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基于数据挖掘的产品概念设计建模研究 被引量:17
1
作者 景旭文 易红 赵良才 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期950-954,1000,共6页
在产品概念设计过程中,引入数据挖掘技术和方法,提出了基于数据挖掘的全息虚拟产品概念设计模型,开发了数据挖掘工具,建立了面向产品概念设计方案生成的数据仓库;研究建立决策树算法的数据挖掘模型,以支持度为目标,实现从所建立的机械... 在产品概念设计过程中,引入数据挖掘技术和方法,提出了基于数据挖掘的全息虚拟产品概念设计模型,开发了数据挖掘工具,建立了面向产品概念设计方案生成的数据仓库;研究建立决策树算法的数据挖掘模型,以支持度为目标,实现从所建立的机械产品库、设计规则库、领域知识库中挖掘相关数据、信息和知识,从而极大地支持机械产品方案创新设计过程。以机床传动机构设计为例,说明了采用决策树方法的数据挖掘模型来实现机械产品概念设计的功能结构映射过程。 展开更多
关键词 计算机辅助概念设计 数据挖掘模型 产品建模 决策树方法
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SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言 被引量:7
2
作者 高韬 谢昆青 +1 位作者 马修军 陈冠华 《北京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期465-472,共8页
设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空... 设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题 。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 数据挖掘语言 数据挖掘视图 数据挖掘模型
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云计算环境下海量数据中入侵检测挖掘模型 被引量:13
3
作者 刘增锁 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第6期289-291,393,共4页
云计算中的数据数量巨大,以数据挖掘模型和模式识别理论为基础的入侵检测方法,由于主要是对海量数据中入侵样本本身进行比较分析,没有考虑每一个海量数据中入侵特征挖掘样本所包含属性的重要性和差异性虑,没有充分考虑每一个属性对入侵... 云计算中的数据数量巨大,以数据挖掘模型和模式识别理论为基础的入侵检测方法,由于主要是对海量数据中入侵样本本身进行比较分析,没有考虑每一个海量数据中入侵特征挖掘样本所包含属性的重要性和差异性虑,没有充分考虑每一个属性对入侵分类的不同影响,所以存在不相关规则和尖锐边界等问题,降低了入侵检测的精度。提出引入模糊规则挖掘算法的云计算环境下海量数据中入侵检测方法,以模糊集理论为基础,在入侵关联规则挖掘中将特征属性模糊集作为单一属性来处理,有效地解决入侵规则中出现不相关规则和尖锐边界等问题。实验结果表明,利用改进算法进行云计算环境下海量数据中入侵检测的挖掘,能够有效提高挖掘的效率。 展开更多
关键词 云计算环境 海量数据 挖掘模型
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大数据中数据挖掘模型的模糊改进聚类算法 被引量:10
4
作者 李小红 常振云 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期177-182,共6页
在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集... 在大数据的数据挖掘模型中,普遍采用模糊聚类算法进行数据分析。常用的模糊C均值聚类算法即FCM聚类算法,具有较多明显缺点,如抗噪性偏低、收敛速度慢、聚类数目无法自动确定等。常用的增量式模糊聚类方法通常在原有的以一个中心点为集群代表的基础上,改为选取多中心点进行增量式聚类算法的分析。但是,通过这样的算法进行数据分析也存在一定的问题,主要表现在其中心点选择是固定的,灵活性很差。基于以上原因,文中将对原有基础算法做出改进,主要对大数据中数据挖掘模型的增量型模糊聚类算法做出分析,经实践验证,改进后算法切实可行,普适性较强。 展开更多
