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  1. 基于贝叶斯方法的决策树分类算法

  2. 针对数据挖掘的特点和本质,充分利用贝叶斯方法和决策树分类的优点,将贝叶斯的先 验信息方法与决策树分类的信息增益方法相结合,提出了一种新的数据挖掘分类算法(BD1. 0 算 法) ,并对此算法进行了设计和分析。实验分析表明,该算法可以处理不一致或者不完整数据等“脏 数据”,比单纯使用贝叶斯方法或决策树方法具有更高的准确率,而且与C4. 5算法具有近似的时间 复杂度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-12
    • 文件大小:216kb
    • 提供者:dujianlin86
  1. SAS数据挖掘白皮书

  2. 早期的计算机主要就是用来进行数据处理或称数值计算的。后来随着计算机技术及其周边设备和通讯能力的发展,计算机更多地用于了大量繁杂事务的在线处理,生产设备的实时控制等。在此过程中,计算机系统积累了越来越多的数据,数据处理的任务就更加繁重。到今天,即使是发展中的我们中国,在一个企业中有数以几十或上百GB、甚至TB计的生产经营数据已不是什么希奇的事情了。企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财富。它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。但是,面对堆积如“山”的数据,你可能并未看清企业运作的本质规律
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-25
    • 文件大小:520kb
    • 提供者:liema2000
  1. 数据挖掘粗糙集理论与方法

  2. 很有用的粗糙集资料,在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素, 采集到的数据常常包含着噪声,不精确甚至不完整. 粗糙集理论是继概率论,模糊集,证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具. 作为一种较新的软计算方法, 粗糙集近年来越来越受到重视, 其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实, 是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一.   本文介绍了粗糙集理论的基本概念,特点及有关应用.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-04-21
    • 文件大小:398kb
    • 提供者:jyfzone
  1. Linux管理员指南

  2. 目 录前言第一部分 安装Linux操作系统作为服务器软件第1章 Linux发行版本与Windows NT的 技术异同 11.1 Linux操作系统和Linux发行版本 11.2 “自由”软件和GNU许可证 11.2.1 什么是GNU公共许可证 21.2.2 “自由”软件的优势 21.3 NT和Linux操作系统的主要差异 31.3.1 单用户、多用户、网络用户情况的 比较 31.3.2 GUI图形界面与操作系统内核的彼 此相对独立 41.3.3 Windows中的“网络邻居”概念 51.3.4
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2008-04-24
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:feiyu1001
  1. AMIE:在不完整知识库下的关联规则挖掘(代码+文档)

  2. 最近几年,例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。知识库提供了大量的不同种类的实体信息,如人、国家、河流、城市大学等等,同时知识库包含了大量的在实体(entity)间的关系既事实(fact)。当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。 虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据,但是这样大规模的数据仍然不完整。目前构建知识库的方法主要有两种,一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据,第二是人工扩展,但这样的方法对
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2015-03-18
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:obaishusheng
  1. 四级数据库重难点(word版)

  2. 第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录,是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示,是载体;信息是数据的语义解释,是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象,是数据库系统的形式框架,用来描述数据的一组概念和定义,包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件:比较真实地模拟现实世界;易于人们理解;易于计算机实现 三个组成要素:数据结构(静态,数据对象本身结构及之间的联系)、数据操作(对数据对象操作及操作规则的集合)和完整
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-01-21
    • 文件大小:137kb
    • 提供者:courage0603
  1. 基于变异树的黑盒模糊测试方法及系统

  2. 本发明公开了一种基于变异树的黑盒模糊 测试方法及系统,包括:S1,构建变异树,生成模 糊测试用例组;S2,确定除根节点以外的每个节 点的估值并设定估值的阈值;S3,对未遍历的各 个节点的估值进行排序,选出估值最大的节点; S4,对目标程序进行检测;S5,判断是否满足中间 准则或输出是否存在可疑数据;S6,若满足中间 准则或输出不存在可疑数据,则降低该节点及其 孩子节点的估值,并判断该节点降低后的估值是 否小于阈值;S7,若小于阈值,则剪掉以该节点为 根节点的子树,并转到S3;否则调整变异操作,
  3. 所属分类:网络安全

    • 发布日期:2018-05-09
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:jizhuan0248
  1. MIMO系统中的智能天线技术与空时码快速解码的研究.pdf

  2. MIMO系统中的智能天线技术与空时码快速解码的研究杭州屯f科技大学硕士学位论文 ABSTRACT With the development of communication technology and the growing demand for a variety of applications, communications networks are undergoing great change. It is can be expected that mobile communicati
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2019-06-29
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:qq_42079146
  1. 一种挖掘不完整数据的新方法

  2. 知识发现过程中使用的数据通常包括杂音和不完整的信息。 这些数据的不同类别的边界是模糊且不明显的。 当这些数据被聚类或分类时,我们经常得到覆盖物而不是分区,这通常使我们的信息系统不安全。 本文研究了不完全数据的最优划分。 首先,讨论了机盖与机壁分区的关系,定义了机盖与机壁分区之间的距离。 其次,通过梳理和分割方法研究了给定覆盖的最优分区,讨论了从三个不同的分区集族中获取最优分区的问题。 最后,给出了相应的最优算法。 实际的无线信号包含很多噪声,并且基于传统方法对这些数据进行聚类时,边界中会存在许多
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:91kb
    • 提供者:weixin_38597970
  1. 基于频繁模式挖掘的维吾尔文智能组词方法

  2. 以词间空格作为自然分隔符,非常容易获取维吾尔文中的词,但又很难获取结构完整的语义词,因此多种文本处理效果总是很不理想。提出维吾尔文组词的新概念,将数据挖掘中的频繁模式挖掘方法引入到维吾尔文组词中,再结合维吾尔文的语言文字特点,将无先验知识的模式挖掘问题转化为特定模式的匹配问题,提出了一种快速高效的频繁模式挖掘算法,来获取语义完整的维吾尔文词。实验结果表明,通过该算法获取的维吾尔文词,在结构上是稳定的,语义上是完整而独立的。
  3. 所属分类:其它