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智能数据挖掘引擎的设计与实现 被引量:2
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作者 张英朝 邓苏 +1 位作者 张维明 刘青宝 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第10期11-13,共3页
1.引言数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”有用信息,进而提供决策支持。在互联网时代,商业竞争日趋激烈,就企业而言,对于企业所积累的大量数据进行高效挖掘、智能分析以辅助企业决策就变得越来越重要。因此,基于人工智能和统计技... 1.引言数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”有用信息,进而提供决策支持。在互联网时代,商业竞争日趋激烈,就企业而言,对于企业所积累的大量数据进行高效挖掘、智能分析以辅助企业决策就变得越来越重要。因此,基于人工智能和统计技术的数据挖掘系统日益成为数据挖掘研究的焦点。高性能数据挖掘系统应支持高速数据处理并且提供足够的灵活性和可扩展性。基于此,在构建数据挖掘系统时。 展开更多
关键词 数据 数据处理 智能数据挖掘 引擎 设计 智能选择模块
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基于层次模型的智能数据挖掘框架及其模型 被引量:2
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作者 赖邦传 陈晓红 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期23-24,147,共3页
在层次模型的基础上,提出了一个智能数据挖掘的开发框架,包括问题识别层、任 务层、应用层和用户层等多层概念。在这个框架中,建立了一个智能数据挖掘模型,它由4个 层次和11部分组成,其中中央处理单元、辅助选择、数据库交互平台和... 在层次模型的基础上,提出了一个智能数据挖掘的开发框架,包括问题识别层、任 务层、应用层和用户层等多层概念。在这个框架中,建立了一个智能数据挖掘模型,它由4个 层次和11部分组成,其中中央处理单元、辅助选择、数据库交互平台和功能组合平台共同构 成一个中间智能件。 展开更多
关键词 层次模型 智能数据挖掘 智能中间件
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基于智能数据挖掘技术的温室大棚环境参数优化 被引量:3
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作者 张呈宇 《农机化研究》 北大核心 2022年第10期213-217,共5页
针对温室大棚环境控制自动化程度较低、运营成本高和能耗大的问题,基于智能数据挖掘技术对温室大棚的环境参数优化管理系统进行研究。系统根据功能分为数据采集层、网络传输层和控制层。为了实现温室大棚环境管理系统对环境参数的优化,... 针对温室大棚环境控制自动化程度较低、运营成本高和能耗大的问题,基于智能数据挖掘技术对温室大棚的环境参数优化管理系统进行研究。系统根据功能分为数据采集层、网络传输层和控制层。为了实现温室大棚环境管理系统对环境参数的优化,通过创建温室大棚的环境模型,并采用聚类算法对获取的样本数据进行数据挖掘,从而得到环境参数内部的规律,最终确定环境参数优化方案。为了验证该管理系统的有效性,对温度控制模型进行仿真试验,结果表明:系统的拟合性良好,可以将其应用于温室大棚环境参数的优化控制。 展开更多
关键词 温室大棚环境参数 优化 智能数据挖掘技术 聚类算法
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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
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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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具有属性析取萎缩-扩张特征的动态数据智能挖掘 被引量:1
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作者 徐凤生 闫立梅 史开泉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期215-220,共6页
S-粗集(singular rough sets)是把动态特征引入到Z.Pawlak粗集中对其加以改进而提出的,S-粗集具有动态特征。S-粗集具有3种形式:单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough ... S-粗集(singular rough sets)是把动态特征引入到Z.Pawlak粗集中对其加以改进而提出的,S-粗集具有动态特征。S-粗集具有3种形式:单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)与双向S-粗集(two direction singular rough sets);在一定条件下,单向S-粗集、单向S-粗集对偶与双向S-粗集被还原成Z.Pawlak粗集。利用单向S-粗集和单向S-粗集对偶给出具有属性析取特征的动态数据智能挖掘与应用;属性析取是数据具有的逻辑特征之一。主要结果是:利用单向S-粗集、单向S-粗集对偶结构,给出属性析取萎缩-扩张特征的动态数据生成与它的属性析取萎缩-扩张关系;给出数据推理与推理模型;利用数据推理给出动态数据智能挖掘定理;利用这些理论结果,给出动态数据智能挖掘-智能认知的应用。 展开更多
关键词 S-粗集 属性析取 动态数据生成 数据推理 数据智能挖掘 应用
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“数据挖掘技术交流研讨会”顺利召开 被引量:1
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《信息网络安全》 2016年第9期290-290,共1页
9月7日,由中科院软件所青年联合会、天基综合信息系统重点实验室及软件所青年促进会小组共同举办的“数据挖掘技术交流研讨会”在中科院软件所举行.活动邀请了百度研究院大数据实验室资深数据科学家祝恒书博士做题为“商业智能数据挖掘... 9月7日,由中科院软件所青年联合会、天基综合信息系统重点实验室及软件所青年促进会小组共同举办的“数据挖掘技术交流研讨会”在中科院软件所举行.活动邀请了百度研究院大数据实验室资深数据科学家祝恒书博士做题为“商业智能数据挖掘:从知识发现到决策支持”的学术报告.来自软件所多个部门的青年科研人员和研究生约40人参加了此次活动. 展开更多
关键词 技术交流研讨会 智能数据挖掘 重点实验室 综合信息系统 科研人员 学术报告 决策支持 知识发现
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电力调控智能故障处置系统
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作者 樊亮 王泽众 +2 位作者 蔡正梓 李聪 田雨晨 《农村电气化》 2023年第9期27-32,共6页
为进一步提高调控运行人员对电网故障的综合处置能力,深入挖掘历史故障数据,实现历史故障反演和人工智能调度,电力调度须要一套智能故障处置系统。该系统借助调控云等原有的电网资源和技术平台,通过综合接入电网故障处置不同子系统的资... 为进一步提高调控运行人员对电网故障的综合处置能力,深入挖掘历史故障数据,实现历史故障反演和人工智能调度,电力调度须要一套智能故障处置系统。该系统借助调控云等原有的电网资源和技术平台,通过综合接入电网故障处置不同子系统的资源,实现故障综合研判、综合信息可视化展示、在线安全分析、故障辅助决策和人工智能调度5个部分功能,提升了故障处理效率,实现了历史故障数据有效利用,增强了调控运行人工智能水平,保障了电网安全稳定可靠运行。 展开更多
关键词 智能故障处置系统 故障智能研判 综合信息可视化 在线安全分析 辅助决策 人工智能数据挖掘
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Fast generation method of fuzzy rules and its application to flux optimization in process of matter converting
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作者 胡志坤 彭小奇 桂卫华 《Journal of Central South University of Technology》 2006年第3期251-255,共5页
A fast generation method of fuzzy rules for flux optimization decision-making was proposed in order to extract the linguistic knowledge from numerical data in the process of matter converting. The fuzzy if-then rules ... A fast generation method of fuzzy rules for flux optimization decision-making was proposed in order to extract the linguistic knowledge from numerical data in the process of matter converting. The fuzzy if-then rules with consequent real number were extracted from numerical data, and a linguistic representation method for deriving linguistic rules from fuzzy if-then rules with consequent real numbers was developed. The linguistic representation consisted of The simulat two linguistic variables with the degree of certainty and the storage structure of rule base was described. on results show that the method involves neither the time-consuming iterative learning procedure nor the complicated rule generation mechanisms, and can approximate complex system. The method was applied to determine the flux amount of copper converting furnace in the process of matter converting. The real result shows that the mass fraction of Cu in slag is reduced by 0.5 %. 展开更多
关键词 fuzzy rule data mining Sugeno model intelligent optimization matter converting
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