关键词 增量型模糊聚类 大数据 数据挖掘模型 聚类算法 余弦相似度 隶属度矩阵
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知识图谱驱动的广东省自然资源大数据挖掘模型构建框架 被引量:9
5
作者 孟蕾 王国峰 《测绘与空间地理信息》 2020年第6期91-94,共4页
新一轮机构改革,形成了全国自然资源统一管理的新体系,在机构改革前各部门分别建设的"烟囱式"数据与应用系统,正在集成为自然资源大数据以及构建自然资源大数据挖掘的框架,然而这主要是基于专家的知识领域逐个构建,尚未形成... 新一轮机构改革,形成了全国自然资源统一管理的新体系,在机构改革前各部门分别建设的"烟囱式"数据与应用系统,正在集成为自然资源大数据以及构建自然资源大数据挖掘的框架,然而这主要是基于专家的知识领域逐个构建,尚未形成通用的框架。本文提出知识图谱驱动的自然资源大数据挖掘模型构建框架,将专家的知识固化在自然资源大数据挖掘模型的知识图谱表达中,提高了挖掘模型的复用能力,并在广东省国有土地对经济发展保障潜力评价的应用案例中得到有效验证,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 自然资源大数据 数据挖掘模型 知识图谱 规则驱动
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基于改进Apriori算法的入侵检测数据挖掘模型研究 被引量:9
6
作者 孙文静 傅涛 《软件》 2014年第8期1-6,共6页
将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,成为入侵检测研究的重要方向。本文对Apriori算法进行改进,以此构建入侵检测数据挖掘模型,运用该模型作入侵检测。实验表明,对以知攻击,采用误用检测和异常检测混合策略,其平均检测准确率达到80%以... 将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,成为入侵检测研究的重要方向。本文对Apriori算法进行改进,以此构建入侵检测数据挖掘模型,运用该模型作入侵检测。实验表明,对以知攻击,采用误用检测和异常检测混合策略,其平均检测准确率达到80%以上,不失为一种效果良好的的入侵检测技术。 展开更多
关键词 改进Apriori算法 数据挖掘模型 入侵检测
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基于决策树算法的电网调度频繁数据挖掘系统设计 被引量:8
7
作者 张炜 贾伟 +2 位作者 刘路登 高岭 杨子 《电子设计工程》 2020年第19期189-193,共5页
针对现有电网调度运行日志与智能操作票系统功能难以满足调度任务需要的问题,亟需对系统进行技术升级与结构改造。文中设计了一种基于决策树算法的电网调度频繁数据挖掘系统,利用C4.5决策树分类算法的训练自学习特性,结合电网频繁调度数... 针对现有电网调度运行日志与智能操作票系统功能难以满足调度任务需要的问题,亟需对系统进行技术升级与结构改造。文中设计了一种基于决策树算法的电网调度频繁数据挖掘系统,利用C4.5决策树分类算法的训练自学习特性,结合电网频繁调度数据,建立数据挖掘模型。在模型基础上构建历史调度操作指令与典型调度操作指令智能学习知识库,并设计了相应的防误功能,从而得到电网调度频繁数据挖掘系统。文中所设计的电网调度频繁数据挖掘系统能够有效实现对电网调度频繁数据的分析与挖掘,具有较快的响应速度与防误性能,可以有效提升电网调度的可靠性。 展开更多
关键词 决策树分类算法 数据挖掘模型 智能学习知识库 防误功能 电网调度系统
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基于SQL Server构建数据挖掘应用 被引量:7
8
作者 乔晓明 陈有为 《现代电子技术》 2011年第4期35-37,共3页
为了缩短中小企业数据挖掘应用系统的开发周期,基于Microsoft SQL Server的分析服务(Analysis Service)组件,提出一个可用于中小企业进行快速数据挖掘应用系统开发的应用开发模式。采用决策树算法进行一个实例开发,说明了如何应用该开... 为了缩短中小企业数据挖掘应用系统的开发周期,基于Microsoft SQL Server的分析服务(Analysis Service)组件,提出一个可用于中小企业进行快速数据挖掘应用系统开发的应用开发模式。采用决策树算法进行一个实例开发,说明了如何应用该开发模式从数据库中发现有用的知识。该开发模式可以大大降低数据挖掘系统的开发周期。 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 数据挖掘模型 分析服务
