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数据挖掘与知识发现综述 被引量:45
1
作者 唐晓萍 《电脑开发与应用》 2002年第4期31-32,35,共3页
数据挖掘与知识发现是目前一种新的重要的研究领域。介绍了数据挖掘与知识发现的概念、功能、常用方法、数据挖掘过程及其广泛应用 ,阐述了数据挖掘技术的未来发展方向。
关键词 数据挖掘 知识发现 粗集理论 数据库
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数据挖掘和知识发现的技术方法 被引量:35
2
作者 吕安民 林宗坚 李成名 《测绘科学》 CSCD 2000年第4期36-39,共4页
数据挖掘是指从数据库中提取出隐含的、先前不知道的有用知识的过程。本文从数据挖掘和知识发现的概念出发 ,总结了数据挖掘常采用的技术方法 ,并从数据挖掘采用的技术方法的角度对数据挖掘进行分类 ,指出每种技术适合挖掘出哪些知识 ,... 数据挖掘是指从数据库中提取出隐含的、先前不知道的有用知识的过程。本文从数据挖掘和知识发现的概念出发 ,总结了数据挖掘常采用的技术方法 ,并从数据挖掘采用的技术方法的角度对数据挖掘进行分类 ,指出每种技术适合挖掘出哪些知识 ,比较每种技术的优缺点 ,同时还对几个数据挖掘的应用进行了阐述。 展开更多
关键词 知识发现 数据挖掘 统计分析 数据库 网络 统计法 遗传算法
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基于“3S”技术的环境质量评价及其研究展望 被引量:23
3
作者 王伟武 王人潮 朱利中 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期578-584,共7页
论述了环境质量评价的基本内容和基本类型、“3S”技术在环境质量评价中的应用及其局限性 ,明确了今后基于“3S”技术的环境质量评价应用发展方向和研究领域 ,特别关注了近年来数据挖掘技术、数据融合技术。
关键词 环境质量评价 高光谱遥感 数据挖掘 知识发现 数据融合 地理信息系统 遥感技术 全球卫星定位系统 RS GIS GPS
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基于模糊粗糙集理论的综合数据挖掘方法在空间负荷预测中的应用 被引量:13
4
作者 熊浩 李卫国 +2 位作者 黄彦浩 张海峰 畅广辉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第14期36-40,56,共6页
基于模糊粗糙集理论,提出了一种综合数据挖掘方法,并将其应用于空间负荷预测中。基于规则约简方法提出了循环采样方法,采用数据库知识获取技术按采集的样本属性值将样本聚类,根据聚类中心对连续取值的属性设定模糊值,根据决策属性的包... 基于模糊粗糙集理论,提出了一种综合数据挖掘方法,并将其应用于空间负荷预测中。基于规则约简方法提出了循环采样方法,采用数据库知识获取技术按采集的样本属性值将样本聚类,根据聚类中心对连续取值的属性设定模糊值,根据决策属性的包含度对模糊粗糙规则进行筛选,并采用数据库知识获取技术实现了用地类型的转换。算例结果表明该方法简单灵活,可用于短期、中期和长期空间负荷预测中。 展开更多
关键词 空间负荷预测 数据挖掘 数据库知识获取(kdd) 模糊粗糙集 配电网规划
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一种新的数据挖掘处理模型 被引量:3
5
作者 蒋晓静 周定康 《计算机与现代化》 2003年第2期18-20,24,共4页
介绍了现有的数据挖掘概念和技术、处理模型及数据挖掘实施的平台———数据仓库,在研究和总结的基础上提出一种新的数据挖掘处理模型。
关键词 数据挖掘 数据库 知识发现 数据仓库 数据处理模型
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数据挖掘技术的理论及应用 被引量:5
6
作者 万安华 王绵森 毛卫华 《大学数学》 2004年第6期111-114,共4页
数据挖掘是近年来国际上智能信息处理和决策支持分析领域的最前沿的研究方向之一.本文综合介绍了数据挖掘的主要概念和新技术,并展示了其丰富的应用领域.
