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CALL FOR PAPERS Workshop on Intelligence and Security Informatics (WISI’06) in conjunction with the Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’06)
1
《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2005年第1期84-86,共3页
Important Dates Submission due November 15, 2005 Notification of acceptance December 30, 2005 Camera-ready copy due January 10, 2006 Workshop Scope Intelligence and Security Informatics (ISI) can be broadly defined as... Important Dates Submission due November 15, 2005 Notification of acceptance December 30, 2005 Camera-ready copy due January 10, 2006 Workshop Scope Intelligence and Security Informatics (ISI) can be broadly defined as the study of the development and use of advanced information technologies and systems for national and international security-related applications. The First and Second Symposiums on ISI were held in Tucson,Arizona,in 2003 and 2004,respectively. In 2005,the IEEE International Conference on ISI was held in Atlanta,Georgia. These ISI conferences have brought together academic researchers,law enforcement and intelligence experts,information technology consultant and practitioners to discuss their research and practice related to various ISI topics including ISI data management,data and text mining for ISI applications,terrorism informatics,deception detection,terrorist and criminal social network analysis,crime analysis,monitoring and surveillance,policy studies and evaluation,information assurance,among others. We continue this stream of ISI conferences by organizing the Workshop on Intelligence and Security Informatics (WISI’06) in conjunction with the Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’06). WISI’06 will provide a stimulating forum for ISI researchers in Pacific Asia and other regions of the world to exchange ideas and report research progress. The workshop also welcomes contributions dealing with ISI challenges specific to the Pacific Asian region. 展开更多
关键词 SECURITY in conjunction with the Pacific Asia Conference on knowledge discovery and data mining CALL FOR PAPERS Workshop on Intelligence and Security Informatics ASIA
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基于网络环境的分布式KDD及Data Mining研究 被引量:6
2
作者 何炎祥 彭锋 +2 位作者 宋文欣 熊汉卫 陈莘萌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1999年第10期744-746,共3页
本文针对KDD 的研究现状及其面临的挑战,主要讨论了基于网络环境下,面向多个站点机、多种数据库、多类数据源的分布式KDD 和Data Mining 的整体方案和实验系统模型,研究内容包括高效分布式开采算法,KDD 过程的... 本文针对KDD 的研究现状及其面临的挑战,主要讨论了基于网络环境下,面向多个站点机、多种数据库、多类数据源的分布式KDD 和Data Mining 的整体方案和实验系统模型,研究内容包括高效分布式开采算法,KDD 过程的无缝集成,KDD 中的知识表示。 展开更多
关键词 知识发现 数据开采 知识表示 可视化 数据库系统