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基于SQL Server 2000下数据挖掘算法的研究 被引量:4
9
作者 王洪立 吴继娟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第3期759-761,共3页
微软的SQL Server2000是当今最流行的数据库管理软件之一,研究了在SQL Server 2000上数据挖掘实现方面的决策树算法。决策树算法通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识。SQL Server 2000/Analysis Service两层结构决策... 微软的SQL Server2000是当今最流行的数据库管理软件之一,研究了在SQL Server 2000上数据挖掘实现方面的决策树算法。决策树算法通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识。SQL Server 2000/Analysis Service两层结构决策树,采用了以类记数表及深度优先策略生成,在建树算法和数据库间设立数据挖掘中间件。并讨论了通过使用像SQL Server 2000 Analysis Service这样的典型工具来如何实现数据挖掘模型的创建,且为商业组织的决定挖掘出必要的数据。 展开更多
关键词 数据挖掘 微软SQL SERVER2000 分析服务 决策树算法 数据挖掘模型
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物流园区协同信息平台的数据挖掘模型研究 被引量:6
10
作者 梁世翔 严新平 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2007年第6期85-88,共4页
分析了物流园区协同信息平台,提出了物流园区数据挖掘的概念,通过研究园区物流活动,建立了分布式数据仓库结构的数据挖掘技术,并以武汉丹水池物流园区为例进行了案例研究。
关键词 物流园区 协同技术 信息平台 数据挖掘模型
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基于数据驱动的电力光纤通信网脆弱节点动态挖掘
11
作者 钱升起 陈智雨 +6 位作者 陈芳 孙雨潇 李子凡 邓春雪 牟霄寒 朱彦源 张儒依 《电力信息与通信技术》 2024年第2期47-53,共7页
电力光纤通信网络脆弱节点受到外界影响或系统干扰时,会导致线路元件的相继故障,缩减网络的使用寿命,为此提出基于数据驱动的电力光纤通信网络脆弱节点动态挖掘方法。首先在大数据环境下剔除网络中的冗余节点,并根据剔除结果交换节点信... 电力光纤通信网络脆弱节点受到外界影响或系统干扰时,会导致线路元件的相继故障,缩减网络的使用寿命,为此提出基于数据驱动的电力光纤通信网络脆弱节点动态挖掘方法。首先在大数据环境下剔除网络中的冗余节点,并根据剔除结果交换节点信息,确定通信网络脆弱节点位置连接后,获取通信网络的异常范围;再依据划分出的通信异常范围提取该区域中的节点脆弱性能特征,建立脆弱节点挖掘模型;最后依据该模型挖掘出通信网络中的脆弱节点,实现电力光纤通信网络脆弱节点动态挖掘。实验结果表明,利用该方法开展通信网络脆弱节点挖掘时,节点挖掘精度平均值为98%,网络传输时延最小值为19 ms,节点挖掘消耗时间为0.42 s,节点覆盖程度为96.88%,通信网络脆弱节点挖掘性能较好。 展开更多
关键词 大数据环境 电力光纤通信网络 脆弱节点 动态挖掘方法 挖掘模型
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基于物联网和云计算技术的数据挖掘模型设计 被引量:2
12
作者 杨晓娟 《无线互联科技》 2023年第14期113-115,共3页
文章首先介绍了物联网技术和信息融合技术的相关概念与特点。其次,运用云计算技术,从云计算支撑平台层、数据挖掘能力层、数据挖掘云服务层3个方面入手,设计数据挖掘模型。最后,以某出租车数据集为研究对象,对其数据处理过程进行了详细... 文章首先介绍了物联网技术和信息融合技术的相关概念与特点。其次,运用云计算技术,从云计算支撑平台层、数据挖掘能力层、数据挖掘云服务层3个方面入手,设计数据挖掘模型。最后,以某出租车数据集为研究对象,对其数据处理过程进行了详细的描述和验证。结果表明,文章提出的物联网实时数据处理方案具有较高的可靠性和可行性,完全符合实际应用需求。 展开更多
