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数据缺失条件下的贝叶斯推断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
Recently Bayesian network(BN) becomus a noticeable research direction in Data Mining.In this paper we introduce missing data mechanisms firstly,and then some methods to do Baysesian inference with missing data based on these missing data mechanisms.All of these must be useful in practice especially when data is scare and expensive.It can foresee that Bayesian networks will become a powerful tool in Data Mining with all of these methods above offered. 相似文献
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在数据挖掘中基于SOM网络的数据分析可视化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述了SOM(Self-Organizing Map)自组织神经网络和Davies-Bouldin聚类判定法,采用SOM网络构建了数据挖掘中数据模型,设计了SOM网络数据分析可视化软件,并进行了详细的可视化数据分析,同时,设计的软件已经初步应用到数据挖掘当中,取得了良好的效果。 相似文献
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最小二乘支持向量机算法研究 总被引:17,自引:0,他引:17
1 引言支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是基于结构风险最小化的统计学习方法,它具有完备的统计学习理论基础和出色的学习性能,在模式识别和函数估计中得到了有效的应用(Vapnik,1995,1998)。支持向量机方法一方面通过把数据映射到高维空间,解决原始空间中数据线性不可分问题;另一方面,通过构造最优分类超平面进行数据分类。神经网络通过基于梯度迭代的方法进行数据学习,容易陷入局部最小值,支持向量机是通过解决一个二次规划问题,来获得 相似文献
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多维建模在数据仓库建立过程中处于重要地位,由于航空发动机宏观管理的复杂性,目前还没有一种多维模型能够很好地捕获其中包含的复杂语义;结合实体关联模型(ER)语义捕获能力强的特点以及星型数据模式的简洁性,通过按用户的多维数据分析要求特化ER模型的构件集;得到扩展多维ER模型,对航空发动机宏观管理数据仓库多维建模进行了尝试。 相似文献
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新型SVM对时间序列预测研究 总被引:2,自引:1,他引:2
In this paper, we present a new support vector machines-least squares support vector machines (LS-SVMs). While standard SVMs solutions involve solving quadratic or linear programming problems, the least squaresversion of SVMs corresponds to solving a set of linear equations, due to equality instead of inequality constraints in the problem formulation. In LS-SVMs, Mercer condition is still applicable. Hence several type of kernels such aspolynomial, RBF's and MLP's can be used. Here we use LS-SVMs to time series prediction compared to radial basisfunction neural networks. We consider a noisy (Gaussian and uniform noise)Mackey-Glass time series. The resultsshow that least squares support vector machines is excellent for time series prediction even with high noise. 相似文献
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针对SOM网络无监督学习算法的单样本序列学习方式内存占用多的特点,采用Voronoi矢量原理改进权矢量迭代方式,使改进算法具有所有样本同时学习的能力,同时给出了算法的矢量映射误差测度和拓扑误差测度。然后根据改进算法建立了多属性信息决策的可视二维拓扑映射图模型,并对R&D项目中止决策进行了研究。计算结果表明,改进的无监督学习算法收敛速度快,基于拓扑映射图模型的多属性决策有效。 相似文献
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