搜索结果: 46-60 共查到“计算机软件 数据挖掘”相关记录79条 . 查询时间(0.077 秒)
基于加权快速聚类的异常数据挖掘算法
学习规则 K-均值聚类 加权快速聚类
2009/6/25
聚类是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一，并在其他的科学领域也有广泛的应用。设计了基于加权快速聚类的异常数据挖掘算法，以便能快速发现异常数据。首先通过对数据的每个属性赋予一定权值，权值的大小要体现其对分类的贡献度，并根据属性权值的特点，选择比较优良的初始分区，然后进行多次迭代，得到接近最优分区，接着运用一定规则，发现异常数据类，最后实践证明该技术取得很好的社会效果。
IDS日志数据挖掘的改进算法
数据挖掘 关联规则 最小完美哈希函数
2009/5/13
提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的挖掘算法。基于Apriori的算法，在综合了传统哈希剪枝技术的同时，利用最小完美哈希函数的优点，保证了静态数据库关联规则挖掘，可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整。该算法提高了挖掘效率，通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性。
粗糙集数据挖掘技术在丙酮精制中的应用研究
粗糙集 丙酮精制 产品质量预报
2009/5/6
将基于粗糙集理论的数据挖掘方法应用于丙酮精制过程产品质量的预报。针对流程工业数据高维、构成复杂、连续性强等特点，改进了基本的粗糙集数据挖掘算法，并与模糊聚类等技术相结合，提出了一种适用于流程工业数据的粗糙集数据挖掘方法。在采用实际丙酮精制生产数据作为样本的实验中应用效果良好，表明该方法具有一定的实用价值。
电信数据挖掘数据准备过程的规范化设计
数据挖掘 数据准备 宽表
2009/5/5
从工程化实施电信数据挖掘项目的角度出发，在满足具体商业问题建模的数据要求前提下，对数据准备过程进行了结构化的分析和分解，提出一种规范化方法来约束宽表结构、源系统接口方式、数据预处理流程，并且预定义了相应的数据探索和数据准备过程，从源头改进电信数据挖掘项目的实施效率和质量。
分析了建立海难数据仓库的意义，提出了海难数据仓库的雪花模型，对Aprioir算法进行了改进，用改进后的算法实现了海难数据的关联规则和频繁模式挖掘，用改进的有向图方法实现了关联规则的可视化表示。结果表明，利用数据挖掘技术对海难历史数据作深层次分析，克服了传统统计分析方法的局限性，可挖掘出大量的知识，为以后的航海安全提供借鉴。
基于Web的数据挖掘算法与数据仓库的接口设计
接口 算法 数据仓库
2009/4/20
提出了一种基于Web的数据挖掘系统中数据挖掘算法与数据仓库的接口设计方案，解决了算法与数据仓库的接口问题，实现用户通过Web浏览器动态调用算法，算法在Web环境下对数据仓库数据进行挖掘，发现有用的知识。该接口方案的通用性增强了数据挖掘系统的扩展性，有利于系统快速添加更多的新算法，以满足各种挖掘需求。
基于XML的Web数据挖掘关键技术的研究
Web数据挖掘 XML模型 关键技术
2009/4/17
由于存在着大量的在线信息，WWW成为数据挖掘的热点。该文介绍了Web网页的数据挖掘技术，提出一种基于XML的Web数据挖掘模型，阐述将半结构化HTML文档转换成良构的XML文档的原因，并给出基于HTML Tide库的转换代码，介绍了利用XML技术从Web网页析取数据的关键技术，包括XHTML、XSLT和XQuery等，对Web数据挖掘的其他方面如数据检验和集成作了一定的探讨。
中国人民大学统计学院主办的2009年第六届中国数据挖掘与商业智能研讨会将于2009年6月6日在中国人民大学逸夫会议中心召开,会议主题是数据挖掘应用型的研究。
基于数据挖掘的中医药数据预处理方法
数据预处理 数据挖掘 数据归约
2009/3/20
中药文化的地区差异带来了中医药数据的众多不确定性，为解决基于数据挖掘的新药研制决策支持系统的数据问题，提出了一套规范原始中医药数据的处理方法。应用了数据归约技术、聚类的方法、模糊集理论改进了中医药数据的质量，使得在预处理后的中药方剂数据库中成功挖掘出重要规则，为研制中药新药提供了有力的决策支持。
基于属性归纳的中药方剂数据挖掘
面向属性归纳 概念树 关联属性阈值
2009/3/6
传统的面向属性归纳技术（AOI）存在概化粗糙及算法效率较低等缺陷。为适应中药方剂数据挖掘的复杂需求，提出基于中药数据驱动的属性关联概化算法；为关联的维度创建概念树，利用关联属性与基准属性的相关性以提高归纳的效率，实现了面向属性关联归纳的数据挖掘系统TCMDBMiner。实验结果表明，新算法较传统算法的归纳概化效率提高了23%以上，挖掘结果符合中医理论。
将小波分析和ARMA模型引入时间序列数据挖掘中。利用小波消噪对原始时间序列进行滤波，利用小波变换充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性，把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于BP神经网络和自回归移动平均模型的建模。利用小波重构技术将各尺度域的预报结果组合成为时间序列的最终预报。经过试验验证了该方法的实际有效性
基于小波技术的网络时序数据挖掘
小波变换 信号化 网络安全日志数据库
2009/3/4
网络安全日志数据库是一种历史数据，对它的分析具有十分重要的实际价值，作为一种时序数据库，针对它的信息挖掘已研究出许多方法。该文提出了一种新的对此类时序数据库的信息挖掘方法，利用小波变换多分辨率分析的方法对信号化后网络安全日志数据库中的数据在不同的时间尺度上进行分析和信息挖掘，从中提取出单位时间内网络受到攻击次数的时间周期规律，并对这种方法的分析特性进行了阐述，而且利用小波阈值重建的方法对原始信号数...
基于隐私保护的数据挖掘
隐私保护 数据挖掘 分类 评价
2009/3/2
基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)的目标是在保护原始数据的情况下建立挖掘模型并得到理想的分析结果。该文从PPDM的总体需求出发，基于数据隐藏，将PPDM技术分为安全多方计算技术、匿名技术和数据转换技术。从准确性、隐私性和复杂性3个方面对PPDM技术进行了评估。
数据挖掘技术在税务系统中的应用
数据挖掘 关联规则算法 FAS算法
2009/2/8
基于FAS算法，设计并实现了一个基于最近挖掘结果的数据挖掘系统AR_Miner，包括数据预处理、频繁集初始计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成5个部分，实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按“支持度-可信度”形式的可视化，为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。对历史的稽查数据中纳税人采用的主要违法违章手段之间的关联关系进行了数据挖掘，得到了一些合理的知识，提高了对稽查历史数据的...