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基于自适应随机元胞自动机的数据挖掘技术
时间:2012-09-20 浏览次数:1153次 无忧论文网
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【中文题名】 基于自适应随机元胞自动机的数据挖掘技术【中文摘要】 随着信息量爆炸性地增加,在这些通常带有随机性、不确定性的大量数据中挖掘有用信息成了非常紧迫的事情。本文首先以本人在数据挖掘领域多年的工作、研究经历对数据挖掘一些基本知识进行探讨。此外本文采用自适应随机元胞自动机的理论,能够对一些带有随机性的复杂数据进行信息挖掘、分类和辨识。经计算机仿真实验和一些实验,结果证明是很有效的。 自适应随机元胞自动机可以看作是一随机映射关系。对于每一个单元的映射规则十分简单,但是由于它的单元数量大,使它在宏观上能实现极为复杂的变化,因此更适合于复杂的数据挖掘。而且由于其规则 【英文摘要】 With the serious increase of information, it comes to be an important topic on how to mining useful knowledge from the enormous information warehouse which generally has stochastic or uncertain factors. This paper introduces a data mining arithmatica basing on the adaptive stockastic cellular automata theory. With the experiment on computer, it proves to be very efficient. Adaptive stochastic cellular automata includes many stochastic mapping. The mapping between each cellular in cellular automata is ve 【中文关键词】 自适应随机元胞自动机. 数据挖掘. 映射. 鼠标移动轨道. 【英文关键词】 Adaptive Stochastic Cellular Automata. Data Mining. Mapping. Mouse movement Track. 【论文级别】 硕士 【学科专业名称】 生物医学工程 【论文提交日期】 2004-05-16 摘要 003-004 Abstract 004-5 第一章 关于数据挖掘 5-27 1.1 数据挖掘的缘起 5-8 1.2 数据挖掘的定义 8-11 1.3 数据挖掘研究现状 11-12 1.4 数据挖掘研究内容和本质 12-14 1.5 数据挖掘常用技术 14-21 1.6 数据挖掘应用热点 21-26 1.7 成熟的应用--联机分析处理OLAP 26-27 第二章 数据挖掘的问题 27-29 2.1 数据挖掘工具不是万能的 27-27 2.2 数据挖掘的发现知识丰富与挖掘速度的矛盾 27-28 2.3 数据挖掘结果的表达 28-29 第三章 自适应随机元胞自动机 29-45 3.1 元胞自动机 29-31 3.2 随机元胞自动机定义 31-32 3.3 与其他人工智能算法的比较 32-33 3.4 自适应随机元胞自动机算法 33-35 3.5 实验描述 35-37 3.6 算法代码介绍 37-44 3.7 本算法优点※应用前景 44-45 第四章 实践应用-基于鼠标移动轨道的Web数据挖掘 45-55 4.1 介绍 45-46 4.2 为什么鼠标移动能作为信息挖掘来源 46-47 4.3 数据移动轨道的提取 47-51 4.4 鼠标移动轨道特征向量 51-52 4.5 采用自适应随机元胞自动机算法进行轨道分类 52-53 4.6 实验描述 53-54 4.7 讨论 54-55 第五章 课题总结与展望 55-56 5.1 工作小节 55-55 5.2 课题展望 55-61 第六章 数据挖掘未来研究方向 56-057 参考文献 057-60 感谢 60-61 研究生期间发表的论文 61-61
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