搜索结果: 136-150 共查到“计算机科学技术 数据挖掘”相关记录174条 . 查询时间(0.107 秒)
基于多传感器数据挖掘和信息融合技术的气液两相流测量
多传感器 数据挖掘 信息融合 气液两相流
2008/12/18
两相流量计或多相流量计目前在油田采油领域中有着重要的应用价值，特别是在海上采油平台上十分迫切。流量计的主要任务是测量由金属出的油、气、水混合物中各相的百分含量和总流量。本研究项目可形成的产品化产品有：利用层析成像技术和特殊设计的文丘里管组合的有其两相流量计。流量计有电容电极、文丘里管、电容测量电路和专用的小型化计算机系统组成。它可以按装在原油管道上实现连续在线的测量，油和气的测量精度分别达到5%和...
一种时态近似周期的数据挖掘研究
数据挖掘 时态型 近似周期模式 SOM
2008/12/18
研究了时态近似周期的挖掘问题，提出了近似周期模式，引进了近似精度、近似周期模式覆盖等概念及性质，提出了一个基于SOM (自组织特征映射)聚类来寻找近似周期模式的算法，实验表明算法是有效的。
计算机中积累的数据包含着大量极其有用的知识。如何将这些知识挖掘出来为我们所用是令人神往的。于是在1998年首次提出了数据挖掘技术。“数据挖掘”(Data Mining)是从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘应用领域非常广阔。先期将在数据积累比较充分的领域银行、证券、电信等领域到应用，以后将在各领域中获得应用。未来市场不可限量，五年内在中国形成几百亿的市场规模。数据挖掘技术将被社会长期使用。随着信...
一种增量更新算法在数据挖掘中的应用
数据挖掘 粗糙集 增量更新算法
2008/12/16
引入扩展差别矩阵和扩展决策矩阵，提出了新的属性约简算法和增量更新算法，即基于扩展差别矩阵的属性约简算法和基于扩展决策矩阵的增量式规则提取算法，讨论了规则的增量更新算法。由于使用了增量更新算法和并行处理技术，从而提高了数据挖掘的效率，降低了时间复杂度。通过实验说明此算法是有效和可行的。
以优势关系为基础的粗糙集在地震数据挖掘中的应用
粗糙集理论 优势关系 地震学
2008/12/12
在地震数据挖掘应用中，可用粗糙集方法进行对震例数据的属性约减。但是，经典的粗糙集理论建立在由等价关系对对象集划分的基础上，而震例数据是有序的而不是分类的对象。现对经典粗糙集理论进行扩展，提出一种用优势关系代替等价关系的粗糙集方法，并在此基础上提出一种基于差别矩阵的属性约简算法。实验结果表明，用这种方法能得出一些采用传统粗糙集理论所无法得到的结果。
基于数据挖掘的分布式入侵检测系统
入侵检测 数据挖掘 网络安全
2008/12/3
构建了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型。采用误用检测技术与异常检测技术相结合的方法,利用数据挖掘技术如关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析等对安全审计数据进行智能检测,分析来自网络的入侵攻击或未授权的行为,提供实时报警和自动响应,实现一个自适应、可扩展的分布式入侵检测系统。实验表明,该模型对已知的攻击模式具有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力。
具有数据挖掘功能的决策支持系统的开发
决策支持系统 数据挖掘 模型管理体系
2008/10/15
该系统提供了自动和手工两种挖掘方式，用户可根据需要可以分别调用数据析取、多维分析工具，对数据和报表进行切片与切块等操作，然后选择挖掘工具进行挖掘和分析，搜索和发现数据中存在的关系和对应模式，最后系统把挖掘结果以报告或图表的形式输出。该项目已在“上海市高校教职工信息管理系统”和“上海莱纳果公司经营决策系统”中应用。由于系统采用动态的结构体系和具有多种异种信息源接口，便于维护和进行二次开发，所以系统的...
大型数据库数据挖掘技术
数据库 数据挖掘
2008/10/7
该基础上提出了一种新的属性集优劣评判方法，并结合遗传算法给出了混合特征选择算法和概念提升学习算法。开发了RoboMiner原型系统，它实现了知识发现的总体过程 ，具有操作简单、界面友好等特点。同时在系统中对知识表达进行了深入的研究，提供了文字、表格、图形等多种知识表达方式。
基于数据挖掘核心技术的计算机网络安全研究
安全 计算机网络 数据挖掘
2008/9/17
针对当前的网络系统研究各种攻击模型和方式，大量收集网络攻击信息，掌握常用的网络攻击模型和途径，建立计算机网络攻击模型信息库，并进行实验研究。采用数据挖掘方法，从网络流量信息中预测和发现潜在攻击模型，从而制定相应的预防策略，并据此研究网络安全防范技术。有针对的提出了不确定性条件下的自主式学习模型、基于多决策树规则学习算法、基于粒计算思想的进化改进算法，并提出了实用的增量学习和海量数据的挖掘算法。首次...
数据挖掘的理论与应用研究
数据挖掘 粗糙集理论 知识库
2008/8/6
本课题主要针对数据挖掘理论中的关联规则、聚类分析、粗糙集理论等进行了比较深入的研究。主要研究了粗糙集理论中求取约简的相关算法、知识熵在粗糙集理论中的应用、增量关联规则的挖掘、智能搜索引擎框架、粗糙集理论中增量挖掘与其在海量数据库中的应用、小波变换在数据分析的应用等主要内容，取得了阶段性的研究成果。
自适应人工免疫算法在数据挖掘中的应用
数据挖掘 人工免疫系统 聚类分析 自适应
2008/5/16
免疫聚类算法中网络刺激与抑制阈值参数决定了聚类精度和网络的可伸缩性，现有的免疫聚类算法中这些阈值选择采取定值策略，根据问题的特性和操作者的经验确定，算法的泛化能力较差。提出了一种自适应免疫聚类算法，阈值从动态变化的网络结构特征中获取，在网络进化过程中，阈值始终跟随网络内在结构变化而自适应调整，因而获得的最终网络结构更符合原始数据的内在特性，并很好地解决了算法对问题的依赖性问题，提高了算法的泛化能力...
基于Cache的数据挖掘专用数据访问组件
Cache 数据访问
2008/3/11
介绍了数据挖掘算法的两种传统数据访问方式及其缺点，提出了新的数据访问方式——基于Cache的数据挖掘算法的数据访问方法，该方法提供了三种模式缓存数据：单列模式、多列模式、混合模式，以适用多种数据挖掘算法的需要。设计实现了这种数据挖掘专用数据访问组件，该组件兼顾了传统访问方式的优点，实验证明在占用有限系统资源的情况下，保证了高效的数据访问效率并支持对海量数据的访问。
空间数据挖掘知识的地图可视化表达*
空间数据挖掘 可视化 地图
2008/3/4
通过分析空间数据挖掘所能发掘的知识类型，对发掘出的知识表达方式进行了研究，提出地图是空间数据挖掘规则和知识的可视化表达的优秀和成熟的表示方法，并对如何表达进行了探讨。
通过对用户网络流量进行协议投影，获得其行为的具体信息，然后采用关联规则等方法，将上面得到的信息进行统计学习，从而得到该用户所特有的行为模式。利用这种模式，可以进行网络用户的身份识别。实验结果表明，该方法为进行用户网络行为特征提取和身份识别提供了一种新思路，另外也有助于发现蠕虫或其他大规模入侵行为。