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应用图论分析与最优化理论来数据挖掘大规模水牛普里昂蛋白结构数据
图论 最优化理论 数据挖掘 应用于大数据
2018/3/12
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.
模糊聚类分析方法在数据挖掘中的应用
数据挖掘 聚类分析 模糊聚类
2009/10/16
在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。
C4.5数据挖掘算法的改进及其应用
C4.5算法 数据挖掘 改进应用
2009/4/28
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。
基于模糊模式识别的地形图数据挖掘
数据挖掘 属性因子 模糊模式识别
2009/4/28
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。
复杂系统数据挖掘的多尺度混合算法
演化计算 复杂系统 时间序列预测 多尺度动态预测系统
2007/3/26
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...