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KDD中规则提取的收敛网络方法及其应用 被引量:3
3
作者 熊范纶 邓超 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期1635-1641,共7页
提出一种新的基于神经网络的规则提取方法 .提出的网络由一个主网络及其映射网络组成 ,具有二次收敛过程 .通过主网络的学习 (第 1次收敛 )完成知识学习和网络构造 ,在此基础上构造了其网络映射 ,通过该映射网络的收敛过程实现规则的提... 提出一种新的基于神经网络的规则提取方法 .提出的网络由一个主网络及其映射网络组成 ,具有二次收敛过程 .通过主网络的学习 (第 1次收敛 )完成知识学习和网络构造 ,在此基础上构造了其网络映射 ,通过该映射网络的收敛过程实现规则的提取 .该方法在规则提取时无须遍历解空间 ,从而很好地提高了搜索效率 ,降低了计算复杂度 .同时 ,还提出估计规则数下限的信度差方法 . 展开更多
关键词 kdd(knowledge discovery and data mining) 规则提取 神经网络 收敛网络 信度差
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KDD中知识评价的研究综述 被引量:13
4
作者 綦艳霞 杨炳儒 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2001年第12期1-4,20,共5页
在知识发现过程中 ,通过挖掘算法产生大量的模式 ,但是大多数用户对此不感兴趣。如何对它们进行评价 ,选取出用户感兴趣的和有用的知识成为至关重要的一环 ,故对知识评价的研究具有重要的意义。首先分析了评价过程与知识发现的结合方式 ... 在知识发现过程中 ,通过挖掘算法产生大量的模式 ,但是大多数用户对此不感兴趣。如何对它们进行评价 ,选取出用户感兴趣的和有用的知识成为至关重要的一环 ,故对知识评价的研究具有重要的意义。首先分析了评价过程与知识发现的结合方式 ;针对评价的综合度量标准 (感兴趣度 ) ,从客观性和主观性两个方面分别进行了介绍 ;并针对因果关联规则概述了我们提出的一种新的评价方法。 展开更多
关键词 知识发现 数据挖掘 感兴趣度 关联规则 知识评价 数据库
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KDD研究中的若干问题与方法 被引量:10
5
作者 欧阳为民 郑诚 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 1999年第1期41-52,共12页
在数据库中发现知识,又称为数据发掘,其目标是从大型数据集中发现先前未知的潜在有用的模式或知识。本文对该领域进行简要综述,并主要从数据库角度讨论若干数据发掘问题与方法。
关键词 知识发现 数据发掘 机器学习 数据库 kdd
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谱图数据库预处理KDD算法研究 被引量:2
6
作者 杨家红 杨格花 戴瑜兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第19期67-69,共3页
针对谱图数据库的特性,在利用数据库知识发现(KDD)技术对谱图数据库进行数据预处理过程中,利用面向属性的归纳法对数据属性间的相关性进行分析,Multi_AdaBoost算法进行聚类分析和统计方法对Beynon表进行审核等方面进行了研究,这样,对质... 针对谱图数据库的特性,在利用数据库知识发现(KDD)技术对谱图数据库进行数据预处理过程中,利用面向属性的归纳法对数据属性间的相关性进行分析,Multi_AdaBoost算法进行聚类分析和统计方法对Beynon表进行审核等方面进行了研究,这样,对质谱库有了更进一步的认识,为构建质谱智能解析系统的知识库和质谱解析的智能化打下了良好的基础。 展开更多
关键词 预处理 kdd算法 谱图数据库 知识发现 聚类分析
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基于KDD的单病种成本估计方法 被引量:5
7
作者 徐靖 刘子先 +1 位作者 邹刘霞 李娅访 《系统管理学报》 CSSCI 2013年第1期99-106,共8页
单病种成本估计是医院成本控制中的重要环节之一。分析了目前单病种成本估计存在的问题,针对单病种成本估计这一多因素、非线性问题,提出了一种基于知识发现(KDD)的单病种成本估计方法。研究了单病种成本估计KDD系统框架和基于医院信息... 单病种成本估计是医院成本控制中的重要环节之一。分析了目前单病种成本估计存在的问题,针对单病种成本估计这一多因素、非线性问题,提出了一种基于知识发现(KDD)的单病种成本估计方法。研究了单病种成本估计KDD系统框架和基于医院信息系统(HIS)的单病种成本数据仓库模型;建立了基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)数据挖掘技术的单病种成本估计模型;最后,以单纯性阑尾炎病例进行了实证研究,该模型获得了较高的预测精度和速度,进而证明了该方法的有效性和优越性,为单病种成本提供了科学有效的估计方法并显著提高了医院成本控制的准确性。 展开更多
关键词 单病种成本 知识发现 数据挖掘 粗糙集 支持向量机
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KDD技术在超级市场中的应用 被引量:4
8
作者 何炎祥 尹学军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1999年第5期126-129,共4页
文章力图通过KDD技术在超级市场中的应用,阐述KDD系统的模型和基本工作步骤,以及DataMining中的典型模型(如:特征模型、分类模型、聚集模型、关联模型、对比模型、汇总模型、预测模型和决策模型),在超级市场管理方面的具体使用方... 文章力图通过KDD技术在超级市场中的应用,阐述KDD系统的模型和基本工作步骤,以及DataMining中的典型模型(如:特征模型、分类模型、聚集模型、关联模型、对比模型、汇总模型、预测模型和决策模型),在超级市场管理方面的具体使用方法和作用,并提出了KDD技术在目前的实际应用中所存在的问题,最后对KDD技术的应用前景作了展望。 展开更多
