• 基于支持向量机的建模预测研究

    基于支持向量机的建模预测研究

    徐国平[1]2008年在《基于支持向量机的动调陀螺仪寿命预测方法研究》文中指出随着我国航天技术的发展,航天器越来越向着高可靠、长寿命、高有效性方向发展。作为这些航天器中必不可少的姿态控制执行机构和姿态测量部件——飞轮、陀螺仪等旋转机电部件,由于其成本高、批量小等特点,如何评估这些产品及其部件的可靠性...
  • 基于粗糙集理论的关联规则挖掘方法研究

    基于粗糙集理论的关联规则挖掘方法研究

    何田[1]2008年在《基于粗糙集和概念格的关联规则挖掘研究》文中进行了进一步梳理数据挖掘研究如何从大量的数据中智能地自动地抽取出有价值的知识和信息,是当前人工智能研究中非常活跃的研究领域。关联规则(AssociationRules)挖掘是数据挖掘领域重要的研究分支。概念格与粗糙集都是有效的数据分析...
  • 基于口语对话的电话自动转接与信息查询技术研究

    基于口语对话的电话自动转接与信息查询技术研究

    杨聪[1]2004年在《基于口语对话的电话自动转接与信息查询技术研究》文中提出人机口语对话系统是目前国际上在自然语言处理领域中热门的高科技研究,利用人机口语对话系统可以实现人和机器之间的智能交互。这在旅游导航、票务查询、电话预约等方面都有很好的应用前景。本课题首先分析了汉语中常见的语法现象,并基于词...
  • 基于分类模型的知识发现机理和方法研究

    基于分类模型的知识发现机理和方法研究

    蒙祖强[1]2004年在《基于分类模型的知识发现机理和方法研究》文中研究指明知识发现(KDD,KnowledgeDiscoveryinDatabases)是从数据中获取知识的一种智能信息处理技术。本论文在深入分析国内外相关研究成果的基础上,首先利用粒度计算理论,独立于具体算法,展开对基于分类模型的知...
  • 基于IDS的网络安全预警系统关键技术研究与实现

    基于IDS的网络安全预警系统关键技术研究与实现

    裴晋泽[1]2004年在《基于IDS的网络安全预警系统关键技术研究与实现》文中认为互联网的发展为全球范围内实现高效的资源和信息共享提供了方便,同时也对网络安全防护提出了新的挑战。日益复杂的网络系统结构,广泛采用的分布式应用环境,海量存储和高带宽的传输技术,都使得集中式的入侵检测技术越来越不能满足网络...
  • 决策树在数据挖掘中若干问题的研究

    决策树在数据挖掘中若干问题的研究

    倪春鹏[1]2004年在《决策树在数据挖掘中若干问题的研究》文中研究表明决策树是一种有效的数据挖掘方法。进一步改进决策树,提高决策树的性能,使其更加适合数据挖掘技术的发展要求具有重要的理论和实践意义。本文对决策树算法中涉及的连续属性离散化问题进行了深入研究,提出了一种高效的离散化算法并对两种新型的改...
  • 对神经网络学习算法的研究

    对神经网络学习算法的研究

    贺清碧[1]2004年在《BP神经网络及应用研究》文中研究指明人工神经网络理论是最近发展起来的十分热门的交叉学科,有着非常广泛的应用前景。由于人工神经网络具有大规模并行信息处理,良好的自适应与自学习等许多特点,因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径。基于神经网络预测方...
  • 基于神经网络的数据挖掘方法研究

    基于神经网络的数据挖掘方法研究

    李必辉[1]2008年在《基于神经网络的销售分析预测研究与应用》文中研究表明在世界范围内,CRM(CustomerRelationManagement)自1997年以来一直迅速发展,成为了企业信息化建设的重要组成部分。同时CRM的广泛应用也积累了海量的客户数据。随着企业竞争得加剧,企业管理对决策支持...
  • 核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用

    核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用

    吴涛[1]2003年在《核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用》文中研究表明近几年来,基于统计学习理论的支持向量机的研究逐渐成为机器学习领域中一个重要的方向。核函数方法正是在支持向量机的研究中提出并逐步得到发展的一种构造非线性变换的方法。由于核函数的好坏直接影响着支持向量机的性能,因此有关核函数的...
  • 多层前向神经网络推广性研究及其应用

    多层前向神经网络推广性研究及其应用

    夏菁[1]2003年在《多层前向神经网络推广性研究及其应用》文中研究说明神经网络在模式识别、函数逼近、数据挖掘等许多领域已经取得了很多成功,但目前神经网络的理论和应用都还存在一些困难,如局部极小点、过学习、欠学习以及推广能力等问题。其中,网络的推广能力是衡量神经网络性能的最重要的指标之一,推广能力差...
  • 面向零售业客户关系管理的数据挖掘模型研究——关联规则的改进和决策分类树的扩展

