排序方式: 共有12条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
XML和数据挖掘的关系探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
1 引言由于Internet的发展,在信息膨胀的今天,造成数据丰富而知识缺乏的现状,如何有效地、快速地从海量的数据里面提取有用的信息,如何更方便地传递、交流、获取信息,成为当前高科技领域的关注热点。XML以及数据挖掘都是近几年兴起的新技术,在很多领域发挥了重大作用,而两者的结合能够迅速地应用到各个领域,例如:Web服务、电子商务、图书馆、医学等。XML促进了信息间的交流,为数据挖掘提供了更广阔的结构化的信息平台,数据挖掘从大量信息中提取有用的知识,从而提高学术上的可研究性,以及商业上的决策性。本文首先介绍了XML和数据挖掘的概况,然后,从预言模型、知识发现等方面阐述了XML与数据挖掘的关系,另外,由于XML是SGML的一个子集,广泛应用于Web网站上,因此本文还着重强调了在Web上的数据挖掘。 相似文献
3.
4.
针对某柴油机曲轴齿轮在样机考核中的故障情况,从齿轮的材料、结构设计、加工装配工艺、初始装配过盈量的试验和有限元计算几方面进行了研究分析,提出了解决故障的措施,实际应用表明,改进措施是正确有效的。 相似文献
5.
基于支持向量机的多分类增量学习算法 总被引:8,自引:0,他引:8
支持向量机被成功地应用在分类和回归问题中,但是由于其需要求解二次规划,使得支持向量机在求解大规模数据上具有一定的缺陷,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有太高的算法复杂性。该文提出一种基于支持向量机的增量学习算法,适合多分类问题,并将之用于解决实际问题。 相似文献
6.
7.
核方法在人脸识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
1 引言人脸识别技术广泛应用于身份验证、门检系统以及人员监视等方面,在过去的几年里,人脸识别技术有了很大的发展。人脸识别技术与普通的模式识别不同,主要是因为在一般的模式识别中,有几个分类,每个分类中有很多样本,这样可以安排大量样本进行训练;相反,人脸识别中通常会有很多不同的人脸,每个人脸代表一个分类,而每个分类中的样本数都比较少,在很多情况下,甚至每个人只有一张图片(如身份证照片),在文[4]中提出了处理只有一个样本情况下的人脸识别。 相似文献
8.
支持向量机及其在模式识别中的应用 总被引:17,自引:0,他引:17
Statistical learning theory(SLT)and support vector machine(SVM) are effective to solve problems of machine learning under the condition of finite samples.It is known that the performance of support vector machine is often better than that of some neural networks in pattern recognition,especially in high dimensional space,and they arewell used in many domains for recognition.This paper at first introduces the basic theory of SLT and SVM,then points out the key problems of SVM and its research situation in recent years,and at last describes some applications of SVM in the field of pattern recognition. 相似文献
9.
10.