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基于概念层次树的数据挖掘算法的研究与实现 被引量:12
1
作者 王大玲 于戈 +2 位作者 鲍玉斌 王国仁 刘斌武 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第6期88-91,共4页
1 引言 随着计算机技术、特别是数据库技术的发展,多年来,在冶金企业中,积累了海量的生产现场参数,它们以各种形式存放在数据库中.如何通过对这些数据的分析和处理,发现其中潜在的、未知的规则和知识, 以便从中找到影响产品质量的原因,... 1 引言 随着计算机技术、特别是数据库技术的发展,多年来,在冶金企业中,积累了海量的生产现场参数,它们以各种形式存放在数据库中.如何通过对这些数据的分析和处理,发现其中潜在的、未知的规则和知识, 以便从中找到影响产品质量的原因,达到提高产品质量、降低成本等目的,是亟待解决的问题,数据挖掘技术为此提供了有利的支持. 展开更多
关键词 数据 数据挖掘算法 概念层次树 数据
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基于距离的异常数据挖掘算法及其应用 被引量:12
2
作者 赵泽茂 何坤金 胡友进 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第9期105-107,共3页
给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据。作为特例,把单指标的异常数据挖掘算... 给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据。作为特例,把单指标的异常数据挖掘算法应用于校园网Web服务器日志文件,给出了上网用户的频率分析图。 展开更多
关键词 异常数据挖掘 WEB日志 学生成绩 上网行为模式 数据挖掘算法 异常数据 距离 应用 WEB服务器 海量数据
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小波在数据挖掘算法中的运用 被引量:1
3
作者 文俊浩 胡显芝 +1 位作者 何光辉 徐玲 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期111-115,共5页
由于小波理论具有良好的构造性和实际应用性,近年来被广泛地应用于诸如图像处理、计算机可视化、网络管理和数据挖掘等计算机科学研究领域。小波有很多良好的性质,如多分辨的分解结构、变换的时空线性复杂性等特性,从而可以为数据挖掘... 由于小波理论具有良好的构造性和实际应用性,近年来被广泛地应用于诸如图像处理、计算机可视化、网络管理和数据挖掘等计算机科学研究领域。小波有很多良好的性质,如多分辨的分解结构、变换的时空线性复杂性等特性,从而可以为数据挖掘提供更加有效的算法。给出了小波在聚类、分类、分布式数据挖掘、相似性搜索、近似查询处理、可视化等算法中的运用,讨论了小波在数据挖掘研究中的影响,并简述了有潜力的未来研究方向。 展开更多
关键词 数据挖掘 小波 数据挖掘算法
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基于离散Fourier变换的通信网可靠性数据挖掘算法模型 被引量:1
4
作者 周中定 孙青华 梁雄健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第1期67-69,共3页
In this paper, it presents a data mining model based on Discrete Fourier Transform (DFT)theory for relia-bility data of communication networks, it helps us analyze aberrance data information and provide a method to an... In this paper, it presents a data mining model based on Discrete Fourier Transform (DFT)theory for relia-bility data of communication networks, it helps us analyze aberrance data information and provide a method to analy-sis and evaluate reliability data for management of communication network. It's effective and convenient by a practicalapplication. 展开更多
关键词 离散Fourier变换 通信网 可靠性 数据挖掘算法 数据 文本模型
