![主动增量式数据挖掘在联机分析挖掘模型中的应用研究]()
况湘玲[1]2004年在《主动增量式数据挖掘在联机分析挖掘模型中的应用研究》文中指出在经典的联机分析挖掘模型基础上,针对数据挖掘中的基础数据比较复杂的问题,完善了对于数据基础的处理,使用了工作仓库的概念,将数据仓库和其他各种形式的数据文件表示为以数据立方体为基本逻辑结构的工作仓库,并在工作仓库中添加...
![基于粗糙集合和信息熵的分类模型研究]()
郭亚光[1]2005年在《基于粗糙集合和朴素贝叶斯模型的分类问题研究》文中研究说明KDD是在数据库和人工智能的相互融合渗透中逐渐发展起来的一个有着广阔应用前景的新兴研究领域,是从数据中提取人们感兴趣的、潜在的、可用的知识,并表示成用户可理解的形式。分类是KDD领域中重要的研究分支。由波兰数学家Paw...
![基于医学影像的计算机模式分类技术研究与应用]()
李丙春[1]2004年在《基于医学影像的计算机模式分类技术研究与应用》文中研究说明本文作为国家自然科学基金资助课题“基于医学图像数据挖掘技术的研究”的一部分，对医学影像数据挖掘中的一些关键技术和主要算法做了深入的研究。针对乳腺影像数据库，提出了适合乳腺影像的计算机模式分类算法，设计并开发了“乳腺癌计...
![基于变换流程的ECTL工具实现]()
张晓红[1]2004年在《基于变换流程的ECTL工具实现》文中研究表明近年来，随着全球性行业竞争的加剧，越来越多的企业对信息的需求不再满足于表面的数据参考，而需要在整合企业全部信息资源的基础上，获得数据的深层含义，来指导领导者的决策分析。但绝大多数企业目前最大的问题就是数据集中利用存在很大的困难，这...
![基于EP的多分类器表决分类算法]()
刘孟旭[1]2004年在《基于EP的多分类器表决分类算法》文中研究表明数据挖掘又称数据库中知识发现，是从大量数据中用非平凡的方法发现有用的知识。分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，在商业、金融、电讯、DNA分析、科学研究等诸多领域具有广泛的应用。统计学、机器学习、神经网络等领域的研究者提出了很多分...
![基于粗集理论的数据挖掘的数据预处理研究]()
刘春亚[1]2003年在《基于粗集理论的数据预处理及应用研究》文中研究表明随着数据库技术的成熟，数据应用的普及，以及互联网的高速发展，人类积累的数据量正在以指数级速度迅速增长。传统的数据分析和查询方法已不能满足人们对隐藏在数据背后的知识的迫切需要，在这种社会需求的强劲推动下，知识发现和数据挖掘应运而...
![基于数据挖掘的银行客户关系管理]()
曹军[1]2013年在《数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用研究》文中研究指明随着我国金融业对外逐渐开放，国外银行大量进驻国内金融市场。与国外银行相比，国内商业银行无论在管理上还是技术上都无法与之抗衡，使得我国商业银行面临着前所未有的竞争压力。尽管如此，我们也并非无抗衡之力，我们也有自己的优势一一...
![用数据挖掘实现智能入侵检测]()
乐毅[1]2004年在《用数据挖掘实现智能入侵检测》文中认为入侵检测系统的出现使网络信息安全保护上从被动走向主动，这样在网络防火墙基础上又增加一道局域网中内外兼顾的防护网。但是计算机系统的复杂化和网络数据的海量化，为我们安全审计网络数据带来极大的困难。数据挖掘技术的出现和机器学习理论的发展提供解决这...
![基于异常检测的入侵检测系统设计与实现]()
刘强[1]2013年在《基于数据挖掘的入侵检测系统设计与实现》文中认为互联网的飞速发展和普及应用，更好的实现了信息互通、信息互动和信息共享，提高了人们的工作效率，丰富了人们的生活。然而，当越来越多的计算机接入互联网网络时，网络上的每一台计算机都可能成为攻击对象。目前，网络的安全正面临着越来越严重的挑...
![基于数据挖掘的短期负荷预测研究]()
李冬伟[1]2007年在《基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测研究》文中研究表明短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要工作，尤其是随着电力市场的建立和发展，短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。因此，关于如何提高预测精度的问题，一直...
![基于支持向量机的数据挖掘]()
张真真[1]2008年在《支持向量机在大坝安全监测资料分析中的应用》文中提出随着水资源的开发与利用,大坝的安全问题日益突出,正确地预报大坝安全监测量,对指导大坝安全运行和辅助决策具有重要的作用。大坝安全监控模型是分析、评价大坝性态的主要工具,在大坝安全监测中发挥着重大的作用,大坝安全监测资料分析及安...
![数据挖掘算法研究与应用]()
张佳民[1]2008年在《基于数据仓库体系结构的OLAP和数据挖掘技术的研究与应用》文中提出近年来,数据仓库系统在电信业、银行业、零售业、政府机关等都有广泛的应用。数据仓库系统数据量迅速增长和对数据仓库系统需求的发展,对当代数据仓库系统有了新的要求,因此对数据仓库系统及其相关技术的研究有着重要的现实...
![数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究]()
查黎[1]2007年在《数据挖掘在客户关系管理中的应用研究》文中指出在竞争日益激烈的市场经济中，企业面临着前所未有的市场化和客户个性化的挑战。这种大环境下，只有那些能够及时吸收先进的管理理论，利用先进的信息技术和数量分析方法，“多快好省”地获取市场信息，了解市场变化，对市场信息进行科学分析和科学决策...
![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...
![基于神经网络的客户离网预警管理研究]()
何鸿凌[1]2004年在《基于神经网络的客户离网预警管理研究》文中研究指明人工神经网络（下面简称神经网络）被广泛应用在数据挖掘、挖掘，人工智能等多个领域。本文讨论将神经网络技术用于电信行业，帮助电信企业准确、高效地识别出有离网倾向的客户，从而及时地为该企业挽回由于客户离网带来的损失，增强企业的综合竞...
![基于OLAP的商业智能系统研究及应用]()
吴长泽[1]2004年在《基于OLAP的商业智能系统研究及应用》文中进行了进一步梳理信息化建设使得数据库的数量和容量越来越惊人，人们在拥有丰富数据的同时发现缺乏有用的信息和知识。商业智能系统的研究和创建，能充分利用已有的数据资源，把数据转换为信息，从中提炼智慧最终创造出效益。随着操作型数据向分析型数...
![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...
![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...
![基于数据仓库的决策支持系统研究与应用]()
马晓亚[1]2017年在《智慧校园之决策支持系统理论与应用研究》文中研究说明随着互联网技术、数字化校园的发展,高校信息化建设已经趋于成熟,人们关注的焦点已不再仅仅是信息系统的方便和可用性。当前高校信息化的进程正由"数字化校园"向"智慧校园"演进,以往数字化校园...
![公安信息中数据仓库与决策支持系统的应用]()
钱静[1]2003年在《公安信息中数据仓库与决策支持系统的应用》文中提出本文依据数据仓库技术和决策支持系统理论，结合公安信息的特点，以省级公安综合管理信息系统和其数据仓库的建设为应用背景，运用联机分析处理和数据挖掘两种工具，对公安信息建设中的若干问题提出了自己的见解和看法，并经过实践，证明其可行与可...
