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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
可拓数据挖掘研究进展   总被引:3,自引:1,他引:2  
可拓学研究用形式化模型解决矛盾问题的理论与方法,可拓数据挖掘是可拓学和数据挖掘结合的产物,它探讨利用可拓学方法和数据挖掘技术,去挖掘数据库中与可拓变换有关的知识,包括可拓分类知识、传导知识等可拓知识.随着经济全球化的推进,环境的多变促使了信息和知识的更新周期缩短,创新和解决矛盾问题越来越成为各行各业的重要工作.因此,如何挖掘可拓知识就成为数据挖掘研究的重要任务.研究表明,可拓数据挖掘将具有广阔的应用前景.将介绍可拓数据挖掘的集合论基础、基本知识和目前研究的主要内容,并提出今后需要进一步探讨的问题及其发展前景.  相似文献   

2.
企业在发展过程中,会碰到各式各样的信息资源矛盾问题.解决此类问题的首要条件是企业能够全面认识自己的信息资源.可拓学提供了共轭分析方法来帮助企业从物质性、系统性、动态性、对立性全面分析信息资源.重点研究潜显信息,抽象出潜显信息的概念模型,提出真伪显信息的判别法以及在挖掘潜信息过程中生成策略的方法.  相似文献   

3.
CPI指数变换对产品销售影响的可拓数据挖掘   总被引:2,自引:0,他引:2  
目前对数据挖掘的研究主要集中在对静态数据的挖掘,而在实际工作中,经常要处理的矛盾问题,需要通过可拓变换和可拓变换的运算来解决,这就需要用到变换的知识,需要运用动态数据挖掘或可拓数据挖掘来解决问题.运用可拓逻辑和可拓数据挖掘的理论知识,根据国家消费者物价指数的变换对产品销售数据的影响来研究可拓数据挖掘中传导知识的挖掘,为企业的决策者在目前的市场环境下提出更加合理的销售策略提供依据.  相似文献   

4.
可拓数据挖掘在高校教学质量评价中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
高校在教学和管理工作中积累了大量的数据,但这些数据没有得到有效利用.将可拓数据挖掘技术引入教学领域,从教学评价数据中提取出隐藏在数据之中的有用信息,为教学管理者提供决策支持.首先通过可拓分析,寻找质量达到要求、可进行有效挖掘的教学评价数据,然后对这些数据进行两方面的挖掘:影响教学质量的关键因素挖掘、教学质量与教师特征之间的关联规则挖掘.  相似文献   

5.
基于可拓集的可拓分类知识获取研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
以可拓集理论为依据,给出基于可拓变换的可拓分类知识的定义,并在信息元集和评价信息元集的基础上,探讨可拓分类知识的获取方法,包括质变域知识的获取、量变域知识的获取和有关拓界的知识的获取.这是可拓数据挖掘的主要内容之一,为从数据库中获取变化的分类知识提供了新的思路.  相似文献   

6.
可拓建筑形态设计变换数据库是可拓学、数据挖掘的理论和方法在建筑形态设计方面的应用.尝试探讨面向建筑形态设计的可拓变换数据库,论述其概念、类型、实例和作用.以理论概述和实例解析的方法,构建了有效的建筑形态设计数据表达方式,提出了建筑形态数据挖掘工作的前提和基础,为可拓建筑形态设计数据挖掘研究拓展了理论基础.  相似文献   

7.
伴随着大数据时代的社会发展,对城市建筑形象进行了更为深入和细致的描述,而建筑立面色彩设计却往往依靠设计师感性认知和设计经验来把握,并且色彩本身具有的模糊性、复杂性更容易使人产生困惑.在新数据环境下,为了用数据实证说明住宅建筑立面色彩设计的规律性问题.本文提出应用可拓数据挖掘方法的城市住宅建筑立面色彩设计研究.首先文章阐述了可拓数据挖掘方法的概念、优势及步骤;其次,针对城市住宅建筑立面色彩设计实际案例,通过现场拍照获取原始图片信息、Adobe Photoshop计算机软件提取色彩量值(色相、亮度、饱和度),对立面色彩数据展开可拓数据挖掘研究,获取规律模型;最后,根据总结出的色彩设计搭配规律,提出城市住宅建筑色彩设计选色指导.研究结果表明,该方法能够挖掘出地区的城市住宅建筑色彩搭配的倾向性问题,进而辅助色彩设计.一方面,以数据实证提高色彩设计的科学性,并激发设计师的创造力,另一方面为计算机智能化辅助可拓住宅建筑设计提供方法支持.  相似文献   

8.
利用可拓数据挖掘,将可拓分类方法应用到高校教师科研考核评价中.对考核结果进行定"量"和定"性"的分析,将教师的科研情况划分为正质变、负质变、正量变及负量变等类型,并计算其支持度和可信度,为科研管理者衡量策略执行效果提供数量化的参考依据.  相似文献   

9.
高维大数据的相似性计算是数据挖掘领域的研究重点,论文通过分析高维大数据相似性计算的难点,提出采用可拓学的方法解决其中矛盾问题的研究思路。在基元表示高维大数据的基础上,借助数据转换、数据筛选、权重的确定、数据预处理等技术实现了数据之间的相似性计算,并基于水污染常规分析数据进行了算法验证。论文借助可拓的思想研究大数据相似性的问题,不仅对数据挖掘的研究有一定的理论促进,同时也为可拓学的研究提供了新的应用空间。  相似文献   