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基于数据挖掘算法的高校教学质量评估模型设计 被引量:15
5
作者 李育阳 《现代电子技术》 北大核心 2020年第17期119-122,共4页
高校教学质量是一项重要的高校水平评价指标,但是高校教学质量与多种影响因素相关,变化规律十分复杂,使得当前模型无法准确对高校教学质量进行评估。为了解决当前高校教学质量评估过程中存在的不足,以提高高校教学质量评估正确率,设计... 高校教学质量是一项重要的高校水平评价指标,但是高校教学质量与多种影响因素相关,变化规律十分复杂,使得当前模型无法准确对高校教学质量进行评估。为了解决当前高校教学质量评估过程中存在的不足,以提高高校教学质量评估正确率,设计了基于数据挖掘算法的高校教学质量评估模型。该模型首先对当前高校教学质量评估的相关文献进行研究和分析,建立高校教学质量评估的影响因素;然后,采集高校教学质量影响因素数据,并通过专家确定高校教学质量等级,建立高校教学质量评估的学习样本;最后,引入数据挖掘技术的BP神经网络对学习样本进行训练,形成高校教学质量评估模型,并通过具体实例分析高校教学质量模型的优越性。结果表明,数据挖掘算法可以描述高校教学质量等级之间的差别,获得高精度的高校教学质量评估结果,而且高校教学质量评估误差要远小于当前典型的高校教学质量评估方法,优越性十分显著。 展开更多
关键词 高校教学管理 质量评估 影响因素 数据挖掘算法 学习样本 模型通用性
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基于数据挖掘算法的移动电子商务群体用户访问控制模型 被引量:13
6
作者 李艳 《现代电子技术》 北大核心 2020年第4期153-156,共4页
基于数据挖掘算法的移动电子商务群体用户访问控制模型,挖掘群体用户在移动电子商务网络中的频繁浏览页面,提高用户访问控制精确度。先通过MFP数据挖掘算法获取用户最大向前引用序列,通过用户最大向前引用序列建立基于数据挖掘算法的用... 基于数据挖掘算法的移动电子商务群体用户访问控制模型,挖掘群体用户在移动电子商务网络中的频繁浏览页面,提高用户访问控制精确度。先通过MFP数据挖掘算法获取用户最大向前引用序列,通过用户最大向前引用序列建立基于数据挖掘算法的用户访问控制模型,模型中的事件产生器接收最大向前引用序列数据后,事件分析处理器利用决策树的贪心算法创建序列数据决策树,通过属性选择度量算法形成多重分类器分类序列数据,响应单元在接收序列数据为正常数据时输出相应值且同意用户访问,在接收序列数据为异常数据时抑制序列数据并拒绝用户访问。实验结果表明,该模型在并发用户数量为200人时,再次登录的响应时间仅为524 ms,可有效控制移动电子商务群体用户对于网站的访问响应时间,在移动电子商务网站3 500条信息中拦截危险访问信息准确率高达95%以上。 展开更多
关键词 访问控制模型 数据挖掘算法 移动电子商务 群体用户 事件产生器 多重分类器
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基于抽样的概念层次数据挖掘算法 被引量:1
7
作者 李波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第7期87-89,共3页
一、引言 属性归纳算法的出现主要有以下几个原因.首先,虽然某些规律,如关联规则可以在基本概念层上发现[3,4],但是一些更让人感兴趣的规律一般只在更高的概念层上才能发现,并且表达得更简洁一些.因此有必要将数据库中的基本数据泛化到... 一、引言 属性归纳算法的出现主要有以下几个原因.首先,虽然某些规律,如关联规则可以在基本概念层上发现[3,4],但是一些更让人感兴趣的规律一般只在更高的概念层上才能发现,并且表达得更简洁一些.因此有必要将数据库中的基本数据泛化到相对高的概念层上才能更有效地挖掘数据. 展开更多
关键词 数据 属性归纳算法 概念层次数据挖掘算法 数据
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智能数据挖掘算法的采摘机器人执行系统优化 被引量:5
8
作者 董雷刚 崔晓微 《农机化研究》 北大核心 2023年第7期224-227,237,共5页
针对传统的人工采摘方式采摘效率低、效果差的问题,基于智能数据挖掘算法对采摘机器人的执行系统进行了优化。采摘机器人的执行系统包括控制器模块、传感器模块、行走机构、机械臂模块和末端执行器模块。为了提升机器人对果蔬的准确识... 针对传统的人工采摘方式采摘效率低、效果差的问题,基于智能数据挖掘算法对采摘机器人的执行系统进行了优化。采摘机器人的执行系统包括控制器模块、传感器模块、行走机构、机械臂模块和末端执行器模块。为了提升机器人对果蔬的准确识别率并定位,采用数据挖掘算法进行图像数据处理,以有效提升数据处理速度,并根据定位结果进行避障和路径规划。为了验证采摘机器人的性能,对其进行果蔬识别和采摘试验。试验结果表明:采摘机器人可以准确识别果蔬,采摘成功率较高,能够满足农户的要求。 展开更多