    面向零售业客户关系管理的数据挖掘模型研究——关联规则的改进和决策分类树的扩展

    汪毅[1]2003年在《面向零售业客户关系管理的数据挖掘模型研究》文中研究指明从20世纪90年代起,随着市场竞争的日益激烈和经济全球化的趋势,也由于不断发展的信息技术较好地解决了战术性的日常运作事务问题,许多企业家和学者开始把关注的焦点从改进内部运作更多地放到管理客户资源上来,并因此提出了所谓客户关...
  • 求解广义互补问题的一个超线性收敛算法

    求解广义互补问题的一个超线性收敛算法

    黎健玲[1]2003年在《线性互补约束优化问题一个超线性收敛的序列线性方程组算法》文中研究指明由于带互补约束的优化问题在经济、工程技术、对策决策等领域有着广泛的应用,因此,对此类问题的研究备受关注.本学位论文讨论的是带线性互补约束优化问题.早期,有些学者试图将此类问题转化为标准光滑的非线性规划问题(...
  • 完备仿射极大曲面的性质

    完备仿射极大曲面的性质

    秦华军[1]2003年在《完备仿射极大曲面的性质》文中研究说明x:M→A~(n+1)是一局部严格凸的超曲面,由定义在一个凸域Ω(?)A~n上的凸函数x_(n+1)=f(x_1,…,x_n)给出。引入Blaschke度量。本文将介绍欧氏完备性和仿射完备性的一般理论,然后将讨论完备的的仿射极大超曲面的性...
  • 数据挖掘分类算法的研究与应用

    数据挖掘分类算法的研究与应用

    王明星[1]2014年在《数据挖掘算法优化研究与应用》文中提出随着现代社会的高速发展,各种各样的信息以及数据呈现爆炸式的增长,积累的信息和数据越来越多。这些存放在媒介中的海量数据,在没有外部工具的帮助下,人们很难从这些巨大的数据量中找到有用的信息,这些数据将成为垃圾数据。数据挖掘技术的出现,很好地解...
  • 基于网络连接记录的异常检测分类模型研究

    基于网络连接记录的异常检测分类模型研究

    米文涛[1]2003年在《基于网络连接记录的异常检测分类模型研究》文中认为随着计算机技术和Internet技术的迅猛发展,计算机安全问题日益突出和复杂。由于入侵检测技术对网络安全起着重要作用,进行入侵检测技术研究具有重要的意义。现有入侵检测技术存在很多不足之处,特别是不能适应海量数据环境下对入侵检测...
  • 局部放电模式识别特征量提取方法研究与特征量相关性分析

    局部放电模式识别特征量提取方法研究与特征量相关性分析

    成小瑛[1]2003年在《局部放电模式识别特征量提取方法研究与特征量相关性分析》文中研究表明电气绝缘在高压电力设备中起着极其重要的作用,绝缘系统的状况直接决定着电力主设备运行的可靠性。局部放电是导致绝缘劣化的重要因素,在线监测局部放电信号并识别放电类型,能够及时发现绝缘内部缺陷及放电发展程度,防止事...
  • 管理信息系统在井筒工具库中的应用研究

    管理信息系统在井筒工具库中的应用研究

    张林[1]2003年在《管理信息系统在井筒工具库中的应用研究》文中进行了进一步梳理企业信息化主要是指进行生产经营的管理工作,把企业物流的管理提高到对企业信息流的管理来控制企业的运作,提供给领导决策所需的信息和生产现场实际情况。管理信息系统作为制造业信息化中重要组成部分之一,对企业来说具有重要的实际意...
  • 决策树生成系统

    决策树生成系统

    宋健[1]2008年在《基于数据挖掘方法的热轧带钢表面质量缺陷分析》文中进行了进一步梳理钢铁产品的一半以上是板材,其中最主要的产品是热轧带钢,宝钢热轧产品最大的质量问题之一是表面缺陷。统计结果显示:由表面质量缺陷所引起的带钢不合格产品已经占总的不合格产品60%以上。由于表面缺陷的产生可以由很多中间生...
  • 基于特征的纹理特征提取、分类与检索方法研究

    基于特征的纹理特征提取、分类与检索方法研究

    刘兴洪[1]2007年在《基于内容相似性的图像特征提取》文中研究表明近年来图像检索发展得越来越快,而图像检索的基础工作就是图像的特征提取,本文以此为背景研究了图像的颜色、纹理、兴趣点、空间结构特征提取方法,并结合这些特征对具有相似内容图片的共性特征提取的方法进行了探讨,以期建立高层语义检索中必需的概...
  • 基于Web的数据挖掘研究

    基于Web的数据挖掘研究

    周世东[1]2008年在《Web数据挖掘在电子商务中的应用研究》文中指出随着Internet的迅速发展和普及,一种新型的商务模式——电子商务的发展越来越引起研究者们的关注,人们希望充分利用其优点,获得更多的经济效益。将数据挖掘的思想和方法应用到电子商务中,帮助电子商务网站从海量信息中获得真正有价值的...