检索结果-内蒙古大学图书馆

一种数据挖掘过程中基于加权Moore-Penrose逆的马氏距离测定方法，包括以下步骤：1)计算数据总体X的协方差矩阵S；2)根据实对称矩阵的谱分解理论；3)构造权值矩阵M,N，具体过程如下：①构造n??n矩阵M；②构造n??n矩阵N；4)计算协方差阵S的加权Moore-Penrose逆矩阵；5)计算数据个体X_i，X_j之间的马氏距离。本发明提供了一种不受量纲影响(具有线性变换不变性)、保持数据均值和方差信息、并在处理任何相关性数据时都能确保正常进行且性能更高的数据挖掘过程中基于加权Moore-Penrose逆的马氏距离测定方法。

关键词：矩阵马氏距离加权数据挖掘过程计算数据相关性数据协方差矩阵保持数据对称矩阵方差信息分解理论具体过程线性变换协方差阵逆矩阵变性均值

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基于改进模糊神经网络的海洋油气勘探数据挖掘方法

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数字技术与应用 2025年第1期43卷 173-175页

作者：袁帅张嘉琛付明鑫陈望宇中海油研究总院有限责任公司中国电子系统技术有限公司

为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关... 详细信息

为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关联不明确、噪音大等问题,从而构建一种适用于海上油气勘探数据挖掘的模型。

关键词：模糊神经网络数据挖掘模型属性关联数据类型数据挖掘技术数据挖掘过程海洋油气勘探数据挖掘方法

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人工神经网络在数据挖掘中的潜在应用

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煤炭技术 2011年第5期30卷 163-165页

作者：邵有为重庆电子工程职业学院电子信息系重庆401331

神经网络的方法不常用于数据挖掘任务,因为他们可能具有复杂的结构,训练时间长,和不易理解的结果表示和常产生不可理解的模型,然而,神经网络具有对噪声数据的高承受能力和高精确度,是数据挖掘中的优先考虑。该文,做了调查来探索人工神... 详细信息

神经网络的方法不常用于数据挖掘任务,因为他们可能具有复杂的结构,训练时间长,和不易理解的结果表示和常产生不可理解的模型,然而,神经网络具有对噪声数据的高承受能力和高精确度,是数据挖掘中的优先考虑。该文,做了调查来探索人工神经网络在数据挖掘技术中的应用,还研究了基于神经网络基础实现数据挖掘的关键技术和方法。

关键词：数据挖掘知识发现数据挖掘过程

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基于数据挖掘技术的软件项目管理体系

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经营与管理 2007年第12期 74-75页

作者：赵丽坤陈立文张国宗河北工业大学管理学院河北工业大学管理学院天津

软件项目建设是一项高复杂性、高难度的系统工程,在建设中会涉及企业战略、投资决策、风险管理、权力和责任的调整等方面。软件项目管理是这些方面数据信息构成的整体,过于注重其中的某一方面只会造成软件项目信息失真,很难达到全面实... 详细信息

软件项目建设是一项高复杂性、高难度的系统工程,在建设中会涉及企业战略、投资决策、风险管理、权力和责任的调整等方面。软件项目管理是这些方面数据信息构成的整体,过于注重其中的某一方面只会造成软件项目信息失真,很难达到全面实现企业信息化,进而实现企业整体价值目标的效果。传统软件项目管理方式对数据信息的静态管理模式已不能满足当前企业实施信息化的要求,

关键词：软件项目管理数据挖掘技术数据挖掘过程

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数据挖掘的前期准备

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上海信息化 2013年第8期 62-64页

作者：管军伟

数据挖掘(Data Mining,简称DM)是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则.数据挖掘融合了数据库、统计学、人工智能等学科的知识,能够提供多种功能:概念描述——根据数据的微观特征来表... 详细信息

数据挖掘(Data Mining,简称DM)是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则.数据挖掘融合了数据库、统计学、人工智能等学科的知识,能够提供多种功能:概念描述——根据数据的微观特征来表征数据集;关联分析——揭示事物之间的依赖或者关联关系;预测分析——根据历史数据和当前数据,预测未来数据;聚类分析——发现内在的规则,识别出紧密相关的观测值组群;异常检测——识别出特征显著不同于其他数据的观测值.

关键词：数据挖掘领域数据库知识发现数据挖掘过程

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大数据相关词条(续)

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信息安全研究 2016年第1期2卷 39-39,79,92页

SEMMA（sample,explore,modify,model,and assess）是数据挖掘过程的英文缩写,意思是抽样,检查,修改,设立模型和评估.熵（entropy）：指的是体系的混乱程度,它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用,在不同的... 详细信息

SEMMA（sample,explore,modify,model,and assess）是数据挖掘过程的英文缩写,意思是抽样,检查,修改,设立模型和评估. 熵（entropy）：指的是体系的混乱程度,它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量.

关键词：数据挖掘过程克劳修斯数据相关 Claude 香农数据仓库生命科学 entropy 克劳德数据清洗

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数据挖掘技术及其发展

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科教导刊 2009年第28期 169-170页

作者：朱明苑南京晓庄学院江苏·南京211171

本文就数据挖掘的定义和功能,数据挖掘系统分类,数据挖掘过程,现代数据挖掘技术与其发展以及数据挖掘面临的问题做了分析.

关键词：数据挖掘技术数据挖掘系统数据挖掘过程

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粗糙集算法在高校学生成绩分析中的应用研究

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硅谷 2011年第7期 161-161页

作者：谢凤艳黑龙江煤炭职业技术学院

1高、中职院校学生成绩统计现状分析随着高、中职院校招生规模的扩大,在校生人数越来越多,学生成绩分布越来越复杂,除了传统的学生成绩分析得出的一些结论外,还有一些不易察觉的重要信息隐含于成绩中。故而把数据挖掘技术引入到学生成... 详细信息

1高、中职院校学生成绩统计现状分析随着高、中职院校招生规模的扩大,在校生人数越来越多,学生成绩分布越来越复杂,除了传统的学生成绩分析得出的一些结论外,还有一些不易察觉的重要信息隐含于成绩中。故而把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中,应用数据挖掘中的粗糙集算法对学生成绩数据进行分析,找出了隐藏在数据背后影响成绩的真正原以找到影响学生成绩的真实原因,有针对性地指导教学,提高教学质量和教学效果。

关键词：学生成绩分析粗糙集算法数据挖掘过程

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数据挖掘中的数据质量检验

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金融电子化 2007年第7期 55-56页

作者：朱德志中国建设银行信用卡中心

数据质量检验是数据挖掘过程中的重要环节,是数据预处理工作的基础。长期以来,国内IT系统在运行过程中对于数据质量缺乏关注,数据质量低。很多项目由于开始

关键词：数据挖掘数据质量检验数据集数据挖掘过程数据表直方图

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