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  1. 基于XML_Web服务的供应链信息集成技术与方法研究.nh

  2. 大连理工大学博士学位论文 随着电子商务及其相关技术的发展，集成化供应链(IntgeartdesupPlyChani) 的概念在管理理念不断变化与完善的过程中逐步形成。在2000年的全球供应链 论坛(globalsupplyehainofurm，oseF)上将供应链定义为:“为消费者带来有价值 的产品、服务以及信息的，从源头供应商到最终消费者的核心企业流程的集成” 从上述供应链的定义可以看出，现代的供应链更加侧重从供应(商)、制造(商)、 分销(商)到客户的物流和信息流的协调与集成。 结合上面的

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-04-09
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：solarhughie

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huanghyw

  1. 数据挖掘在电力系统暂态稳定评估中的应用

  2. ：人工智能和数据挖掘在发现潜在问题和提高计算效率 等方面有较大的优越性。综述了几年来人工智能与数据挖掘 等技术应用于电力系统暂态稳定评估所取得的研究成果。对 所涉及的主成分分析、遗传算法、粗糙集、信息熵等数据预 处理方法，神经网络与支持向量机等分类器，可视化显示等 方面的研究成果进行了深入的分析和比较，指出了存在的问 题，并对以后的发展方向进行了一定的展望。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：luojie120

  1. 数据挖掘-概念与技术

  2. 数据挖掘学习：聚类算法研究；数据仓库；分类预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xiaoyanzi2010

  1. 数据挖掘技术研究与分类

  2. 综合全面的数据挖掘的相关知识，包含各类数据挖掘算法的利弊

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-14
    • 文件大小：238kb
    • 提供者：blablabra

  1. 数据挖掘技术与分类算法研究

  2. 数据挖掘技术与分类算法研究----------数据挖掘技术与分类算法研究

  3. 所属分类：其它

  1. 数据挖掘技术研究与应用

  2. 目 录 第一章 引言 1 1.1 数据挖掘技术概述 1 1.1.1数据挖掘产生的背景 1 1.1.2数据挖掘基本概念 1 1.1.3数据挖掘任务 1 1.14数据挖掘方法 2 1.1.5数据挖掘现状与前景 2 1.2 数据挖掘中分类问题 2 1.2.1分类过程 2 1.2.2分类目的 3 1.2.3 分类器评价[4] 3 1.2.4分类方法 3 1.1.5分类研究展望 5 1.3 本论文主要内容 5 1.4 论文安排 6 第二章 分类算法 7 2.1 决策树分类器原理 7 2.1.1 决策树的

  3. 所属分类：数据库

  1. 基于关联挖掘的构件检索方法研究及原型系统实现

  2. 软件复用为避免软件开发过程中的重复劳动提供了解决方案，可以提高软件开发的效率和软件的质量，而软件构件技术是实现软件复用的关键技术。构件复用过程中，用户常因对构件描述机制认识有限而难以提出准确的检索需求，从而影响查准率。本文针对基于刻面描述的软件构件，借鉴数据挖掘中关联规则挖掘的有关理论，提出了带有用户反馈的自适应构件检索系统以及基于关联挖掘的自适应学习算法，从用户检索的历史记录中挖掘用户的显示检索条件和隐性检索需求之间的内在联系，从而完整化和精确化用户的检索条件，提高构件检索的查准率。 本系统

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-02-09
    • 文件大小：923kb
    • 提供者：jackzhou2008

  1. 数据挖掘与分类算法研究

  2. 数据挖掘技术描述与汇总，介绍了部分分类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-08
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：asllj2007

  1. 数据挖掘分类算法研究

  2. 本文首先介绍了数据分类的相关概念，分析了数据挖掘中的几种分类技术: 决策树分类、贝叶斯分类、神经网络分类、支持向量机分类，对其中最常用的 决策树分类算法进行了深入地研究。决策树是分类应用中采用最广泛的模型之 一，与神经网络和贝叶斯方法相比，一决策树无须花费大量的时间和进行上千次 的迭代来训练模型，适用于大规模数据集，除了训练数据中的信息外，不再需 要其他额外信息，表现了很好的分类精确度，以其规则易于提取和容易理解的 学硕士学位论文第一章绪论 优点得到了广泛应用。其核心问题是测试属性选择的策略，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-15
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：ygjundzxl

