数据挖掘分类算法研究与探讨

数据挖掘技术是一个年轻且充满希望的研究领域,商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展。随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点,每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,特别是其中的分类问题,引起了越来越多的关注。     

CIMS中数据挖掘与遗传算法的自组织研究

CIMS中的数据挖掘是一个综合性的研究领域 ,它综合了先进制造技术、数据库技术、计算机网络和人工智能等诸多学科 .本文提出了采用以生物进化论为基础的遗传算法解决 CIMS中数据挖掘问题 .文章从辨证的角度出发 ,探讨了 CIMS中数据挖掘采用遗传算法解决知识发现的可行性以及其优越性     

数据挖掘技术的分类算法分析研究

数据挖掘技术是一个崭新研究领域,随着信息技术日新月异的发展,数据库技术在不同行业领域的大规模应用,数据库的规模急剧膨胀。在诸多商业需求的驱动下,数据挖掘已成为当今研究的热点,每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,特别是其中的分类问题,引起了越来越多的关注,本文对数据挖掘中的分类算法就行了归纳研究。     

数据挖掘在Web中的应用研究

Web挖掘是一种新的研究领域,它涉及到机器学习、数据挖掘、自然语言处理、数据库等技术。本文介绍了数据挖掘的概念、常用技术和方法,讨论了数据挖掘技术在Web的应用。     

数据挖掘技术研究

数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点。数据挖掘是对数据库数据的统计分析，其基础是人工智能。阐述了数据挖掘技术的背景，就数据挖掘的主要分析技术进行了研究和分类。介绍了目前数据挖掘常用的技术及数据挖掘过程，指出了数据挖掘技术未来的发展方向。     

浅谈数据挖掘技术

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,是目前广泛研究的数据库技术,它可以从大量的数据提炼出有用、潜在的信息,经过十几年的研究与应用,已经建立了比较扎实的理论基础,目前正在向与应用领域紧密结合,对现有技术进一步改造方面发展。     

网络经济下数据挖掘在工商管理中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性,并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。     

浅谈数据挖掘研究及其应用

数据挖掘技术虽说是一个比较新的数据库技术,但随着应用日益广泛,它得到了很大的关注。该文概述了数据挖掘的相关理论知识,讨论了数据挖掘在两个现实实践中的应用。分析了数据挖掘中的问题及研究方向。     

基于Multi-agent技术的知识发现新模型KDD的设计

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。     

一种基于Web服务的分布式数据挖掘体系结构

分布式数据挖掘是数据挖掘领域的一个新兴研究课题，而其主要问题是知识共享和软组件重用。结合Web服务技术的跨平台、统一数据表示格式以及可实现软组件重用和数据重用等优点，文中提出了一种基于Web服务的分布式数据挖掘体系，可实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘．旨在对异构数据库的数据挖掘进行一些有意义的探讨。     

数据挖掘集成技术研究

数据挖掘的集成实现是目前研究的一个重要方向。从数据挖掘算法的集成及数据挖掘与其它技术的集成两个方面介绍了研究领域中的一些思想和实现的方法，其中数据挖掘方法的集成有水平集成和垂直集成两种类型。数据挖掘与其它技术（如数据库和数据仓库）的集成有松散方式，紧耦合和“黑箱”方式，紧耦合方式是集成发展的方向。     

可视化数据挖掘方法与技术

可视化数据挖掘技术是可视化技术和数据挖掘技术的有机结合,是数据挖掘技术发展的必然,它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域：数据挖掘的可视化已由单纯的模型可视化发展到数据可视化与数据挖掘过程和结果的可视化;本文着重讨论了可视化数据挖掘的分类和相关技术,最后提出了未来的研究方向。     

数据挖掘技术的研究现状及发展方向

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。文章对国内外数据挖掘技术的总体情况进行了概括性的介绍，其中包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域等，并对当前数据挖掘的分类以及数据挖掘技术中常用的一些挖掘算法进行了说明，最后列出了一些数据挖掘在实际领域中的应用，并对数据挖掘技术的前景作出了展望。     

一种基于Web服务的分布式数据挖掘体系结构

分布式数据挖掘是数据挖掘领域的一个新兴研究课题,而其主要问题是知识共享和软组件重用.结合Web服务技术的跨平台、统一数据表示格式以及可实现软组件重用和数据重用等优点,文中提出了一种基于Web服务的分布式数据挖掘体系,可实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘,旨在对异构数据库的数据挖掘进行一些有意义的探讨.     

数据挖掘技术及其在素质教育中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点.首先介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,然后阐述数据挖掘技术在素质教育中的应用.     

浅析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。该文介绍了数据挖掘的背景、定义、功能及数据挖掘过程,论述了数据挖掘的常用的方法和技术,介绍了Web数据挖掘应用。     

数据挖掘技术及其在烟气制酸中的应用开发

数据挖掘技术是人工智能、统计技术、模式识别、数据库等领域交叉研究的产物,近年来在一些复杂工业过程有较多的探讨。本文在介绍数据挖掘基本概念、工业过程数据挖掘特点之后,介绍了数据挖掘技术在株冶铅锌烟气采用WSA制酸中的一些应用     

基于本体论的数据挖掘方法

数据挖掘是一个人机交互的过程,领域知识对数据挖掘起着重要作用,提出一种基于本体的数据挖掘算法,使领域知识和数据库无缝连接,该算法能更有效地发现有意义的多层次规则。     

数据挖掘技术在计算机网络入侵检测中的应用

数据挖掘充分利用了这些学科的结果,但是研究目标和重点又不同于这些单一研究领域。数据挖掘方法能从巨大的真实数据库中提取感兴趣的和以前不知道的知识,从而成为一个在理论和应用中重要而实用的研究领域。网络安全技术从应用方面来看,主要分为面向终端系统的网络安全技术和面向网络基础架构的安全技术。本文主要探讨数据挖掘技术在计算机网络入侵检测中的应用。     

浅析基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术

数据挖掘是基于数据仓库的知识发现技术,当数据仓库数据海量时,进行穷举搜索是不可行的,必须采取一种有效的搜索策略。遗传算法不仅具有很好的全局搜索能力,同时它能较好的处理数据库中不同属性之间的相互关系。该文论述了如何把遗传算法应用于数据挖掘领域。