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关联规则挖掘算法作为数据挖掘的重要算法,非常适合于发现数据表中数据项之间的关联关系、潜在规律和知识.分析了传统关联规则挖掘算法的不足,并从冗余规则和虚假规则两个方面改进了关联规则的挖掘算法.针对冗余规则提出了修改ap_genrules函数或采用"向下挖"两种方法;针对虚假规则引入"相关度"概念,弥补了仅仅依赖最小支持度和最小信任度的不足.最后对两种改进挖掘算法的运行状况进行了比较和分析. 相似文献
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用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。 相似文献
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地域分析技术是作战指挥辅助决策的关键技术之一。详细介绍了基于多维战场环境条件下作战地域分析的智能空间决策支持系统的设计方法、系统结构、主要算法和实现。系统以军事地理信息系统、军用地图处理和态势信息系统为开发平台,设计过程中采用了联机分析处理、模型技术、数据挖掘、人工智能等辅助决策技术,实现了多约束条件下炮兵作战地域选择方案的自动生成和评估,提出了基于栅格元数据的地理信息表示模型、地域分析和评估模型、基于产生式规则的知识推理算法以及将模型、知识推理和实现方法紧密集成的决策支持模型,对基于地域分析的智能空间决策支持系统的系统结构和功能实现以及多层次决策支持技术进行了探索和研究。 相似文献
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本文对数据挖掘在远程教育中的应用进行了研究,基于数据挖掘提出了一个个性化远程学习系统的框架结构,使用数据挖掘技术对web日志信息进行挖掘,并利用这些信息建立起一个个性化的远程教育系统,从而更好地改进远程教育的服务。 相似文献
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根据临床诊断支持信息环境的特点,结合Agent技术,设计了一套基于Multi-agent的临床诊断支持系统(CDSS)。该系统具有异构性、分布性、并行性和可扩展性,能适应CDSS的要求,有效地提高CDSS的性能。 相似文献
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综合考虑了查询处理时的计算费用和存储费用,提出了距离连接索引(Distance associatedJoinIn dices,DJI)的分步实现方法,以高效地支持联机空间距离查询。该方法采用分阶段计算DJI的策略,根据用户的查询条件动态地计算DJI的一部分以支持查询。实验研究证明,与传统方法相比,DJI的分步实现方法在性能上具有较大优势。 相似文献
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随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。 相似文献