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搜索结果: 1-15 共查到管理学 数据挖掘相关记录50条 . 查询时间(0.194 秒)
抗生素抗性基因(Antibiotic resistance genes, ARGs)作为一种新型污染物在环境中具有持久性和快速扩散的特点,ARGs在世界各地的快速传播对公共卫生安全构成了严重威胁。在过去的若干年中,诸多学者致力于开发高效的ARGs去除工艺。随着人工湿地在工业废水、生活污水和养殖废水等处理中的广泛应用,利用人工湿地去除ARGs引起了许多研究人员的关注。一些研究人员致力于优化人工湿地的...
随着我国城市化水平不断提高,居民对生活品质诉求日益增强,公众环境意识显著提升,环境保护投诉的数量随之增加。区别于自上而下的传统环境监测网络,环保投诉直接来自于公众,具有快速直接反应城市环境问题、包含丰富的环境信息等特点。
随着我国城市化水平不断提高,居民对生活品质诉求日益增强,公众环境意识显著提升,环境保护投诉的数量随之增加。区别于自上而下的传统环境监测网络,环保投诉直接来自于公众,具有快速直接反应城市环境问题、包含丰富的环境信息等特点。
2018年10月26日上午,“农业大数据整合与多源遥感数据挖掘研讨会暨国家农业科学数据共享中心区划科学——天津土地利用分中心揭牌仪式”,在天津工业大学经济与管理学院A座103会议室召开。天津市农村工作委员会副主任毛科军、国家农业科学数据共享中心区划科学首席专家陈佑启研究员、天津工业大学副校长赵宏教授出席并致辞,来自中国农科院、天津市农委、天津市农科院等单位共二百余人参加了本次会议。本次会议在毛科军...
目前越来越多的数据挖掘方法被用于风险预警中,决策树、支持向量机、神经网络、Logistic回归等方法在风险预警中都表现出了较好的特性和预警效果,但是不同数据挖掘分类方法得到的结果不同,往往导致预警结果的不一致,因此也会存在一定风险。本文引入信息融合技术对不同数据挖掘分类方法得到的结果进行融合处理得到最优的结果,解决了不同数据挖掘方法得到的结果不一致问题。文章在SVM和Logistic回归的数据挖掘...
数据时代背景下传统的工程项目管理已经不能适应科学管理的要求,而数据挖掘这一技术手段为工程项目管理提供了新的提升路径。从大数据背景出发,分析了工程项目管理的困境,提出了构建大数据挖掘的管理层次和制度结构以及大数据挖掘项目组解决方法,基于房地产工程项目设计了工期进度控制模型并进行了应用性研究。
产品研发本质上是不同知识相互作用的结果。因此,产品研发的关键在于如何有效利用知识。首先,提出了基于知识来源的产品开发过程模型,对产品研发过程模型各阶段所涉及的知识进行了分析;其次,提出了基于数据挖掘构建产品研发显性知识地图的步骤;最后,以汽车研发为例,构建了汽车产品研发显性知识地图。
应用搜索路径连接统计法和搜索路径节点对统计法计算引证路径的连接度,提出了一种基于专利引证网络的技术进化路线提取算法。从美国专利数据库中采集了5073项1975年至1999年授权的数据挖掘领域的相关专利,分析了专利的地区分布情况和年度分布情况。从专利数据集NBER中查询得到专利引证关系,利用网络分析软件Pajek构建专利引证网络,提取了数据挖掘领域的技术进化路线。由实验结果可知,技术进化路线包含创新...
数据挖掘是在数据库中对数据进行一定的处理,从而获得其中隐含、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。这些知识可以用于知识管理、问题求解、制定决策、过程控制和其他领域。本文分析了数据挖掘技术的相关领域及其基本问题,为知识获取提供了一种新方法。
本文从数据挖掘技术谈起,结合证券行业的特点和实际应用,提出并分析证券行业需求,并针对“客户”这个主题,给出了证券行业数据仓库解决方案,提出了数据挖掘在证券行业中的应用。
数据挖掘的思想,提出了利用Bernstein基构建一般函数数据的方法。在此基础上,根据中国31个省(自治区、直辖市)城镇居民的人均年收入和消费性支出的数据,构建了消费函数数据,并进行误差分析,求出消费函数的一阶和二阶导数,进一步挖掘消费函数的发展速率,取得良好的效果。
文章从算法角度对关联规则的提出、演变过程和前沿研究进行了较为详细的考察,并在此基础上提出了关联规则未来研究的领域和发展趋势。文章先详细地考察了关联规则的三类典型算法,然后总结了基于复杂数据属性的关联规则算法扩展。为考察其他方面的算法扩展和介绍其他学科领域对关联规则的研究奠定了基础。
数据挖掘概述     数据挖掘  概述       2013/8/13
随着数据库技术的飞速发展以及数据库管理系统的广泛应用,许多企业和部门建立了自身的数据库管理系统,经过长年努力,已经积累了越来越多的数据。于是,人们开始渴望通过对这些庞大的数据分析得到更多的有助于决策的信息。虽然,目前的数据库系统可以高效率地实现数据的录入、查询、统计等功能,但由于数据量庞大以及数据库系统中分析方法的严重缺乏,使得它无法发现数据中隐藏的相互联系,更无法根据当前和历史的数据去预测未来的...

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