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1987年 | 1篇 |
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关于KDD的一类开放系统KDD的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
On the basis of KDD(Knowledge Discovery based on Database),the paper proposes the general framework of the open KDD system-KDD*, discusses its theoretical foundation and realization of its key technology-double base cooperating mechanism. The result of initial illustration shows that the structure of KDD' is effective and available. 相似文献
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文章通过对基于数据库的知识发现系统(KDD)的研究,提出了双库协同机制,它改变了KDD的结构、运行过程与机制,形成新的知识发现系统KDD。将该发现系统应用于农业领域,为合理地指导农业生产提供了科学的决策,因而具有重要的理论意义和实用价值。 相似文献
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混沌神经网络在求解优化问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文运用GCM混沌神经网络对Hopfield神经网络在求解优化方面的问题进行了改进。通过混沌遍历,可使Hopfield网络在整个相空间进行搜索,从而避免网络在运行过程中陷入局部极小值。通过对一个对弈的实例进行实验,结果显示Hopfield网络的寻优特性获得了较大改进。 相似文献
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基于马尔可夫逻辑网的联合推理开放信息抽取 总被引:1,自引:0,他引:1
在自然语言处理的几个子任务上,传统的方法都是分而治之,例如分词、句法分析、命名实体识别、实体关系识别等。但是,孤立地分析和处理这些子任务会丢失一些彼此之间的内在联系,而这些子任务之间的内在联系往往会对每个子任务有很大帮助。所以,有人提出用联合集成式的模型,从整体上解决这些问题。但是,这些模型都只针对特定领域内的数据进行处理,还未能对开放式的信息进行处理。因此,提出了基于马尔可夫逻辑网的联合推理模型来处理开放式信息抽取(Open IE)。经过大量的实验证明,该模型的执行效率明显高于传统的模型。同时,该模型的适应性更好。 相似文献
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将粗糙集理论引入到水泥原材料的选材工作中,提出的方法以决策表作为主要工具,直接从实验样本集中导出选材规则,并揭示了选材实验数据信息的内在冗余性,通过例子表明了算法结果的有效性。 相似文献
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多关系数据挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一。传统的数据挖掘方法只能完成单一关系中的模式发现,多关系数据挖掘能够从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂模式。该文综述了多关系数据挖掘的研究状况。首先分析了多关系数据挖掘领域发生的原因和背景,其次总结了多关系数据挖掘研究的一般方法,然后介绍、分析了最具代表性的多关系数据挖掘算法。最后,总结了多关系数据挖掘将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。 相似文献
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数据挖掘是指在数据库中发现潜在的、人们感兴趣的关系及特征。聚类的任务是根据一定的标准将数据分组。最常用的一种启发式算法是“爬山法”,这种方法可以保证获得局部最优。遗传算法是一种寻求全局最优的优化技术。本文将遗传算法同“爬山法”结合提出了一种混合遗传算法。 相似文献