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  1. 数据挖掘在各行业的应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-19
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：liaosaien

  1. 数据挖掘各行业应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-06-20
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：caiyewen1992

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：225280
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：225280
    • 提供者：q6115759

  1. 数据挖掘论文合集-242篇（part1）

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-13
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：night_furry

  1. 数据挖掘论文合集-242篇（part2）

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-13
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：mathlf2015

  1. 数据挖掘论文合集-242篇（part3）

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-13
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hutingt77

  1. 基于粗糙集理论的多属性决策

  2. 基于粗糙集理论的多属性决策，邢雨珍，，粗糙集理论是一种新型软计算方法，是分析和处理模糊和不确定信息的有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38650842

  1. 基于粗糙集理论的多传感器信息融合及其在机器人中的应用

  2. 将粗糙集理论应用于多传感器信息融合中,利用粗糙集理论的属性约简、值约简等相关约简概念剔除冗余信息,提取最简决策规则形成信息融合算法,有效的提高了信息融合系统的效率和准确性,并探讨了该算法在机器人中的应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：337920
    • 提供者：weixin_38696090

  1. 大数据环境下多决策表的区间值全局近似约简

  2. 在电力大数据中,很多具体的应用如负荷预测、故障诊断都需要依据一段时间内的数据变化来判断所属类别,对某一条数据进行类别判定是毫无意义的.基于此,将区间值粗糙集引入到大数据分类问题中,分别从代数观和信息观提出了基于属性依赖度和基于互信息的区间值启发式约简相关定义和性质证明,并给出相应算法,丰富和发展了区间值粗糙集理论,同时为大数据的分析研究提供了思路.针对大数据的分布式存储架构,又提出了多决策表的区间值全局约简概念和性质证明,进一步给出多决策表的区间值全局约简算法.为了使得算法在实际应用中取得更好的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1025024
    • 提供者：weixin_38696143

  1. 分层决策规则挖掘

  2. 决策规则挖掘是机器学习和数据挖掘中的一项重要技术。 在过去的几年中对此进行了深入的研究。 但是，大多数现有算法均基于平面数据集，从中提取的一组决策规则对于大规模数据可能非常大。 这样的一组规则不容易理解，对用户确实有用。 此外，太多规则可能会导致过度拟合。 因此，本文提供了一种分层决策规则挖掘的方法。 它可以从不同的抽象级别挖掘决策规则。 这种方法的目的是通过结合多维数据模型的层次结构和粗糙集理论的技术来提高决策规则挖掘的质量和效率。 该方法遵循所谓的“分而治之”的策略。 它不仅可以提供一种分层

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：337920
    • 提供者：weixin_38509082

  1. 不完整的多粒度粗糙集

  2. 原始的粗糙集模型主要与给定宇宙上的单个等价关系描述的集的近似有关。 从粒度计算的角度来看，经典的粗糙集理论是基于单个粒度的。 这篇对应论文首先将基于公差关系的粗糙集模型扩展到基于多粒度的不完整粗糙集模型，其中通过使用宇宙上的多个公差关系来定义集近似值。 然后，针对该粗糙集框架提出了几种基本措施，并引入了近似归约的概念来表征保留该粗糙集模型中所有决策类的较低近似值和较高近似值的最小属性子集。 最后，设计了几种关键算法来寻找近似归约。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：595968
    • 提供者：weixin_38727928

  1. MGRS：多粒度粗糙集

  2. 原始的粗糙集模型是由Pawlak开发的，主要涉及由宇宙上单个二元关系描述的集合的逼近。 在视图中在粒度计算方面，经典的粗糙集理论是通过一次粒化建立的。 本文将Pawlak的粗糙集模型扩展为多粒度粗糙集模型（MGRS），其中集合近似值是通过在宇宙。 获得了MGRS的许多重要特性。 结果表明Pawlak的粗糙集理论的某些特性是MGRS的特例。 而且，一些重要的度量，例如精度度量a，近似质量给出了c和近似值p的精度，它们根据a重新解释基于集合，Marczewski–Steinhaus度量和包含度的经典

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：489472
    • 提供者：weixin_38736562

  1. 一种基于垂直分布的多决策表全局属性核求解算法

  2. 针对分布式环境下粗糙集理论研究的重要性,引入全局决策表和局部决策表的概念,并提出一种基于垂直分布的多决策表全局属性核求解算法.该算法可充分利用求得的局部不一致对象和局部差别矩阵,有效提高垂直分布的多决策表全局属性核求解效率.分析结果表明本文算法是有效的, 可行的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：343040
    • 提供者：weixin_38648396

  1. 基于粗糙集的犹豫模糊多属性决策方法

  2. 针对属性值为犹豫模糊元的决策问题, 提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法. 首先, 依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵; 然后, 根据判断矩阵对属性集进行约简, 确定属性权重; 最后, 基于TOPSIS 思想, 计算各方案与理想点的综合贴近度, 得到方案的优劣次序, 并通过算例分析表明了该方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38707061

  1. 基于近似决策熵的属性约简

  2. 粗糙集理论已被证明是一种有效的属性约简方法. 目前有许多启发式属性约简算法已被提出, 其中基于信息熵的属性约简算法受到了广泛的关注. 为此, 针对现有的基于信息熵的属性约简算法问题, 定义一种新的信息熵模型—–近似决策熵, 并提出一种基于近似决策熵的属性约简(ADEAR) 算法. 通过在多个UCI 数据集上的实验表明, 与现有算法相比, ADEAR算法能够获得较小的约简和较高的分类精度, 具有相对较低的计算开销.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：176128
    • 提供者：weixin_38595473