关键词 物联网 云计算技术 数据挖掘模型
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军用航空器事故关键质量特性的数据挖掘模型
13
作者 曹俊彬 邵航 +3 位作者 姜坤 李俊杰 王正武 刘万锁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期562-570,共9页
构建一种军用航空器事故关键质量特性的数据挖掘模型,由2个主要需求牵引型功能板块和3个功能层次模块所组成,理顺数据传导路径,发挥算法分析效能,实现从事故数据到关键质量特性情报的精炼与转化,为航空维修管理的一线决策提供智力支持... 构建一种军用航空器事故关键质量特性的数据挖掘模型,由2个主要需求牵引型功能板块和3个功能层次模块所组成,理顺数据传导路径,发挥算法分析效能,实现从事故数据到关键质量特性情报的精炼与转化,为航空维修管理的一线决策提供智力支持。以收集和整理的Y国空军坠机事件数据集为算例依据,使用所设计的数据挖掘模型,对数据集开展时间、空间、关联三大维度的数据挖掘,得到清晰、新颖、可信的数据挖掘结果,并整理为有效的关键质量特性情报。 展开更多
关键词 数据挖掘模型 数据可视化 航空事故 关联规则 关键质量特性 时空统计 军用航空器
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基于改进SPRINT分类算法的数据挖掘模型
14
作者 林敏 王李杰 《信息技术》 2024年第3期170-174,187,共6页
为解决目前数据挖掘模型分类时间长、挖掘准确率不高的问题,提出基于改进决策树分类算法(SPRINT)的数据挖掘模型。先采用最大-最小规范化公式完成原始数据线性变换,利用改进后的SPRINT分类算法按照输入数据特性进行分类,使用协同过滤技... 为解决目前数据挖掘模型分类时间长、挖掘准确率不高的问题,提出基于改进决策树分类算法(SPRINT)的数据挖掘模型。先采用最大-最小规范化公式完成原始数据线性变换,利用改进后的SPRINT分类算法按照输入数据特性进行分类,使用协同过滤技术生成与数据相近的属性集,计算数据属性相似度,生成语义规则集,为用户提供更优的数据服务。选取某公司营销数据集作为样本进行对比实验,结果表明,与对比模型相比,所提出的数据挖掘模型分类时间更短,挖掘准确率更高,能为用户提供更优质的数据服务。 展开更多
关键词 决策树分类算法 协同过滤技术 语义规则集 数据挖掘模型 神经网络
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基于大数据融合的应急物资可追溯信息挖掘模型构建
15
作者 刘佳 陈雪莲 连鸿波 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期344-349,共6页
传统的应急物资信息方法受到应急物资信息类型以及来源的影响,导致追溯效果不佳。为此,构建基于大数据融合的应急物资可追溯信息挖掘模型。选取巴科斯-诺尔范式规范化描述对应急物资可追溯信息,采用大数据融合匹配应急物资信息追溯结果... 传统的应急物资信息方法受到应急物资信息类型以及来源的影响,导致追溯效果不佳。为此,构建基于大数据融合的应急物资可追溯信息挖掘模型。选取巴科斯-诺尔范式规范化描述对应急物资可追溯信息,采用大数据融合匹配应急物资信息追溯结果。通过Dasarathy信息融合模型设计三层递进模式,利用EM算法建立挖掘模型,实现对应急物资可追溯信息的有效挖掘。实验结果表明,采用该模型可有效挖掘应急物资可追溯信息,不同情况下挖掘精度均高于99%,并具有较高的实时性。 展开更多
关键词 大数据融合 应急物资 可追溯信息 挖掘模型
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考虑强化粗糙集属性的快递运输风险快速挖掘 被引量:1
16
作者 马青云 刘海鸥 刘鑫 《计算机仿真》 北大核心 2023年第1期156-160,共5页
快递运输过程中受自然天气变化以及交通情况等突发事件的影响,导致快递配送出现延迟。由于随机干扰因素较多,风险主次序列难以划分,提出基于强化粗糙集属性的快递运输风险挖掘方法。获取快递运输突发事件历史数据,剔除数据的噪声与冗余... 快递运输过程中受自然天气变化以及交通情况等突发事件的影响,导致快递配送出现延迟。由于随机干扰因素较多,风险主次序列难以划分,提出基于强化粗糙集属性的快递运输风险挖掘方法。获取快递运输突发事件历史数据,剔除数据的噪声与冗余。构建风险相似度矩阵,提取突发事件历史数据的类别和特征。结合评价指标和其它行业运输风险评价特征,划分风险的主次序列。通过强化粗糙集方法,挖掘快递运输中不同决策属性间依赖关系,多层次挖掘快递运输风险。通过实验证明提出方法能够快速挖掘出快递运输中风险,明确发生事故的可能性与危险程度。 展开更多
