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  1. 模糊数据挖掘研究相关论文

  2. 模糊数据挖掘是模糊集理论和数据挖掘技术的结合而成的一种新的挖掘方法，它解决了传统数据挖掘产生的“边界值过硬”的问题，提供了新的解决问题的方法。这里是几篇相关论文，希望对大家有所帮助！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-17
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：congqiang2008

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：linkui26

  1. 模糊数据挖掘在高校学生管理中的应用

  2. 摘要：分析了目前高校学生管理工作中存在的问题,探讨了模糊数据挖掘理论在高校学生管理中的 应用。研究设计了一种数据挖掘方法,能够对高校学生进行聚类分析,从而发现高校内部学生的类型, 并可判断某学生属于哪一种类型,对高校学生管理工作具有理论和现实意义。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-06
    • 文件大小：221kb
    • 提供者：wlczabc123

  1. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典.ppt

  2. 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-08
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：yangzhifeng045

  1. 数据挖掘算法概要说明

  2. 数据挖掘、机器学习中各种常用模型的概念、算法汇总。内容包括：数据仓库、特征提取、模糊集、粗糙集、Fourier变换、小波变换、决策树、关联关则、kNN、聚类分析、朴素贝叶斯、EM、神经网络、遗传算法、支持向量机、隐Markov模型；提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习；学习机性能评估等。内容有一定的深度，不宜初学者。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2007-11-18
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：yetzi1975

  1. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-数据挖掘概述教程

  2. 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 ....

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-13
    • 文件大小：216kb
    • 提供者：yxinfa

  1. 数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

  2. 在银行业务管理中， 经常需要从大量的数据中提取或发 现与营销决策、服务提升相关的有价值的信息。大型商业银 行数据中心所拥有的海量数据， 其内容主要包括银行业务数 据、信息系统服务数据等。而客户信息、交易日志、后台系 统性能数据综合分析已经逐渐成为大型商业银行数据中心 在现阶段新的工作突破口， 为了适应大型商业银行工作的现 实需要，迫切需要建立起一套具有自动采集、自动传输、可 实现综合查询、具备分析功能的数据挖掘系统。数据挖掘是 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用 数据中，提取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：littlestude

  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：概念、模型、方法和算法

  2. 作为一本教科书，本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。 本收编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 我们被数据所包围着，这些数据是数值型或其他类型，它们都必须经过分析和处理，转换成通知、指导、回答或辅助决策和理解的信息。由于当今数据集的大小和复杂性的增加，就产生了数据挖掘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-09
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：fernberry

  1. 数据挖掘工具应用前景

  2. 随着计算机技术和信息技术的发展，信息的增长速度呈现指数上升，最近几十年产生了很多超大型数据库，遍及超级市场销售、银行存款、天文学、行政办公、科学研究、信息量的急剧增长，使传统分析方法远远不能满足现实的需求。面对海量数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。人们急切的需要一种去粗存精、去伪存真的技术，能够从海量的数据中提取知识和信息的数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-06-13
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：yangxu532208543

  1. 数据挖掘概论

  2. 数据挖掘，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的信息和知识的过程。这个定义包括四个层次的含义。 数据挖掘的过程，数据挖掘的主要方法，分析方法Analytic Method 决策树 Decision Tree 神经网络 Neural Network 相关规则Correlation Rule 数据可视化Data Visualization 遗传算法 Genetic Algorithms 邻近算法 K-nearest 联机分析处理O

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：dafurong

  1. 数据挖掘综述

  2. 从人工智能、统计分析和数据库技术3个方面对数据挖掘技术进行了总结;从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务,包括分类、聚类、回归、关联、序列和偏差6种模式的识别.详细介绍了数据挖掘技术的常用方法,包括模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题. 更多还原

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-10-11
    • 文件大小：601kb
    • 提供者：q02132

  1. 数据挖掘在电力系统稳定评估中的应用

  2. 数据挖掘在电力系统稳定中的应用，使用了模糊聚类和粗糙集理论

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-12-18
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：u010433909

  1. 数据挖掘在医学领域中的应用及研究

  2. 数据挖掘在医学领域中的应用及研究 摘要 (1) 1引言 (1) 2数据挖掘概述 (2) 3医用数据挖掘具有特殊性 (2) 4医用数据挖掘的关键技术 (3) 4.1数据预处理 (3) 4.2信息融合技术 (3) 4.3快速的、鲁棒的挖掘算法 (3) 4.4提供知识的准确性和可靠性 (4) 5数据挖掘在医学中的应用 (4) 5.1关联分析 (4) 5.2聚类分析 (5) 5.3决策树 (5) 5.4人工神经网络 (6) 5.5遗传算法 (7) 5.6医学数据挖掘的计算的计算智能方法及应用 (8)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-05
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：nytcjsjboss

  1. 基于数据挖掘的模块评估法

  2. 提出了将数据挖掘应用于软件工程学中，数据挖掘是一个涉及多领域的交叉学科，它拥有许多成熟的技术。其中，模糊聚类法就

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-19
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：flyskyfrank

  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. 主要介绍数据挖掘基本知识

  2. 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 与　　数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-01-05
    • 文件大小：203kb
    • 提供者：netpuka

  1. 人工智能和数据挖掘在人机工程PHM中的应用

  2. 人工智能和数据挖掘是构建在认知科学、神经心理学、机器学习、数据科学和统计学上的交叉学科。它为人机工程问题的研究与分析,尤其是对复杂人机系统的性能预测与健康管理提供了强有力的计算与分析工具。文中首先分别给出了人工智能与数据挖掘的发展简史以及主要的研究领域和研究途径,而后给出了三个典型算例,分别对矿井作业的安全问题采用小波神经网络方法进行评价,对某系统的性能用模糊神经网络进行预测,对飞行员的脑力负荷用Bayes判别函数法,从主观评价、作业绩效和多项生理指标的角度进行了综合测评。上述典型算例表明:智能

  3. 所属分类：其它

  1. 基于模糊积分集成向量积的数据挖掘方法探讨

  2. 基于模糊积分集成向量积的数据挖掘方法探讨，吴冲，陈贤品，支持向量机（SVM）作为数据挖掘的应用已经成了研究热点，但它多层分类问题中应有改进之处。基于模糊积分集成向量机方法是在SVM基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：321kb
    • 提供者：weixin_38590355

  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
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