关键词 采摘机器人 智能数据挖掘算法 执行系统 图像处理
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实时系统中数据挖掘算法的研究 被引量:2
9
作者 于江 刘克勤 《现代电力》 2002年第5期76-81,共6页
数据挖掘技术在计算机控制领域有着十分广泛的应用和巨大的意义。在这一领域范围内 ,对基于实时系统的数据挖掘算法进行研究 ;介绍在本算法研究中 ,所应用到的相关的 KDD和数据挖掘技术的基本概念和内容 ;根据数据挖掘中时间序列技术 ,... 数据挖掘技术在计算机控制领域有着十分广泛的应用和巨大的意义。在这一领域范围内 ,对基于实时系统的数据挖掘算法进行研究 ;介绍在本算法研究中 ,所应用到的相关的 KDD和数据挖掘技术的基本概念和内容 ;根据数据挖掘中时间序列技术 ,设计并实现一种有效的算法解决方案 ,此算法针对的是实时系统中数据 ,并对数据挖掘的结果进行趋势预测。 展开更多
关键词 实时系统 数据挖掘算法 序列模式 时序序列 知识发现 数据
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社交媒体舆论操纵者识别的数据挖掘算法及实证分析——以国际大型赛事为例 被引量:9
10
作者 石峰 李彦泽 邵雷 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2023年第6期147-153,共7页
[研究目的]提出一种智能数据挖掘分析算法,用于识别域外社交媒体舆论操纵者及其操纵策略,并进行实证分析。[研究方法]以北京冬奥会为例,基于国内外主流社交媒体数据,利用本研究提出的社交媒体洞察系统和社媒数据智能挖掘算法,分析域外... [研究目的]提出一种智能数据挖掘分析算法,用于识别域外社交媒体舆论操纵者及其操纵策略,并进行实证分析。[研究方法]以北京冬奥会为例,基于国内外主流社交媒体数据,利用本研究提出的社交媒体洞察系统和社媒数据智能挖掘算法,分析域外势力抵制冬奥会的舆论主题策划、实施手段方式,并识别出幕后操纵负面舆论的组织、个人和机器人。[研究结论]操纵者采用“认知战”的手法,利用敏感政治话题,编造负面谣言、制造负面事件、发酵负面舆论,同时利用社媒机器人加速虚假信息传播,先入为主,误导民众认知,煽动民众情绪,操纵国际舆论,给主办方造成严重的国际舆论负面影响。当前相对有效的应对举措是利用技术手段进行实时监测和预警。 展开更多
关键词 社交媒体 舆论操纵 数据挖掘算法 认知战 大型体育赛事 冬奥会
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基于数据挖掘算法的审计数据分析及案例应用 被引量:11
11
作者 王良 鲍喜 +2 位作者 王云 周建成 张海超 《中国注册会计师》 北大核心 2020年第6期101-105,共5页
"数据挖掘"通常也称为"知识发现",顾名思义就是从海量数据中找出有用的知识。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。本文主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提... "数据挖掘"通常也称为"知识发现",顾名思义就是从海量数据中找出有用的知识。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。本文主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据,通过机器学习和数据库的交叉运用,从而实现基于数据分析挖掘的审计方法。 展开更多
关键词 数据挖掘算法 审计数据 孤立点挖掘 数据挖掘技术 案例应用
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云模型数据挖掘算法的高校教育信息化效益评估模型构建 被引量:3
12
作者 唐菡悄 沈磊 《现代电子技术》 北大核心 2020年第13期25-27,31,共4页
传统高校教育信息化效益评估模型的数据处理量少,因此构建一个云模型数据挖掘算法的高校教育信息化效益评估模型。建立评估指标体系,融合全局评估视角,得到了评估指标的三维结构,通过计算数据的后挖掘概率计算出判决准则,利用该准则对... 传统高校教育信息化效益评估模型的数据处理量少,因此构建一个云模型数据挖掘算法的高校教育信息化效益评估模型。建立评估指标体系,融合全局评估视角,得到了评估指标的三维结构,通过计算数据的后挖掘概率计算出判决准则,利用该准则对评估体系中的各个指标进行评分,最后计算原始的指标数据矩阵,确定指标隶属度向量,完成教育信息化效益的评估流程。实验结果表明,设计的评估模型在完成评估时的数据处理量比传统模型高出51%,说明设计的评估模型在处理海量数据时的性能比传统模型更加优越。 展开更多
