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农业数据库中知识发现的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
1.引言数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discoveryin Database)是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而兴起的研究领域。它是从大量的数据中提取出隐含的、先前未知的、平凡的、具有潜在应用价值的信息或模式,如知识规则、约束、规律等。KDD主要采用机器学习算法、统计方法进行知识学习,一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘。KDD作为数据库和信息建设领域的前沿研究领域,已成为各重要科 相似文献
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粗糙集知识发现的研究现状和展望 总被引:14,自引:4,他引:14
通过对粗糙集知识发现理论发展历史的问题,对粗糙集知识发现研究现状的探讨,结合目前主要的粗糙集知识发现系统,指出了粗糙集知识发现存在的问题,并对今后几年的研究进行了展望。 相似文献
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来自应用、社会、经济等各方面的迫切需求,以及不断升温的研究兴趣,使知识发现和数据采掘成为目前一个不断发展的领域。本文介绍了知识发现和数据采掘技术的产生背景、基本任务、方法及其应用,同时还简要介绍了目前已有的成熟的KDD系统及其将来的发展。 相似文献
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事件序列中的知识发现研究 总被引:3,自引:1,他引:2
事件的序列是数据的一种常见形式,其中的知识发现问题是近年来KDD的一个活跃的研究领域。本文首先给出了事件序列中知识发现问题的形式描述和框架算法,然后讨论了数据库中发现大序列的问题,具体描述了发现数据库中大序列的算法。 相似文献
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从数据挖掘到知识发现 总被引:1,自引:0,他引:1
<正> KDD简介 过去的十年里,生成和收集数据的能力迅猛发展。科学数据集、商品的条形码、商业的计算机化和政府事务等都产生了海量的数据。 如此大量的数据明显超出了传统手工数据分析方法的分析能力。这些方法能够从数据中产生信息报告,但不能分析这些报告的内容以便集中处理。这就要求新一代技术与工具具备智能地并且自动地帮助人们分析海量数据来获取有用知识的能力。 从原始数据中发现有用的模式(或知识)通常称之为数据库中的知识发现,简称KDD。这种称法出现于 相似文献