关键词 超级市场 计算机管理 kdd数据库 中国
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KDD查询语言研究 被引量:2
9
作者 冯玉才 冯剑琳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1998年第1期47-50,共4页
<正>知识发现和数据开采(简称为KDD)就是从大量数据中析取事先隐藏未明却又潜在可用的模式你(Pattefhs)~[5]。然而KDD领域还缺乏独立性,大多数从事机器学习(machine learning)
关键词 kdd 查询语言 数据库
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基于Multi-agent技术的知识发现新模型KDD的设计 被引量:2
10
作者 杨炳儒 游福成 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第12期1-3,15,共4页
KDD模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD的智能性,文章设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统。利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动... KDD模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD的智能性,文章设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统。利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能,为智能信息系统的发展提供了重要支持。 展开更多
关键词 知识发现 模型 数据挖掘 MULTI-AGENT
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模糊聚类分析在KDD中的应用研究 被引量:3
11
作者 谢印宝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期100-102,共3页
应用模糊聚类算法确定关键条件属性集,探索教师教学质量评估数据库中评估等级同评估项目之间的规则知识。
关键词 知识发现 数据挖掘 数据库 集合论方法 模糊聚类分析 kdd
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KDD中知识的自动评价系统 被引量:1
12
作者 綦艳霞 杨炳儒 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第11期29-31,52,共4页
1.引言 在知识发现过程中,通过挖掘算法产生大量的模式,例如斯坦福大学对一个有3万条记录的调查数据库中使用关联规则的发现算法,产生了2万多条的规则[1],而大多数规则是显而易见和毫无意义的.
关键词 kdd 系统 自动评价
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一种基于KDD的智能化帮助系统——IHS
13
作者 孙海燕 刘娜 +1 位作者 高洪奎 邹鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第3期55-57,共3页
1 引言随着软件技术的不断发展,软件系统日益庞大,其使用也变得越来越繁杂。要使计算机能够面向广大非专业用户,就必须降低软件使用的复杂度,提供强有力的帮助,使用户能够更好、更快地掌握系统的使用方法,最大限度地利用软件。目前,软... 1 引言随着软件技术的不断发展,软件系统日益庞大,其使用也变得越来越繁杂。要使计算机能够面向广大非专业用户,就必须降低软件使用的复杂度,提供强有力的帮助,使用户能够更好、更快地掌握系统的使用方法,最大限度地利用软件。目前,软件帮助系统已有了一定的发展,但相对软件的整体发展是滞后的。其缺点有:①系统缺乏统一的框架和标准;②系统缺乏帮助用户完成工作的主动能力,其功能需要通过用户繁琐的查找过程来实现;③系统缺乏智能化支持,难于解决用户在动态的使用环境下遇到的具体问题; 展开更多
关键词 智能化帮助系统 IHS模型 知识发现 WINDOWS
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KDD*SS的知识库结构设计与实现
14
作者 谢永红 杨炳儒 吾拉木.阿兹古丽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期757-760,共4页
针对知识发现系统的不同应用场合,实现了一套基于各类关系型数据库的通用型知识发现工具的数据预处理子系统。该系统通过ODBC可访问各类关系型数据库,并运用数据库系统的视图机制、数据仓库的主题思想以及语言场理论等思想方法,在用户... 针对知识发现系统的不同应用场合,实现了一套基于各类关系型数据库的通用型知识发现工具的数据预处理子系统。该系统通过ODBC可访问各类关系型数据库,并运用数据库系统的视图机制、数据仓库的主题思想以及语言场理论等思想方法,在用户没有建立数据仓库的情况下,可利用此系统自主建立灵活的知识发现系统。给出了该系统的具体功能和实现方法。 展开更多
关键词 知识发现 数据挖掘 数据预处理 主题管理
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一种新型的基于多智能体的KDD系统结构
15
作者 黄晓霞 萧蕴诗 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期853-857,共5页
