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贝叶斯动态模型及其预测算法在数据挖掘中的应用研究

Research on Bayesian Dynamic Model and Forecasting Algorithm in Data Mining Application

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【作者】 吕林涛李军怀吕晖宋昕张杰

【Author】 Lv Lintao 1 Li Junhuai 1 Lv Hui 2 Song Xin 1 Zhang Jie 11 (Department of Computer and Engineering,Xi’an University of Technology,Xi’an710048) 2 (College of Civil Engineering,Chongqing University,Chongqing400045)

【机构】 西安理工大学计算机学院重庆大学土木工程学院西安理工大学计算机学院 西安710048西安710048重庆400045西安710048

【摘要】 通过对贝叶斯预测过程的研究,提出了应用于数据挖掘的10类贝叶斯动态模型及其预测算法、并解决了非线性动态模型的线性化问题。以该模型及算法建立的数据挖掘系统经过实例测试其效果很好,有较高的理论和实用价值,可以在政府、企业等领域内推广应用。

【Abstract】 Based on the analysis of Bayesian forecasting procedures,this paper suggests ten different kinds of Bayesian dynamic models and forecasting algorithms which may be used in data mining applications,and gives out the answer to the linearization problems in non-linear dynamic model.Data Mining Systems building on these models and algorithms have been tested and proved to be very useful in practice and in theory.And they can be applied to the fields of gov-ernment and enterprises.

【基金】 国家863高技术研究发展计划资助(编号:2001AA113182)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2004年20期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】12
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