关键词 效益评估模型 数据挖掘算法 高校教育信息化 评估指标三维结构 判决准则 评估流程
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基于数据挖掘算法的通信领域故障信号识别性能分析 被引量:3
13
作者 陈家璘 孙俊 +3 位作者 贺易 张锦华 杨硕 赵世文 《电子测量技术》 2019年第23期179-183,共5页
针对通信领域故障信号识别的技术问题,提出了基于数据挖掘算法的通信故障信号识别方法。通过Kmeans聚类算法,使得用户从诸如温度、振动、电网故障、负荷、湿度、谐波、磁场、电网纹波等影响通信质量的样本数据中,根据通信类别样本的某... 针对通信领域故障信号识别的技术问题,提出了基于数据挖掘算法的通信故障信号识别方法。通过Kmeans聚类算法,使得用户从诸如温度、振动、电网故障、负荷、湿度、谐波、磁场、电网纹波等影响通信质量的样本数据中,根据通信类别样本的某些属性或某类特征,确定聚类簇数K,把通信样本类型归为已确定的某一类别中,使得簇内的通信样本数据能够紧密分布在一起,并通过欧几里得距离公式计算出某个类别范围内的数据,通过对数据进行聚类,使用户快速对影响因子进行分析、计算,大大提高了分类效果及稳定性。然后在聚类的数据中,采用BP神经网络模型再次对获取的聚类数据进行训练、计算,能够映射、处理不同聚类类别故障信息数据之间的复杂非线性关系,更加精确、及时处理数据,使用户对评估故障信号的精确度大大提高,减少了计算误差。 展开更多
关键词 通信领域 故障信号识别 数据挖掘算法 K-MEANS聚类算法 BP神经网络模型
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基于数据挖掘算法的电力行业智能培训服务质量评估方法 被引量:2
14
作者 温炜 刘媛媛 杨瑞 《湖北农业科学》 2023年第S01期221-225,共5页
以电力行业智能培训服务质量评估为切入点,基于数据挖掘算法,对数据进行分析与挖掘,探讨电力行业智能培训服务质量评估的相关问题。通过聚类分析,能够清晰地将电力行业员工划分为不同的学习群体,进一步为他们提供更加个性化的培训服务... 以电力行业智能培训服务质量评估为切入点,基于数据挖掘算法,对数据进行分析与挖掘,探讨电力行业智能培训服务质量评估的相关问题。通过聚类分析,能够清晰地将电力行业员工划分为不同的学习群体,进一步为他们提供更加个性化的培训服务。通过分类分析,可以预测哪些员工可能在学习中遇到困难,为他们准备必要的帮扶措施。关联规则分析揭示了不同课程之间的内在联系,为优化课程结构和内容提供了有力的数据支持。 展开更多
关键词 电力行业 智能培训 数据挖掘算法 聚类分析 分类分析 关联规则分析 服务质量 评估
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应用数据挖掘算法预测台风条件下PM_(2.5)质量浓度 被引量:1
15
作者 黄杰华 何龙 +3 位作者 张明棣 颜宇春 马彬 张晓东 《环境监测管理与技术》 CSCD 2016年第3期54-57,共4页
利用6种数据挖掘算法对2012年台风和污染物浓度等数据建模,建立台风条件下的气象因素和环境空气中PM2.5的关系模型。通过对2013年数据的测试,表明6种数据挖掘方法模型的预测值与实测值具有很好的一致性。6种算法均能实现实时预测,其中Ba... 利用6种数据挖掘算法对2012年台风和污染物浓度等数据建模,建立台风条件下的气象因素和环境空气中PM2.5的关系模型。通过对2013年数据的测试,表明6种数据挖掘方法模型的预测值与实测值具有很好的一致性。6种算法均能实现实时预测,其中Bagging算法预测结果的相关性整体最好,而对于测试样本,M5Rules算法最好,SMOreg算法次之。以2013年的超强台风"海燕"的预测为例,讨论台风条件下PM_(2.5)质量浓度的变化过程及对预测结果的解释。 展开更多
关键词 PM2.5 台风 数据挖掘算法 预测 环境空气
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基于数据挖掘算法的热压罐固化周期预测研究
16
作者 魏士鹏 王宁 袁喆 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2021年第5期98-102,共5页
目前,计划人员只能根据相关工艺文件中固化参数及热压罐固化周期的历史数据对热压罐进行连续排罐,导致计划人员无法制定精细的排产计划,还没有利用数据挖掘算法对热压罐固化周期进行预测的研究。采用支持向量回归和KNN预测两种预测方法... 目前,计划人员只能根据相关工艺文件中固化参数及热压罐固化周期的历史数据对热压罐进行连续排罐,导致计划人员无法制定精细的排产计划,还没有利用数据挖掘算法对热压罐固化周期进行预测的研究。采用支持向量回归和KNN预测两种预测方法,并对两种方法的预测结果进行对比试验。试验表明KNN预测的预测结果中有90%的罐次均优于支持向量回归的预测结果,且有90%罐次的误差小于0.5h。最后对两种方法的预测结果进行了原因分析。 展开更多
