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KDD中的几个关键问题研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Some Key Problems in the KDD
【作者】 陈莉;
【导师】 焦李成;
【学位授予单位】 西安电子科技大学;
【学科专业名称】 电路与系统
【学位年度】 2003
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西安电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2004-06-11
【基金】 国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划(863计划);陕西省自然科学基金
【关键词】 KDD; 数据挖掘; 自适应聚类; 免疫遗传算法; 数据预处理; 关联规则; 泛化关联规则; 文档分类; petri; 网; 主分量分析; 可视化; 虚拟数据库; 多层数据库; 西安电子科技大学博士学位论文;
【英文关键词】 KDD; data mining self-adapted cluster immune genetic algorithm; preprocess data; association rule; generalized association rule Document classification Petri-nets principal component analysis visualization; virtual database; multi-levels database Doctoral Dissertation of Xidian University;
【中文摘要】 I 摘 要 数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）是在应用需 求的背景下产生并迅速发展起来的、开发信息资源的一套科学方法、算法及软件 工具和环境，是集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库 等技术的一个交叉性的研究领域。KDD 是识别有效的、新颖的、具有潜在用处 的可理解的数据模式的过程。一般地，KDD 由数据清理、数据集成、数据选择、 数据变换、数据挖掘、模式（型）评估、知识表示等过程组成。KDD 有三个重 要的环节，即数据预处理、数据挖掘和结果可视化。 本文在详细分析国内外 KDD 研究现状的基础上，借鉴生物进化、计算智能、 关系代数、petri 网等概念与理论，提出了基于自适应聚类、模糊聚类进行数据 预处理的算法；基于关系代数和自适应混合算法集成的关联规则挖掘算法、泛化 ...
【英文摘要】 III Abstract Knowledge discovery in database is a rapidly growing field, whose development is driven by strong research interests as well as urgent practical, social, and economical needs. KDD is a suit of scientific method, algorithm, software tool and environment and can be used to develop information resources. KDD is a multi-disciplinary cross research field, including statistics, artificial intelligence, ...

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导师：焦李成    导师单位：西安电子科技大学    学位授予单位：西安电子科技大学
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