关键词 数据挖掘 知识发现 决策
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KDD中的数据预处理技术──相关性分析 被引量:3
7
作者 肖勃雷 王诚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1999年第3期70-71,共2页
数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD)是最近随着实际应用而发展起来的新兴计算机技术,广泛地用于智能处理系统和决策支持系统。伏而许多KDD算法常常强调方法和模型,把方... 数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD)是最近随着实际应用而发展起来的新兴计算机技术,广泛地用于智能处理系统和决策支持系统。伏而许多KDD算法常常强调方法和模型,把方法和模型建立在理想的数据来源上。这样就和实际应用存在一定的差距。现实数据的性质通常并不是很理想。因此有必要通过数据预处理来缩小KDD算法和实际应用之间的差距。该文提出了一种数据预处理方法──相关性分析:使数据的性质和KDD的目标更紧密地相连,形成正确的、容易理解的数据,用于后续的KDD分析。 展开更多
关键词 数据库 知识发现 数据预处理 相关性分析
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动态生产调度管理系统的研究与实现 被引量:4
8
作者 梁韡 于海斌 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第6期504-507,共4页
本文基于知识发现提出了一类动态调度算法的框架 ,在此基础上 ,基于数据仓库建立了动态调度管理系统的体系结构 ,并采用面向对象 (Object- Oriented,O- O)技术 ,分析和设计了动态调度管理系统 。
关键词 动态调度 生产调度 管理系统 数据仓库 面向对象 企业
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数据挖掘的研究与应用 被引量:3
9
作者 吴泽九 《科技广场》 2006年第5期65-67,共3页
数据挖掘是近年来国际上智能信息处理和决策支持分析领域的最前沿的研究方向之一。本文综合介绍了数据挖掘的概念、分类、任务和方法,并展示了其丰富的应用领域。
关键词 数据挖掘 决策 知识发现
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一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取 被引量:5
10
作者 田永青 杨斌 +1 位作者 李志 朱仲英 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期512-515,共4页
为了发现有效的关联规则 ,属性在比较高的水平被范化 ,允许相邻属性值或者语言项的重叠 .这种软划分可以映射人类的想法 ,同时使发现的知识鲁棒 .利用云模型的理论与方法求解数量关联问题 ,给出了一种云关联规则的定义 ,并提出了基于云... 为了发现有效的关联规则 ,属性在比较高的水平被范化 ,允许相邻属性值或者语言项的重叠 .这种软划分可以映射人类的想法 ,同时使发现的知识鲁棒 .利用云模型的理论与方法求解数量关联问题 ,给出了一种云关联规则的定义 ,并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法 ,最后提出了一种提取算法 Cloud Model A.这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界 。 展开更多
关键词 知识发现 数据挖掘 云关联规则
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基于多维关联规则的本体规则扩展方法 被引量:5
11
作者 董俊 王锁萍 +1 位作者 熊范纶 张友华 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期756-762,共7页
目前扩充和丰富本体存在很大的局限性.对此,文中提出采用多维关联规则技术扩展本体规则方法.通过对本体规则提取,在本体指导下的一致性处理,规则映射的建立,以及对概念本体的重新识别和更新等技术和方法充实和扩展概念本体.茶病虫害预... 目前扩充和丰富本体存在很大的局限性.对此,文中提出采用多维关联规则技术扩展本体规则方法.通过对本体规则提取,在本体指导下的一致性处理,规则映射的建立,以及对概念本体的重新识别和更新等技术和方法充实和扩展概念本体.茶病虫害预测本体的实验结果表明该方法易于实现且具有较高的可行性和有效性. 展开更多
关键词 本体 知识发现(kdd) 多维关联规则 规则扩展
原文传递
一个通用型知识发现系统中数据预处理的实现 被引量:4
12
作者 谢永红 阿兹古丽.吾拉木 杨炳儒 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第11期55-57,60,共4页
介绍了一个通用型知识发现系统的数据预处理部分的主要设计思想和实现方法。该系统的数据预处理部分运用了视图机制、主题管理、语言场理论等思想方法,对基于各种关系型数据库的知识发现工具的实现进行了有益的尝试,并对未来的工作做了... 介绍了一个通用型知识发现系统的数据预处理部分的主要设计思想和实现方法。该系统的数据预处理部分运用了视图机制、主题管理、语言场理论等思想方法,对基于各种关系型数据库的知识发现工具的实现进行了有益的尝试,并对未来的工作做了展望。 展开更多
关键词 知识发现 数据预处理 主题管理
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KDD在高校教育中的应用 被引量:4
13
作者 鲁光男 《长春大学学报》 2008年第12期37-39,共3页
以KDD(Knowledge Discovery in Database,数据库中的知识发现)理论为基础,深入剖析当前高校教育技术信息化、网络化的状况,介绍了KDD技术发展状况以及数据挖掘在高校教育中的具体应用,归纳总结了KDD技术在现代教学过程中的应用空间及功... 以KDD(Knowledge Discovery in Database,数据库中的知识发现)理论为基础,深入剖析当前高校教育技术信息化、网络化的状况,介绍了KDD技术发展状况以及数据挖掘在高校教育中的具体应用,归纳总结了KDD技术在现代教学过程中的应用空间及功能,并提出一些思考。 展开更多
关键词 kdd 数据挖掘 现代教育技术
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Apriori-sort算法研究 被引量:4
14
作者 汪维清 罗先文 胡继宽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第36期156-159,共4页
