规则提取相关论文
碳达峰和碳中和是国家“十四五”建设期间的重要布局,风电、光电和水电是可再生清洁能源,在年内和日内时间尺度上均有一定互补性,......
自古以来,洪水灾害就是我国发生最频繁、损失最严重、受灾人数最多、影响范围最广的自然灾害。其中,长江流域干支流众多,江湖关系......
P2P网络借贷（Peer-to-Peer Lending）自2005年在英国首次推出后,便凭借其高收益、低成本、速度快等优势在全球范围快速发展。2006年在......
消费者偏好是游戏企业获得竞争力的源泉.文章基于粗糙集理论,对影响玩家行为的核心产品竞争要素进行挖掘,探讨不同要素组合对产品......
糖尿病风险评估问题是糖尿病预防和控制的核心问题,在减少并发症、改善健康水平、降低糖尿病预防支出等方面具有非常重要的意义。......
规则提取是数据挖掘研究的主要内容之一.目前基于完备信息系统的规则提取方法已经很成熟,而基于不完备信息系统的规则提取方法还不......
共指消解是指将多个命名实体指向现实世界中的同一实体，其目标是识别出文档中所有存在的共指关系。共指消解在自然语言处理任务中有......
该文针对利用模糊系统辨识方法进行规则提取和利用粗集理论的属性约简和值约简方法的问题进行了研究,提出了一种通用的规则提取及......
研究将模糊神经结合进数据挖掘的方法,介绍一种利用模糊自适应学习控制网络进行数据挖掘的算法.经过模糊神经网络的建立与训练,网......
随着数据库和网络技术的迅速发展，目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、夯询以及简单的财务分析等功能，但......
首先,通过对象诱导的三支条件近似概念格和三支决策近似概念格的细于关系,定义了不完备决策背景的OE-协调性;然后,在OE-协调的不完......
近年来，随着流域梯级水库的不断建成与投产，我国水利工程的主要任务已从水库工程建设转变为流域梯级水库的调度管理工作。梯级水库在......
针对支持向量机的可解释性,提出了一种基于SVM-RFE特征选择的规则提取方法。这一方法在预处理阶段采用优化的SVM-RFE来获取重要属......
本文首先提出了一种基于粗糙集理论的知识获取方法,它由属性约简的改进算法和属性值的顺序约简算法所组成.然后将该方法用于故障诊......
通过引入"吸收墙"和多阶段理论,改进量子粒子群优化算法,将其用于分类规则提取。实验结果表明,算法在进行规则提取时效率高,得到的......
为更好地利用国产遥感数据研究土地利用资源分布,基于面向对象和指数分类的方法,开展高分二号遥感影像建设用地二级类提取。实现了......
长期以来,人们把神经网络经训练而获得的知识称为隐知识或隐规则,很难为我们理解。因此,神经网络常常被称为‘黑匣子’。多层感知......
形式概念分析是一种对形式背景中的数据进行分析和规则提取的理论,在本体研究、软件工程等众多领域有广泛应用。而随着网络技术快......
互联网已成为一个重要的信息和资源共享平台,互联网用户不仅可以在网上处理各种事务,还可以在网上搜索自己想要的信息。给定一个具......
该文进行了如下主要工作:提出了一种模糊神经网络的规则提取方法,即空间动态划分学习方法;提出了一种自适应增强型的模糊神经网络,......
将领域知识同经验学习相结合对建立一个有效的学习系统非常重要.现在已经有几种基于知识的神经网络系统用于分类问题,如KBANN(know......
数据分数据挖掘的一个重要功能.神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但......
系统建模一向被视为控制与优化中必不可少的环节,实际工程中也一直奉行“建模先行”的原则。随着科学技术的飞速发展及生产规模的......
实际系统控制、调度、协作、管理等问题具有复杂和分布式的特征,这就要求各个处理单元应具备自主、自适应、智能化的特性,因此构建......
随着移动通信技术和计算机网络技术的不断发展和广泛应用，在不久的将来，移动计算机可以在任何时间、地点接入各类网络，以获取所需的数......
国内外中压配电网中性点广泛采用小电流接地方式.这种方式在拥有其独特优点的同时因发生单相接地故障时故障电流微弱、电弧不稳定......
当前,从数据库中提取定性规则是建立被控系统知识模型的一种有效方法,而此类方法的一个难点就是对数据空间进行合理有效划分。目前......
子群发现是一种新兴的数据挖掘技术,用于提取数据中的有效信息,其获取的知识通常以规则的形式表示,称之为子群。本论文研究了三种......
传统关系数据库模型经过近几十年发展,以它为基础的关系数据库系统得到了广泛的流行和认可.然而,它也有自身的不足,就是对于不确定......
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知......
本文的研究工作主要围绕两个主题展开：进一步论述和完善了云模型；着重对数据挖掘中的关联规则进行了研究。创新点包括以下几个方面： ......
信息系统中对象的属性取值往往不是单一的数值,可能是取值范围,我们称属性值为区间值的信息系统为区间值信息系统。区间值信息系统......
随着网络信息的快速增长，搜索引擎的作用越发的重要。而为了进一步处理和挖掘网络日渐增长的庞大信息，搜索引擎本身也相应地要寻求某......
作为一个热门研究领域,众多国家都在对信息融合技术展开广泛深入的研究,其中,用于决策的信任度高的规则提取问题,是该领域目前急待......
随着Internet技术的日益普及，“丰富的数据与贫乏的知识”问题变得日渐突出，而知识发现正是研究如何从大量的数据中智能地、自动地抽......
粗糙集(Rough sets)理论是由Z.Pawlak教授于20世纪80年代初提出的一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具，其基本思想是在保持......
本文在了解和分析了国内外研究现状的基础上，针对不完备信息系统规则提取存在的一些问题，分别对目前存在的两种提取方法进行了研......
神经网络在数据挖掘的应用中主要存在两个问题，一是训练时间过长；二是获得的知识难以理解和表示。神经网络中的规则提取方法是解决“......
本项研究是受国家自然科学基金资助的,课题名为“基于医学图像数据挖掘技术的研究”。在分析阐述智能化数据挖掘算法的基础上,研究......
数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中......
随着Internet的迅猛发展，全球面临着数据库爆炸的挑战，人们常会感到被数据淹没却仍觉得知识饥饿的困惑。数据挖掘技术是解决上述问题......
概念格作为形式概念分析理论中的一种核心数据结构,是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具,用来发现数据中隐藏的知识模式。在......
数据库知识发现是当前人工智能研究中较为重要的一个领域，关联规则挖掘是数据挖掘中应用最广的。传统的Apriori算法能产生所有的关......
随着现代信息技术的迅猛发展，知识发现（KDD）在科学和商业中得到了越来越广泛的应用。知识发现通过一定的技术手段从海量数据库中获取......