  1. K-近邻法的文本分类算法分析与改进

  2. 文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝, K-近邻法是常用的文本分类算法之一。在研究K-近邻法的基础上, 根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处, 在满足一定的判定函数前提下, 提出改进后的K-近邻法。改进后的K-近邻法避免了K 值的搜寻过程, 降低了计算复杂性, 提高计算效率。最后通过实验证明了改进K-近邻法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-22
    • 文件大小：177kb
    • 提供者：slt1124

  1. 大数据挖掘技术与应用

  2. 本书针对数据的海量性、复杂性、高维性、模糊性和不完整性，对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究。设计与实现了基于密度和自适应密度可达聚类算法、基于簇特征的动态增量聚类算法、并行聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、高唯复杂数据聚类算法、基于数据场的聚类算法、基于距离的量化关联规则和基于数据场的量化关联规则算法，给出了在矿产资源评价、遥感图像分类、矿业经济分析中的应用例证。全书共分11章，主要内容包括：绪论，基于密度和密度可达聚类分析，基于簇特征的动态增量聚类分析，并行聚类分析

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：108mb
    • 提供者：q1457797371

  1. 数据挖掘原理与算法(PDF)

  2. 系统化地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用和相关概念、原理、算法。对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书的许多工作是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析入手，在此基础上进行技术归纳。另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-06-14
    • 文件大小：129kb
    • 提供者：jim_wangjin

  1. 机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

  2. 机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：yangyang3401

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bucaixia08

  1. 基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模_崔懿心.pdf

  2. 本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术 对微博数据进行预处理，再通过九种机器学习算法训练对比得到 一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示，线性支持分类机 为最优分类算法，基于分类结果的偏好评估模型可以结合传统学 生评价指标，得到一个更具创新性的用户评价体系用于高校的学 生评价工作中.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-31
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yylove110

  1. 科技文献数据挖掘关键技术研究.pdf

  2. 科技文献数据挖掘关键技术研究分类号 密级: UDC 编号 工学硕士学位论文 科技文献数据挖掘关键技术研究 硕士研究生:李梦阳 指导教师:姚念民教授 学位级别:工学硕士 学科、专业:计算机科学与技术 所在单位:计算机科学与技术学院 论文提交日期:2015年3月3日 论文答日期:2015年3月13日 学位授予单位:哈尔滨工程人学 Classified Index U. D. C. A Dissertation for the degree of M. Eng Research on key tec

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：dddds123

  1. 大数据市场年度综合报告.pdf

  2. 大数据市场年度综合报告.pdf中国大数据市场年度综合报告2016 2016年8月 易观发现 国家大数据发展相关政策密集出台 《促进大数据发展行动纲要》中指出,我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合, 是当代信息社会的数捱资源总和,是信息吋代的全数拆,既包括互联网数据,也包括政府数据和行业 数据。经过多年发展,传统信息化对经济社会发展的支撑和引领作为无法充分发挥,迫切需要打破部 门割据和行业壁垒,促进互联冮通、数据开放、信息共享和业务协同,切实以数据流引领技术流、物 质流、资金沇、人才

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：qq_34543438

  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：songzailu6482

  1. 多模态张量数据挖掘算法及应用

  2. 近年来,多模态数据挖掘技术备受关注,如何高效地挖掘大量多模态数据成为一个研究热点。其中,基于张量表示的多模态数据挖掘,即多模态张量数据挖掘,是一个重要的研究问题。综述了多模态张量数据挖掘算法进展及其在计算机视觉中的应用。首先根据算法的样本标记、任务和核心技术的不同,对这些方法进行分类,并给出了相应的介绍和分析。其次,讨论了一些多模态张量数据挖掘算法在计算机视觉问题中的典型应用。最后,就多模态张量挖掘在计算机视觉领域的研究现状与研究前景进行了简要的分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：316kb
    • 提供者：weixin_38653691
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