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一、数据挖掘的产生
近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等,并且这一势头仍将持续发展下去。数据的积累越来越多,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是,一个新的挑战被提了出来:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题,如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢?要想使数据真正成为一个企业的资源,只有充分利用它为企业自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。因此,面对“人们被数据淹没,却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了有效的手段。 相似文献
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深入研究了基于文本案例的推理(TCBR)、基于规则的推理(RBR)及两者融合的人工智能技术,并首创性地运用于先进战机的试飞支持信息系统,由此构建了先进战机智能化试飞支持信息系统的整体框架。建立了其案例库、规则库和知识库的结构。采用Tomcat7、IK Analyzer、GWT、MySQL等运用软件进行开发。实现了理解问答、智能搜索和案例推理等功能,对于试飞工程师还增加了数据库维护及试飞文档编写助手等功能。运行结果表明:系统整体构架设计合理实用;特别是TCBR和RBR的融合运用使系统体现了接近人类思维特点的智能化特征。 相似文献
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一种新的空间多维关联规则模型与算法 总被引:4,自引:0,他引:4
空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。 相似文献
65.
XML的半结构化特性造成了Native XML 数据库中数据模式规范化设计中的很多问题.采用结构信息和数据信息相结合的方法,给出XML数据间函数依赖的定义,解决数据模式规范化设计中的理论问题.建立了XML模式路径和XML数据树节点路径的定义,描述XML数据中的路径;给出了XML文档有效性的形式化定义;在此基础上定义了树元组和树元组相等的概念.运用树元组及其相等的概念定义了XML数据的函数依赖关系,进而给出了相应的自反、增广、传递推理规则,用于推导给定集合所蕴涵的函数依赖关系.并证明了这一推理规则是正确的.上述工作为Native XML 数据库系统中数据模式的规范化设计提供了一定的理论基础,增强了XML数据的语义特性. 相似文献
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关于发展具有特种业务的商业通信广播卫星的初步思路 总被引:1,自引:0,他引:1
1 引言 □□由于法轮功不法分子恶意干扰鑫诺-1卫星,国内部分重要的卫星用户对卫星通信广播有些丧失信心,纷纷寻求发展基于地面的传输网络,卫星通信广播事业面临着前所未有的危机与挑战。究其原因,一方面是由于法轮功事件的政治影响力大,必然使其在非政治领域的影响被夸 相似文献
67.
应用关联规则构建质量活动链模型 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了作业质量成本的概念,提出了以作业质量成本数据为基础描述质量活动间关联关系的方法,并设定了作业质量成本之间相互影响的规则.着重研究了关联规则挖掘技术,将布尔型关联规则用于质量活动间作用关系的挖掘,并应用Apriori算法,研究了应用作业质量成本数据及其变化趋势构建基于作业质量成本的质量活动链模型的方法.该模型有助于在质量成本预测与分析过程中从经济的角度发现质量管理过程的瓶颈问题,为以质量成本分析为基础,系统地进行质量改进决策提供了有效的方法和手段. 相似文献
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商业轨道运输服务(COTS)是美国航空航天局(NASA)用于向“国际空间站”(ISS)运送航天员和货物的商业运输项目。它在2006年1月18日启动,预定在2010年实现为ISS服务。 相似文献
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部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。 相似文献
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