- 隨著電力事業的發展和智能電表的普及，電力體系趨于完善，方便了電力行業的用電管理工作，然而竊電行為屢禁不止，竊電技術也日新月異。為了能夠準確識別出存在的竊電用戶，引入數據挖掘技術，使用C4.5算法構建用戶竊電識別模型，能夠更加準確有效地對用戶的竊電行為進行分析。
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竊電 數據挖掘 C4.5算法 模型 202205
- 機器學習，有時也稱為計算智能，近年來已經突破了一些技術障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網絡、電子商務，甚至醫藥和醫療保健等領域取得了重大進展。機器學習是人工智能的一個領域，其目標是開發學習計算技術以及構建能夠自動獲取知識的系統。 學習系統是一種計算機程序，它通過成功解決過去的問題積累的經驗做出決策。盡管應用時間不長，但是有許多不同的學習算法，該領域是計算領域最熱門的領域之一，并且定期發布一些新的技術和算法。 機器學習vs人工智能 許多人認為機器學習和人工智能的含義是一樣的，但這并不十分準確。人工
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數據挖掘 機器學習 深度學習
- 機器學習，有時也稱為計算智能，近年來已經突破了一些技術障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網絡、電子商務，甚至醫藥和醫療保健等領域取得了重大進展。機器學習是人工智能的一個領域，其目標是開發學習計算技術以及構建能夠自動獲取知識的系統。
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數據挖掘 機器學習 深度學習
- 中醫證候的研究工作仍然存在一定的困難，證候的規范化和證候診斷的量化是中醫發展必須解決的問題。數據挖掘技術是一種高效的數據分析手段，其在中醫領域的研究也逐步走向熱門。使用數據挖掘技術中的關聯規則和分類算法對早中期慢性腎衰竭的證候和癥狀進行分析：首先對采集的癥狀和證候信息進行數字特征化處理;然后對證候之間的關聯關系進行研究，獲得了高支持度的四組證候組合;最后分類和預測癥狀和證候之間的辯證關系，得到了癥狀的規則集，并計算出其中的重要癥狀。實驗證明，分類結果對早中期慢性腎衰竭的癥狀與證候的辯證論治具有重要的臨床指
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數據挖掘 關聯規則 證候 201804
- 本文針對大數據的關鍵技術：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析挖掘四大方面的15大關鍵技術進行梳理和匯總。
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MPP架構 大數據 數據挖掘
- 〇、序言 創新對于學術研究或產業應用都具有不言而喻的重要作用，現在國家也提出了要建立創新型國家的發展戰略。如果回到我們所探討的圖像處理或數據挖掘研究，細細品讀其中的某些點滴，你是否能窺探出些許啟迪?首先，創新可以分成兩種，一種是原始創新，另外一種就是所謂的二次創新。如果一個東西過去完全不存在，你鬼使神差的就想出來，那就是原始創新。比如圖靈當初石破天驚地構想出圖靈機模型就是原始創新。到現在也沒有任何跡象表明，他受到了什么事或什么人的啟發。事實上，現在人們(包括我學習圖靈機的時候)也非常驚訝，圖靈是如何
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圖像處理 數據挖掘
- 傳統的中醫藥科學在長期的醫療實踐中積累了海量的處方數據，數據挖掘是目前最有效的數據分析手段之一，利用數據挖掘技術從這些海量數據中發現蘊含其中的中醫藥知識，是一項極有價值的研究工作。本文主要采用數據挖掘中的Apriori關聯規則算法，對中醫處方數據進行挖掘和總結：首先對采集的中醫藥數據進行數字特征化處理;然后對中醫處方中藥物的頻繁項集和藥物之間的關聯關系進行研究，并獲得了普通處方分析較難獲得的用藥規律及經驗信息。研究成果對中醫臨床工作具有重要的指導意義。
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數據挖掘 關聯規則 數字特征化 中醫 201603
- 電子產品世界,為電子工程師提供全面的電子產品信息和行業解決方案,是電子工程師的技術中心和交流中心,是電子產品的市場中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網絡家園
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嵌入式 數據挖掘 銀行卡 算法嵌入層
- 為了解決異常入侵檢測系統中出現的噪音數據信息干擾、不完整信息挖掘和進攻模式不斷變化等問題，提出了一種新的基于數據挖掘技術的異常入侵檢測系統模型。該模型通過數據挖掘技術、相似度檢測、滑動窗口和動態更新規則庫的方法，有效地解決了數據純凈難度問題，提高了檢測效率，增加了信息檢測的預警率，實現了對檢測系統的實時更新。
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入侵 檢測系統 異常 技術 數據挖掘 基于
- 針對已有Apriori算法存在的問題，設計新的基于引用作用度的Apriori_lift算法，從而提高關聯規則的挖掘性能。通過實驗仿真，結果表明Apriori_lift算法在挖掘結果方面明顯優于Aprio ri算法。應用Apriori_lift算法對現有的基于數據挖掘的入侵檢測系統進行改進。改進后的系統在挖掘網絡數據包方面可以有效地發現數據包中各屬性之間的相關性，利用這一特點并結合協議分析、入侵分析等技術，可以通過挖掘結果中的規則去準確而高效地鎖定攻擊者，從提高了系統檢測性能。
- 關鍵字：
數據挖掘 入侵檢測系統
- 電子商務是新興的現代商業模式，數據挖掘是先進的信息處理技術。隨著商業信息和數據的急劇增加，如何有效地分析和利用信息成為企業共同關注的問題。闡述了電子商務的概念，分析了數據挖掘的作用和工作流程，討論了電子商務中挖掘信息的目標、方法及數據挖掘技術在電子商務中的幾點應用。
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電子商務 數據挖掘 技術研究
數據挖掘介紹
什么是數據挖掘
數據挖掘(Data Mining)，又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。
并非所有的信息發現任務都被視為數據挖掘。例如，使用數據庫管理系統查找個別的記錄，或通過因特網的搜索 [
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