介绍了数据库中的知识发现 (knowledgediscoveryindatabase ,KDD)及数据挖掘 (datamining ,DM )研究领域的发展现状 .分析了现有DM算法的局限性和KDD过程的复杂性 .针对这些 ,进一步分析了多智能体系统(multi-agentsystem)可能给KDD系... 介绍了数据库中的知识发现 (knowledgediscoveryindatabase ,KDD)及数据挖掘 (datamining ,DM )研究领域的发展现状 .分析了现有DM算法的局限性和KDD过程的复杂性 .针对这些 ,进一步分析了多智能体系统(multi-agentsystem)可能给KDD系统带来的改善 ,最后设计了一种分层的、以控制Agent为核心的基于多智能体技术的KDD系统结构 . 展开更多
关键词 kdd系统 知识发现 数据挖掘 多智能体系统 控制Agent 数据库 系统结构
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KDD中的数据预处理技术──相关性分析 被引量:3
16
作者 肖勃雷 王诚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1999年第3期70-71,共2页
数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD)是最近随着实际应用而发展起来的新兴计算机技术,广泛地用于智能处理系统和决策支持系统。伏而许多KDD算法常常强调方法和模型,把方... 数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD)是最近随着实际应用而发展起来的新兴计算机技术,广泛地用于智能处理系统和决策支持系统。伏而许多KDD算法常常强调方法和模型,把方法和模型建立在理想的数据来源上。这样就和实际应用存在一定的差距。现实数据的性质通常并不是很理想。因此有必要通过数据预处理来缩小KDD算法和实际应用之间的差距。该文提出了一种数据预处理方法──相关性分析:使数据的性质和KDD的目标更紧密地相连,形成正确的、容易理解的数据,用于后续的KDD分析。 展开更多
关键词 数据库 知识发现 数据预处理 相关性分析
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基于软件构件技术的KDD算法的设计与实现 被引量:2
17
作者 王磊 王文云 王乔 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第9期2467-2469,共3页
研究了从知识获取算法的设计到实现的过程,将MAQA算法与模式聚类算法相结合,采用KDD领域中的从关系数据库中挖掘关联规则的算法来实现知识获取.
关键词 kdd 数据挖掘 知识获取
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KDD:数据库中的知识发现 被引量:26
18
作者 朱廷劭 高文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1997年第6期5-9,共5页
一引言 随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据急剧增大。但目前数据库系统所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存取。
关键词 数据库 知识发现 kdd 机器学习
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知识图谱和表示学习在道路交通事故数据挖掘中的应用 被引量:3
19
作者 于德新 彭万里 +2 位作者 吴新程 陈云结 刘晓佳 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3950-3958,共9页
交通安全领域数据量庞大且蕴含丰富的语义信息,从海量道路交通事故数据中挖掘潜在的价值信息可为交通事故预防和智能研判提供支撑。然而,传统的事故分析方法在处理复杂且多语义交叉的事故数据时,存在一定的局限性。研究提出了一种基于... 交通安全领域数据量庞大且蕴含丰富的语义信息,从海量道路交通事故数据中挖掘潜在的价值信息可为交通事故预防和智能研判提供支撑。然而,传统的事故分析方法在处理复杂且多语义交叉的事故数据时,存在一定的局限性。研究提出了一种基于知识图谱和知识表示学习的事故数据挖掘方法。通过翻译距离嵌入(Translating Embedding,TransE)模型对道路交通事故知识图谱进行表示学习,将事故实体和致因关系映射到向量空间,并在向量匹配运算中捕捉向量之间的语义信息,进而挖掘潜在的交通事故信息。研究采用真实的事故数据进行试验验证,结果表明所提方法具有较高的准确率和较强的语义解析性能,可为道路交通事故碎片化信息的最大化利用提供新的方法和思路。 展开更多
关键词 安全工程 交通安全 道路交通事故 知识图谱 表示学习 数据挖掘与知识发现
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聚类分析在中医药领域的研究进展 被引量:5
20
作者 于芷涵 李丹 闫朝升 《世界中医药》 CAS 北大核心 2024年第4期572-576,共5页
随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象... 随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象(指标)集,为中医药知识发现提供重要依据。本文在梳理聚类分析研究概况基础上,系统整理聚类分析在证候、证型演变、用药规律和中药鉴别等方面的应用现状,阐述了应用不足,为聚类分析与中医药传承发展的有机结合提供有益借鉴。 展开更多
关键词 中医药 聚类分析 证候 证型演变 用药规律 中药鉴别 数据挖掘 知识发现
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