多的基于判定树的归纳分类、基于人工神经网络的分类和基于统计的贝叶斯分类作了详细的讨论;然后对目前新提出的几种算法作了简要分析;最后根据数据挖掘的发展现状和研究重点对数据挖掘分类算法的发展趋势作了展望。 相似文献
649.
基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。 相似文献
650.
基于随机响应技术,提出了一种在保护隐私的关联规则挖掘中对包含三个属性值的序数型数据进行伪装的方法.设计了在伪装的数据集上进行挖掘的算法;分析了算法的安全性及复杂度。并通过实验表明,该算法在伪装的数据集上挖掘出来的规则与原规则相比,相对误差不超过5%。 相似文献