基于贝叶斯网络的数据挖掘技术

从海量数据中挖掘有用的信息为高层的决策支持和分析预测服务。已成为网络时代人们对信息系统提出的新的需求。但我们发现数据处理和数据的提炼技术是匮乏的。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习方法等特性表示了客体的概率分布和因果联系，成为当前数据挖掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。本文首先对贝叶斯网络、贝叶斯网络推理和贝叶斯网络学习进行综合性的阐述。然后讨论其在数据挖掘中的应用和优势。     

基于BP人工神经网络改进算法的数据挖掘技术应用研究

在阐述数据挖掘技术的产生背景、过程和一些常用方法的基础上,针对原有BP神经网络算法效率较低、易陷入局部极小等不足,提出了一种改进的BP算法,并对其进行推理和验证:同时将其应用到病人数情况预测中.结果表明,与标准的BP算法相比,改进的BP算法具有更好的精度和更高的效率.     

数据挖掘中关联规则Aprioir算法的改进

数据挖掘应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力,本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法,以及Apriori算法存在的不足,提出了Apfiori算法的改进研究,     

数据挖掘中一种改进的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究内容,其主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种关联。频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它在很大程度上决定了关联规则挖掘的效率。介绍了Apriori算法及其算法改进。该改进算法对剪枝步进行了优化,提高了连接效率,并且不断减小数据库的规模,去掉无效事务,减少了每次扫描数据库所花费的时间,提高了算法效率。经过试验论证,性能比原有算法提高,具有一定的实用性。     

数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进

决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。     

数据挖掘中聚类算法的研究与探讨

聚类算法是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。通过分析研究数据仓库及数据挖掘中聚类算法的现状,对数据挖掘中常见的几种聚类算法的性能进行相互比较,并分析它们各自的优缺点,对数据挖掘中聚类算法的发展趋势作出展望。     

谈数据挖掘中常用的聚类算法

聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文提出了评价聚类算法好坏的标准,基于这个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析.以便于人们更容易、更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法.     

教务管理系统中数据挖掘技术的应用探究

教学管理决策在高校教育中是一项重要的工作。目前,高校内部运行的各种管理系统和各类数据库,已经积累了包括学籍管理系统、成绩管理系统在内的海量数据。本文主要研究如何采用数据挖掘技术在学院教务管理系统中,对海量数据进行发掘和应用,为人才培养提供比较客观的决策支持。     

基于蚁群聚类算法的数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

本文对入侵技术和聚类算法进行分析,明确相关技术在实践中存在的问题,在此基础上对变异因子进行分析,通过相关程序的计算,保证计算结果的准确性。然后把蚁群算法相关问题作为研究点,对蚁群算法的改进技术进行系统的探究。     

关联规则算法的实现与优化

对基于关联规则的数据挖掘算法进行了研究,对经典的频繁项集计数算法进行了改进,提高了关联规则数据挖掘的效率。优化结果证明了关联规则算法在医学科研实验室数据挖掘中的重要作用。     

基于网格的并行数据挖掘算法的实现

随着信息技术的发展,大量的数据不断被收集和存储,对数据的挖掘规模越来越大,传统的数据挖掘已经无法解决海量数据挖掘问题。网格技术的发展,使得广域分布的海量数据的挖掘问题得到解决。文章根据现实中海量数据挖掘的需求和网格的本质,把并行关联规则挖掘算法应用于网格数据挖掘中,并建立了一个并行数据挖掘模型,验证了并行数据挖掘系统在网格环境的可行性与合理性。     

《普通话水平测试实施纲要》与《普通话水平测试大纲》(94版)对照谈

2004年1月出版的《普通话水平测试实施纲要》是1994年出版发行的《普通话水平测试大纲》的修订版。为更好地指导普通话水平测试工作，此次修订强化了规范意识、服务意识，使修订后的《普通话水平测试实施纲要》体现出更强的科学性和可操作性。     

也谈数据挖掘

论述了数据挖掘的现状、存在的问题:业务理解错误、数据理解错误、模型构建错误,数据挖掘的未来发展趋势:较强可视化和交互性、集成性、能支持移动环境等内容.     

数据挖掘技术在大学生专业方向指导中的应用

以计算机专业本科学生成绩为样本，采用数据挖掘技术的决策树分类算法，建立了专业发展方向预测模型，得出了若干相关规则，通过验证样本数据对模型进行了验证，并提供了各种规则的准确度。     

Immune algorithm for discretization of decision systems in rough set theory

INTRODUCTION As a new effective mathematical tool to deal with vagueness and uncertainty, the rough set theory was first proposed by Pawlak in 1982. Theoretical research on rough set theory is characterized by many achievements (Dai, 2004b; 2005; Dai et al., 2004). In recent years rough set theory has been successfully applied in many fields such as machine learning, pattern recognition, decision support and data mining. But rough set theory cannot deal with continuous attributes althoug…     

A novel algorithm for frequent itemset mining in data warehouses

INTRODUCTION A data warehouse (Inmon, 1996) is an integrated and time-varying database primarily used for the support of decision-making, and integrates volumi- nous data from multiple and independent data sources consisting of operational databases in a common repository for querying and analysis. In terms of data modeling, a data warehouse consists of one or several dimensional models that are composed of a central fact table and a set of surrounding dimension tables each corresponding t…     

谱聚类-Adaboost集成数据挖掘算法在岩性识别中的应用

针对原有岩性分类方法精度较低、泛化能力不足、结果较不稳定以及不符合地质情况的事实,提出基于谱聚类-Adaboost集成算法的数据挖掘技术,应用谱聚类算法对噪音数据不敏感及可收敛到全局最优解的特点,解决样本数据过滤的问题,有效去除数据冗余;依据数据挖掘集成思想中的Adaboost集成算法对基分类器C4.5进行集成优化,将弱分类器提升为强分类器,提升分类能力。通过对某地区498块致密砂岩岩样资料进行处理,结果表明:谱聚类方法的样本筛选能力较交会图方法与经典聚类方法更强;而Adaboost集成算法不仅精度较BP神经网络等经典分类算法高,而且具有着较强的泛化能力,较好地解决了基分类器存在的稳定性弱、泛化能力差等问题;利用谱聚类去除样本冗余-Adaboost集成算法判别的思想使得算法的稳定性更高,岩性判别率稳定到81.96%,明显高于其他判别方法;该方法思路新颖,效果较好,可以进行推广。     

克拉申“监控模式”假说在对外汉语教学中的应用

“监控模式”假说比较完整地描述了第二语言获得的过程,对第二语言教学具有相当程度的指导意义。有效利用“习得”“学得”的不同特征,注重输入内容和输出效果,降低情感过滤,准确定位教师角色可以有效地将汉语本体研究的成果运用到对外汉语教学中去。可以根据教学中的实际情况适当修改和发展“监控模式”假说。     

我国经典测量理论研究现状述评

经典测量理论在心理和教育测量理论与实践中发挥着重要的作用。文章以现象学为方法,从实践应用角度对经典测验理论的应用现状和一些不足进行系统的分析,并指出当前测验理论的发展方向。