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搜索结果: 1-9 共查到数学 数据挖掘相关记录9条 . 查询时间(0.11 秒)
图论、最优化理论显然在蛋白质结构的研究中大有用场. 首先, 调查/回顾了研究蛋白质结构的所有图论模型. 其后, 建立了一个图论模型: 让蛋白质的侧链来作为图的顶点, 应用图论的诸如团、 $k$-团、 社群、 枢纽、聚类等概念来建立图的边. 然后, 应用数学最优化的现代摩登数据挖掘算法/方法来分析水牛普里昂蛋白结构的大数据. 成功与令人耳目一新的数值结果将展示给朋友们.
Data mining is the computational process for discovering valuable knowledge from data – the core of modern Data Science. It has enormous applications in numerous fields, including science, engineering...
Disasters are events that require multiple-agency responses, and resources beyond the capability of a community. Natural disasters put tremendous threats to the lives of people, in addition to economi...
随着云计算、移动互联网、物联网和移动智能终端等信息技术的飞速发展, 大数据从神坛上走下,在我们的身边无处不在。我们开始进入“数据共享时代”。 如何从政府和企事业累积的海量数据中提取有用信息,以提升决策力和管理水 平,是当前社会迫切需要解决的问题。数据挖掘作为海量数据分析的有效新技术, 其作用正在被越来越多的人所认识和肯定,其应用领域正日趋广泛。“国际数据 挖掘与应用统计研究会”正是顺应这...
数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法,分析了该方法在数据挖掘中的特性,讨论了其在大型数据库中的应用方法,并以例证说明这一方法的实际应用。
简要介绍数据挖掘算法中的C4.5算法的基本思想,并在分析传统行业税负测算方法的基础上,结合税收行业领域的应用实际,对C4.5算法进行改进和应用。通过验证表明,改进后的算法运行结果可靠,运行效率提高。
地形图数据挖掘是根据地形图的属性因子从大量的数据中识别出潜在有用的信息与知识的过程。根据地形图数据挖掘中属性因子的多样性和模糊性,建立模糊环境下的目标函数,提出了模糊模式识别理论地形图数据挖掘模型,并应用于1:25万地形图的数据挖掘,取得了较好的效果。
任何复杂系统都要受到某些基本规律的约束,包括宏观、中观与微观的多层次规律的约束。怎样从一个系统的这些偶然现象(观测数据)中找出它的必然规律,是知识发现(KDD)与数据挖掘(DM)的首要任务,也是研究目标。建立了一个基于演化计算与自然分形相结合的多尺度的动态预测系统。它以微分方程描述系统的宏观行为,以自然分形刻画系统的微观行为。同时,以股票市场数据(君安证券股票数据)和科学观测数据(武汉汛期雨量数据...
建立完整的网络安全体系,入侵检测模型是主要的防御手段.笔者论述了分级数据挖掘的入侵检测模型,并实现了该入侵检测系统,从而提高了检测效率,增强实时性.

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