关键词 强化粗糙集属性 快递运输风险挖掘 冗余数据 风险挖掘模型
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基于数据挖掘技术的火灾风险预警模型研究 被引量:5
17
作者 何晨炜 张云明 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2017年第12期1745-1749,共5页
为了解决城市区域火灾风险预警,以消防大数据资源为基础利用数据挖掘技术建立火灾预警模型。利用潍坊区域火灾信息和环境因素相关信息,采用多种数据挖掘方法对火灾风险统计数据进行模型分析和比较。研究结果表明,在使用支持向量机(SVM)... 为了解决城市区域火灾风险预警,以消防大数据资源为基础利用数据挖掘技术建立火灾预警模型。利用潍坊区域火灾信息和环境因素相关信息,采用多种数据挖掘方法对火灾风险统计数据进行模型分析和比较。研究结果表明,在使用支持向量机(SVM)模型以及温度、相对湿度、雨量、风力四项环境属性时模型具有最好的预测效果。基于数据扰动对于结果的影响程度设计算法,分别得到这四种属性对于预测结果重要性的权重值,该结论可用于同类区域构建预测模型时的数据预处理。 展开更多
关键词 数据挖掘模型 火灾预警 支持向量机 环境参数
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基于Analysis Services的数据挖掘模型的研究与应用 被引量:3
18
作者 姜楠 高巍 张丽秋 《机械设计与制造》 北大核心 2007年第4期83-85,共3页
SQL Server 2000 Analysis Services是一整套的决策支持引擎和工具。本文介绍了Analysis Services的体系结构,讨论了用其进行数据挖掘的方法。阐述了一个构建数据挖掘模型、训练挖掘模型以及应用该模型进行预测的实例。
关键词 数据挖掘 分析服务 数据挖掘模型 决策树
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大数据技术在铁路货运平台中的应用
19
作者 李辉 《电子技术(上海)》 2023年第7期194-195,共2页
阐述铁路货运平台大数据技术应用方案,大数据系统中的关键技术,研究方法及技术路线,包括系统技术架构、非结构数据的存储模型、结构数据的挖掘模型、数据的可视化展示。
关键词 大数据技术 非结构数据 存储模型 数据挖掘模型
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需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型构建 被引量:4
20
作者 方丽 崔雷 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2021年第7期17-23,共7页
将跨行业数据挖掘标准流程模型(简称“CRISP-DM模型”)和需求、数据、数据挖掘方法三者的对应关系相结合构建需求驱动的数据挖掘模型。该模型主要包括需求、数据和数据挖掘方法3个核心概念与需求理解、数据理解、数据准备、建模、评估... 将跨行业数据挖掘标准流程模型(简称“CRISP-DM模型”)和需求、数据、数据挖掘方法三者的对应关系相结合构建需求驱动的数据挖掘模型。该模型主要包括需求、数据和数据挖掘方法3个核心概念与需求理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署6个过程步骤,分为需求层、数据层、算法层和部署层4个层次。需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型可打破“数据先入为主”的习惯性思维,降低盲目进行数据挖掘研究引发的失败风险。整理需求、数据和数据挖掘方法之间的对应关系,可优化医疗健康大数据挖掘路径,降低数据挖掘新手的学习成本,对临床医疗和健康管理实践都具有现实意义,可用于未来的医疗健康大数据开发策略研究。 展开更多
关键词 数据挖掘模型 医疗健康大数据 需求驱动 知识模型
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