关键词 热压罐 周期预测 数据挖掘算法 支持向量回归 KNN预测
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基于数据挖掘算法的通信领域故障信号识别性能分析
17
作者 陈家璘 孙俊 +3 位作者 贺易 张锦华 杨硕 赵世文 《电子测量技术》 2020年第3期114-118,共5页
针对通信领域故障信号识别的技术问题,提出了基于数据挖掘算法的通信故障信号识别方法。通过K-means聚类算法,使得用户从诸如温度、振动、电网故障、负荷、湿度、谐波、磁场、电网纹波等影响通信质量的样本数据中,根据通信类别样本的某... 针对通信领域故障信号识别的技术问题,提出了基于数据挖掘算法的通信故障信号识别方法。通过K-means聚类算法,使得用户从诸如温度、振动、电网故障、负荷、湿度、谐波、磁场、电网纹波等影响通信质量的样本数据中,根据通信类别样本的某些属性或某类特征,确定聚类簇数K,把通信样本类型归为已确定的某一类别中,使得簇内的通信样本数据能够紧密分布在一起,并通过欧几里得距离公式计算出某个类别范围内的数据。通过对数据进行聚类,使用户快速对影响因子进行分析、计算,大大提高了分类效果及稳定性。然后在聚类的数据中,采用BP神经网络模型再次对获取的聚类数据进行训练、计算,能够映射、处理不同聚类类别故障信息数据之间的复杂非线性关系,更加精确、及时处理数据,使用户对评估故障信号的精确度大大提高,减少了计算误差。 展开更多
关键词 通信领域 故障信号识别 数据挖掘算法 K-MEANS聚类算法 BP神经网络模型
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关系数据库中模糊规则的快速挖掘算法(英文) 被引量:10
18
作者 陈宁 陈安 周龙骧 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期949-959,共11页
关联规则和时序规则是数据挖掘的任务之一 .在以往的算法中 ,规则通常用确定的数值或概念来表示 ,往往不具有实际意义 ,而且不容易被用户理解 .研究了从大型关系数据库中挖掘模糊关联规则和模糊时序规则的问题 .基于模糊集合的理论 ,提... 关联规则和时序规则是数据挖掘的任务之一 .在以往的算法中 ,规则通常用确定的数值或概念来表示 ,往往不具有实际意义 ,而且不容易被用户理解 .研究了从大型关系数据库中挖掘模糊关联规则和模糊时序规则的问题 .基于模糊集合的理论 ,提出了两个模糊关联规则的挖掘算法 ,然后把它们分别扩展为模糊时序规则的挖掘算法 .用模糊概念表示的规则更符合人的思维和表达习惯 。 展开更多
关键词 模糊关联规则 模糊时序规则 数据挖掘算法 关系数据 模糊集合
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一种高效的数据集划分关联规则挖掘算法 被引量:1
19
作者 孙雁 田忠和 王泉德 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第12期118-120,共3页
设计了一种新的数据集划分关联规则挖掘算法,并对该算法的挖掘效率进行了测试,分析了影响DPARM算法挖掘效率的主要因素。
关键词 数据集划分 关联规则 数据 数据处理 概念层次 数据挖掘算法 数据
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基于有序树的不确定数据最大频繁项挖掘算法 被引量:7
20
作者 刘卫明 蒯海龙 +1 位作者 陈志刚 毛伊敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第24期145-149,共5页
针对UF-tree中项集存在的数据和路径冗余的问题,设计了有序的压缩不确定树SCUF-tree,在节点中存储元素的不同支持度,达到压缩存储空间和方便移植已有的确定数据最大频繁项集算法的目的。结合最大频繁项集挖掘算法MMFI的设计思想,提出了... 针对UF-tree中项集存在的数据和路径冗余的问题,设计了有序的压缩不确定树SCUF-tree,在节点中存储元素的不同支持度,达到压缩存储空间和方便移植已有的确定数据最大频繁项集算法的目的。结合最大频繁项集挖掘算法MMFI的设计思想,提出了一种挖掘不确定最大频繁项集算法UMMFI算法,并采取逐层逐个的NBN策略挖掘不确定最大频繁项集。实验结果表明,UMMFI算法具有较好的时空效益和适应性。 展开更多
关键词 不确定数据的最大频繁项集 不确定数据最大频繁项挖掘(UMMFI)算法 有序的压缩不确定树(SCUF-tree) 逐层逐个地处理节点(NBN)策略
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