金融行业的数据挖掘技术研究.

■现代管理科学■2009年第8期输入输出输入层输出层隐蔽层图2典型的神经网络Σθif [·]yix 1x 2x n……w i1w i2w in图1神经元模型我国金融行业是信息化起步比较早,相对比较成熟的。在全面实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值,

2024-02-07
海量数据挖掘技术研究刘君强

海量数据挖掘技术研究刘君强

2024-02-07
数据挖掘与人工智能技术探讨

$ 食品中农药监测技术的具体应用 3.1 生化检测法生化检测法是当前常用的一种农药残留检测法,它分为酶 抑制法和酶联免疫发,这两种当中比较常见的是酶抑制法,这 种方法的原理是有机磷

2024-02-07
基于云计算及数据挖掘技术的海量数据处理研究

Ab s t r a c t :I n t h i s p a p e r ,o p t i mi z e d S PRI NT a l g o r i t h m wh i c

2024-02-07
数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)

1. 数据挖掘和知识发现数据挖掘(Data Mining)从大量的、不完全的、 有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜 在有用的信息和

2024-02-07
数据挖掘技术研究

数据挖掘技术研究摘要:数据挖掘技术是数据库技术和新的数据库应用的一个前沿学科,它融合了数据库技术、机器学习和人工智能等多个学科。介绍了数据挖掘技术的定义、任务类型和常用的数据挖掘方法,以及数据挖掘技术的实际应用。关键词:数据挖掘;应用;任务;规则0 引言在计算机技术快速发展的时代,数据库技术与计算机网络也得到了普遍的应用,从而人们利用计算机技术处理数据的能力

2024-02-07
数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向摘要:数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发,介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点;详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点,指出了数据挖掘的发展方向。关键词:数据挖掘;神经网络;决策树;粗糙集;模糊集;研究现状;发展方向The

2024-02-07
数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)

数据库技术 统计学wk.baidu.com机器学习数据挖掘可视化人工智能高性能计算KDD已经成为人工智能研究热点目前,关于KDD的研究工作已经被众多领 域所关注,如过程控制、信息管

2024-02-07
数据挖掘技术的研究现状及发展方向_陈娜

数据挖掘技术的研究现状及发展方向陈娜1.2(1.北京交通大学计算机学院,北京100044;2.石家庄铁路运输学校,河北石家庄050021)第!"电脑与信息技术卷(!)可视化技术["]通过直观的图形方式将信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者,使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。其中数据立方体可以通过#$%&操作将更多用户关心的信息反映给用户。(’

2024-02-07