数据挖掘与数据库知识发现:统计学的观点

数据挖掘和数据库知识发现是当前国际科技界的一个研究热点，这是一个介于统计学，模式识别，人工智能、机器学习、数据库技术以及高性能并行计算等领域的交叉新兴学科，具有极为广泛的应用前景。从统计学的角度来透视其中相关的统计问题，提出了传统统计学面临的挑战，以及在这个领域将带来的一些新的研究方向。     

知识管理与数据挖掘

科学技术和管理思想的发展和广泛应用,以及数据获取设备的发展,使得各种数据资源日益膨胀。当数据积累到一定程度时,作为经验和教训的积累的数据库,必然会反映出某些规律。由于缺乏有效的上具和分析的技术方法,巨大的数据资料并不能为企业提供有效的信息。数据挖掘和知识发现技术的出现为人们提供了有效的手段,文中基于知识管理的数据挖掘技术,帮助企业从海最的数据中发现潜在的知识,为企业的决策提供有效的支持。     

岩土工程中的数据挖掘和知识发现探讨

伴随计算机技术在各个领域中的广泛应用,尤其是在当前的岩土工程数据挖掘与知识发现中,实现了高效数据录入、查询与统计等功能,其优点与功能逐渐受到人们的欢迎。本文就岩土工程中的数据挖掘与知识发现的概念与特征出发,总结岩土工程中常常采用的方法,从这两方面进行分析,探讨了数据挖掘技术的发展与应用。     

基于数据统计分析的知识发现

以数据库中的数据为对象建立数据的统计模型,提出了一种定量统计分析方法,对数据进行有序的组织,结合定性描述的归纳性知识,找出规律,形成可用于生产实践的知识规则。最后,用所提出的方法对农业生产数据进行了分析,归纳出生产管理的决策知识用于指导生产。     

面向对象数据库中的频繁模式发现

提出了基于高阶归纳逻辑编程发现面向对象数据库中的频繁模式的算法.此算法使用高阶逻辑编程语言Escher作为数据及模式表示语言.由于高阶逻辑编程语言不仅能描述复杂结构的数据而且还能描述复杂的模式,以及Escher语言的强类型语法能有效缩小由于高阶逻辑编程语言较强表达能力所带来的较大的模式搜索空间,故此算法能充分利用面向对...     

“数据挖掘与智能算法”专辑征稿启事

<正>数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database),就是从大量数据中获取有效的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,它是当代海量信息处理的一个重要步骤。数据挖掘基     

知识发现的研究现状与应用

本文首先介绍了知识发现的产生与发展,然后讨论了知识发现的技术与方法,同时分析了知识发现面临的问题,最后介绍了知识发现在某些领域的应用和成果.     

数字图书馆数据挖掘平台的技术实现

概述数字图书馆数据挖掘知识服务理念：简介数字图书馆利用统计分析、知识发现数挖掘平台实现数据挖掘技术：诠释数据仓库数据挖掘原理。     

基于web挖掘的空间数据挖掘技术研究

空间数据挖掘技术(Spatial Data Mining)是建立在空间数据库的基础上,通过使用各种机器学习技术,从海量空间数据中挖掘出未知的有用的规律和知识,从而提供支持决策的依据.在现在已建立的GIS空间数据库中,大量的可分析、分类的知识,如空空位置分布规律、空间关联规则、形态特征区分规则等都隐藏在空间数据中需要被挖掘才能被发现.因此,空间数据挖掘技术就显得尤为重要.因而对于空间数据挖掘技术,特别是基于Web挖掘部分的技术进行研究.     

数据挖掘技术综述

随着现代信息技术高速发展,数据库应用的规模、范围不断扩大,我们可获得的数据量越来越大,数据的种类也日益繁多。面对如此大规模的、并且存在着“噪声”的数据,如何从中提取出隐含其中的有意义的、对决策有用的信息或知识,进一步提高信息利用率,成为“信息时代”急需解决的一个问题。因此,一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Data Miniilg）技术应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念,以及数据挖掘技术的起源,数据挖掘过程及方法,最后分析了数据挖掘技术的发展前景。     

知识发现——创新的源泉与保障

文章在简述了创新的基本概念及其重大意义与作用后，从知识在创新中的地位作用和获取应用的角度，把知识分为显性知识与隐性知识两大类，进而，把隐性知识划分为主观隐性知识、客观隐性知识和主客观交叉的隐性知识等三种，并分别进行了论述。从实现创新的过程及其对知识的需求，论证了知识发现是创新的源泉与保障，针对三种不同的隐性知识积压自的特质，阐述了知识挖掘、知识显化和知识提炼等三种相应的知识发现的概念，特征及其研究的现状与趋势。     

数据挖掘中的算法Apriori及其改进

<正>0前言数据挖掘的任务是要从数据库中发现知识。算法Apriori是当前进行数据挖掘的最著名的算法之一(毛国君等,2005,算法3-1等,pp.66-68;Han J.W.et al 2006,Figure5.4,p239;Agrawal R.et al 1994,Subs ection2.1,pp.5-8;Dunham M.H.2003,Subsection 6.3.1),这里的数据库     

数据挖掘与土木工程的健康监测及诊断

介绍了数据挖掘的基本概念和体系结构,在此基础上分析了将数据挖掘技术运用于土木工程的健康监测及诊断的可能性与必要性.结合土木工程的健康监测及诊断的自身特点,探讨了数据挖掘技术在土木工程的健康监测及诊断中的应用前景及有待于解决的问题.     

大型实时数据库在线数据挖掘技术研究

在分析测控系统实时数据库数据量和结构的基础上，提出了两次读取（粗读，细读）实时数据库的方法，提高了实时数据库在线分析的速度，并给出了程序流程图；采用时域能量与频域能量谱函数相同的理论在线快速查找相似的时间子序列，用以分析测控系统的规律性。     

数据挖掘技术在人因分析中的应用

章从人因分析面临的困境出发，提出了在人因分析中引入数据挖掘技术的必要性和可能性。进而结合核电站的实例，探讨了在核电站人因分析中应用数据挖掘的流程和应注意的一些问题。     

基于知识发现的时序数据分析方法

现实生活中存在着大量的时序数据.对于时序数据的分析,以发现其内在的规律,来指导人们的决策是很重要的.因此,我们讨论了几种基于知识发现的时序数据的分析方法,并对这些方法进行了比较、分析,最后归纳出其优缺点及其不同使用范围,以对选用时序数据方法者提供参考.     

数据挖掘领域探索

主要从数据挖掘技术的产生、经典的成功案例、应用的领域及现状、存在的问题以及发展的前景,对数据挖掘领域做以概述,以使读者了解数据挖掘领域。     

数据挖掘技术在人因分析中的应用

文章从人因分析面临的困境出发,提出了在人因分析中引入数据挖掘技术的必要性和可能性.进而结合核电站的实例,探讨了在核电站人因分析中应用数据挖掘的流程和应注意的一些问题.     

基于知识发现的CAMAC故障诊断系统设计

本文在介绍知识发现的原理方法的基础上,针对CAMAC系统故障诊断的特点和设计要求,提出了一种将知识发现技术融入故障诊断系统中的新的框架,同时设计了知识发现操作的具体过程.该系统既可以发现新知识,又可以改进原有规则,大大提高了系统的知识获取和故障诊断能力.     

数据库知识发现技术在材料工程专家中的应用

数据库中的知识发现技术是８０年代末被人正式提出的。它对满足日益增长的人工智能处理数据的要求和克服传统专家系统的困难提供了光明的前景。介绍了该技术的最新发展及其在材料专家系统中的实现与应用。