Apriori算法虽然在候选集的产生时利用了剪支技术,但每次扫描数据库时都必须扫描整个数据库,因此扫描的数据量大,速度较慢。Apriori-sort算法是在Apriori算法基础上的改进,基本思想是把事务数据库变为以度表示的事务度数据库,并对事务... Apriori算法虽然在候选集的产生时利用了剪支技术,但每次扫描数据库时都必须扫描整个数据库,因此扫描的数据量大,速度较慢。Apriori-sort算法是在Apriori算法基础上的改进,基本思想是把事务数据库变为以度表示的事务度数据库,并对事务度数据库进行排序。Apriori-sort算法查找频繁项集时,只扫描数据库Dd中满足d(Ck)芨d(Ti)的事务。对扫描数据库进行了有效剪支,因此Apriori-sort算法的计算效率高。并用仿真数据对Apriori-sort算法和Apriori算法进行了仿真对比实验,实验结果证明了新算法的高效性。 展开更多
关键词 排序 Aprior 关联规则 购物篮分析 数据库知识发现
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灰色数据挖掘及其在船舶避碰中的应用 被引量:1
15
作者 熊锡龙 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 北大核心 2002年第6期758-760,共3页
提出利用知识发现技术 ,寻求船舶避碰规律 ,解决船舶避碰难题的建议 ;基于灰色系统理论提出了船舶碰撞数据挖掘的灰色动态建模方案和灰色关联方案 。
关键词 知识发现 灰色系统理论 船舶避碰
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谱图数据库预处理KDD算法研究 被引量:2
16
作者 杨家红 杨格花 戴瑜兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第19期67-69,共3页
针对谱图数据库的特性,在利用数据库知识发现(KDD)技术对谱图数据库进行数据预处理过程中,利用面向属性的归纳法对数据属性间的相关性进行分析,Multi_AdaBoost算法进行聚类分析和统计方法对Beynon表进行审核等方面进行了研究,这样,对质... 针对谱图数据库的特性,在利用数据库知识发现(KDD)技术对谱图数据库进行数据预处理过程中,利用面向属性的归纳法对数据属性间的相关性进行分析,Multi_AdaBoost算法进行聚类分析和统计方法对Beynon表进行审核等方面进行了研究,这样,对质谱库有了更进一步的认识,为构建质谱智能解析系统的知识库和质谱解析的智能化打下了良好的基础。 展开更多
关键词 预处理 kdd算法 谱图数据库 知识发现 聚类分析
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基于Agent的个性化主动KDD系统 被引量:1
17
作者 王璐璐 王忠民 戴展波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第13期130-132,137,共4页
介绍一个用多Agent实现的主动式KDD系统的设计与实现。系统在建模的基础上挖掘知识,结合Agent技术和机器学习的方法,逐步建立出越来越符合用户兴趣的模型,并试图发现尽可能多的用户兴趣点。
关键词 多AGENT系统 数据挖掘 主动式数据挖掘
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面向证券投资的动态知识发现系统设计与实现 被引量:1
18
作者 向阳 张巍 杨德礼 《系统工程学报》 CSCD 2003年第4期377-384,共8页
针对传统证券投资技术分析方法所存在的不足,通过对粗集理论、神经网络学习机理的研究,提出了面向证券投资的动态知识发现系统的基本框架.基于此框架,设计出面向证券投资的动态知识发现系统,并详细阐述了系统的各组成部分的设计思想及实... 针对传统证券投资技术分析方法所存在的不足,通过对粗集理论、神经网络学习机理的研究,提出了面向证券投资的动态知识发现系统的基本框架.基于此框架,设计出面向证券投资的动态知识发现系统,并详细阐述了系统的各组成部分的设计思想及实现.最后结合实例,验证了系统的有效性、可行性. 展开更多
关键词 证券投资 证券市场 市场经济 动态知识发现系统 系统设计
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基于属性相悖集的有明确语义的关联规则挖掘方法APSM
19
作者 倪天倪 于青子 +1 位作者 左丽娟 孙俊义 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期212-215,共4页
发现关联规则是知识发现的有效方法之一,现有的关联规则挖掘算法,对于存在数据属性相悖时,往往会挖掘出一些无法理解的关联规则。该文针对学生素质综合评估,提出一种基于属性相悖集的过程和优先序列方法,成功地判定和消除了相悖属性,从... 发现关联规则是知识发现的有效方法之一,现有的关联规则挖掘算法,对于存在数据属性相悖时,往往会挖掘出一些无法理解的关联规则。该文针对学生素质综合评估,提出一种基于属性相悖集的过程和优先序列方法,成功地判定和消除了相悖属性,从而使所挖掘出的关联规则成为有明确语义的知识。 展开更多
关键词 属性相悖集 有明确语义 APSM 关联规则 数据挖掘 知识发现 数据库
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Rule Extraction from Trained Artificial Neural Network Based on Genetic Algorithm
20
作者 WANGWen-jian ZHANGLi-xia 《Systems Science and Systems Engineering》 CSCD 2002年第2期240-245,共6页
This paper discusses how to extract symbolic rules from trained artificial neural network (ANN) in domains involving classification using genetic algorithms (GA). Previous methods based on an exhaustive analysis of ne... This paper discusses how to extract symbolic rules from trained artificial neural network (ANN) in domains involving classification using genetic algorithms (GA). Previous methods based on an exhaustive analysis of network connections and output values have already been demonstrated to be intractable in that the scale-up factor increases with the number of nodes and connections in the network. Some experiments explaining effectiveness of the presented method are given as well. 展开更多
关键词 rule extraction neural network genetic algorithm knowledge discovery in database(kdd) data mining(DM)
原文传递
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