10.
利用可拓数据挖掘技术,将传导知识挖掘方法应用到高校教师工作量管理中.在调控策略主动变换下,计算教师工作量的传导效应及其可信度,获取传导度及传导度区间,挖掘出量变或质变的传导知识.通过某院校的案例研究表明,支持度及可信度较高的传导知识,能帮助院校管理层从量上了解某策略对教师科研及教学工作量产生正面影响或负面影响的程度,以便找出调控教师工作量的合适策略.  相似文献   

11.
高维空间中数据的相似性度量   总被引:5,自引:0,他引:5  
高维空间中数据之间的相似性度量是目前数据挖掘、信息处理与检索等领域所面临的一个重要问题.文章在总结分析了高维数据的特点以及现有的一些度量方法的基础上,提出了一种新的度量方式,该方法在对高维数据进行相似性度量之前,首先对原始数据空间进行网格划分.文章的最后对其有效性作了定量分析,实验证明,该方式是行之有效的.  相似文献   

12.
数据挖掘过程中连续属性离散化新方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
在知识发现和机器学习领域里,许多数据挖掘方法如基于粗集的数据挖掘工具等需要使用离散的属性值,但实际观测到的大多是连续性属性数据,这对许多新型数据挖掘工具的研究带来了不便.本文针对以上问题,在综合分析目前连续属性离散化方法的基础上,提出了一种基于数据分布特征的连续属性离散化新方法,并用经典算例验证了此算法,实验结果表明该方法具有合理性和可行性.  相似文献   

13.
We explore use of data mining for lead time estimation in make-to-order manufacturing. The regression tree approach is chosen as the specific data mining method. Training and test data are generated from variations of a job shop simulation model. Starting with a large set of job and shop attributes, a reasonably small subset is selected based on their contribution to estimation performance. Data mining with the selected attributes is compared with linear regression and three other lead time estimation methods from the literature. Empirical results indicate that our data mining approach coupled with the attribute selection scheme outperforms these methods.  相似文献   

14.
微生物组学大数据在生态环境、人类健康和疾病研究方面都起到了重要作用。通过数学、统计等数据挖掘方法,从高维复杂数据中提取有用信息,是微生物组学大数据建模和分析的关键问题。本文分析了微生物组学大数据的特点,对当前数据分析和计算研究中存在的热点和难点进行了探讨分析,并综述了当前微生物组学大数据模式挖掘、网络重建与分析的研究概况。  相似文献   

15.
微生物组学大数据在生态环境、人类健康和疾病研究方面都起到了重要作用。通过数学、统计等数据挖掘方法,从高维复杂数据中提取有用信息,是微生物组学大数据建模和分析的关键问题。本文分析了微生物组学大数据的特点,对当前数据分析和计算研究中存在的热点和难点进行了探讨分析,并综述了当前微生物组学大数据模式挖掘、网络重建与分析的研究概况。  相似文献   

16.
一种遗传模糊神经网络数据挖掘算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
数据挖掘是近年来信息处理领域出现的新的研究方向。本文探讨了扩展型TS模糊神经网络和遗传算法在数据挖掘中的应用,并提出了一种把模糊神经网络与遗传算法相结合的数据挖掘方法。在该方法中由遗传算法自适应地构造和优化TS模型,TS模型完成预测,这种预测是建立在遗传算法的聚类结果之上的。二者的结合,提高数据挖掘的应用效果。文章最后给出该方法的应用实例。  相似文献   

17.
The paper addresses the problem of lumpy demand forecasting which is typical for spare parts. Several prediction methods are presented in the paper - traditional techniques based on time series and advanced methods which use artificial neural networks. The paper presents a new hybrid spares demand forecasting method dedicated to mining companies. The method combines information criteria, regression modeling and artificial neural networks. The paper also discusses simulation research related to efficiency assessment of the chosen variable selection methods and its application in the newly developed forecasting method. The assessment of this method is conducted by a comparison with traditional methods and is based on selected forecast errors.  相似文献   

18.
高质量的决策越来越依赖于高质量的数据挖掘及其分析,高质量的数据挖掘离不开高质量的数据.在大型仪器利用情况调查中,由于主客观因素,总是致使有些数据出现异常,影响数据的质量.这就需要通过适用的方法对异常数据进行检测处理.不同类型数据往往需要不同的异常值检测方法.分析了大型仪器利用情况调查数据的总体特点、一般方法,并以国家科技部平台中心主持的"我国大型仪器资源现状调查"(2009)中大型仪器使用机时和共享机时数据为主线,比较研究了回归方法、基于深度的方法和箱线图方法等对不同类型数据异常值检测的适用性.选取不同角度,检验并采用不同的适用方法,找出相关的可疑异常值,有助于下一步有效开展大型仪器利用情况异常数据的分析处理,提高数据质量,为大型仪器利用情况综合评价奠定基础,也为科技资源调查数据预处理中异常值检测方法提供有益借鉴.  相似文献   

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