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决策支持系统在高校毕业生就业管理系统中的研究与应用 被引量:1
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作者 葛茂松 富春岩 +1 位作者 王晓娟 董家辰 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第3期406-408,共3页
为了解决普通高校毕业生信息的管理问题,设计了高校毕业生管理系统.系统可以将大量重复繁杂的工作利用计算机处理,能够较好地保证数据一致性、准确性和及时性.引入数据挖掘理论,对高校就业管理系统中的数据进行分析,发现决策属性对就业... 为了解决普通高校毕业生信息的管理问题,设计了高校毕业生管理系统.系统可以将大量重复繁杂的工作利用计算机处理,能够较好地保证数据一致性、准确性和及时性.引入数据挖掘理论,对高校就业管理系统中的数据进行分析,发现决策属性对就业类别的影响,从而在以下方面为领导提供决策支持:提高就业率、提高就业层次、改进现行培养机制. 展开更多
关键词 数据挖掘 就业管理 计算机系统
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Applications of Data Mining Theory in Electrical Engineering
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作者 Yagang ZHANG Jing MA +1 位作者 Jinfang ZHANG Zengping WANG 《Engineering(科研)》 2009年第3期211-215,共5页
In this paper, we adopt a novel applied approach to fault analysis based on data mining theory. In our researches, global information will be introduced into the electric power system, we are using mainly cluster anal... In this paper, we adopt a novel applied approach to fault analysis based on data mining theory. In our researches, global information will be introduced into the electric power system, we are using mainly cluster analysis technology of data mining theory to resolve quickly and exactly detection of fault components and fault sections, and finally accomplish fault analysis. The main technical contributions and innovations in this paper include, introducing global information into electrical engineering, developing a new application to fault analysis in electrical engineering. Data mining theory is defined as the process of automatically extracting valid, novel, potentially useful and ultimately comprehensive information from large databases. It has been widely utilized in both academic and applied scientific researches in which the data sets are generated by experiments. Data mining theory will contribute a lot in the study of electrical engineering. 展开更多
关键词 FAULT Analysis data mining theory CLASSIFICATION Electrical ENGINEERING
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数据关联规则挖掘理论与数据算法的探讨
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作者 张本文 《电子测试》 2017年第1期47-47,49,共2页
在众多不确定因素很强的数据中,如何挖掘数据是非常重要的,这时候关联规则挖掘理论就出现了。因此,在数据挖掘的领域中,关联规则有着突出的研究地位。本文从关联规则的产生背景和相关概念做出了论述。
关键词 关联规则 数据挖掘 挖掘理论
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数据挖掘方法综述 被引量:18
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作者 郭秀娟 《吉林建筑工程学院学报》 CAS 2004年第1期49-53,共5页
数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式.数据挖掘技术的常见方法,关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域,数据挖掘技术具有广泛的应... 数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式.数据挖掘技术的常见方法,关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域,数据挖掘技术具有广泛的应用前景. 展开更多
关键词 数据挖掘 挖掘工具 挖掘方法 挖掘理论 数据库 机器学习
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知识发现及其在临床医学上的应用 被引量:3
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作者 刘惠 邱天爽 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 2004年第4期677-680,共4页
目前海量的数据存储已经远远超过了人的理解能力 ,尤其是现代医学数据量越来越大 ,而传统的统计技术及数据管理工具已经力不从心 ,知识发现及数据挖掘工具在处理海量数据库时显示了它们的长处。本文首先介绍了知识发现及数据挖掘的概念 ... 目前海量的数据存储已经远远超过了人的理解能力 ,尤其是现代医学数据量越来越大 ,而传统的统计技术及数据管理工具已经力不从心 ,知识发现及数据挖掘工具在处理海量数据库时显示了它们的长处。本文首先介绍了知识发现及数据挖掘的概念 ,又详细介绍了知识发现的一个重要工具粗糙集理论的有关基础知识并举例介绍了其应用。 展开更多
关键词 知识发现 数据挖掘 粗糙集理论 信息系统 人工智能
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数据库关键条件属性集确定方法及应用 被引量:1
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作者 谢印宝 张佑生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2000年第12期150-151,154,共3页
在大数据库中确定关键条件属性集,是使用基于粗集理论的集合论生成分类规则算法的重要步骤。该文在简述分类规则形成算法的基础上,对确定关键条件属性集的模糊聚类算法进行了较详细的讨论,并给出该方法应用的一个实例。
关键词 知识发现 数据挖掘 模糊聚类算法 数据库 属性集
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