- 随着电力事业的发展和智能电表的普及，电力体系趋于完善，方便了电力行业的用电管理工作，然而窃电行为屡禁不止，窃电技术也日新月异。为了能够准确识别出存在的窃电用户，引入数据挖掘技术，使用C4.5算法构建用户窃电识别模型，能够更加准确有效地对用户的窃电行为进行分析。
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窃电 数据挖掘 C4.5算法 模型 202205
- 机器学习，有时也称为计算智能，近年来已经突破了一些技术障碍，并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务，甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域，其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。 学习系统是一种计算机程序，它通过成功解决过去的问题积累的经验做出决策。尽管应用时间不长，但是有许多不同的学习算法，该领域是计算领域最热门的领域之一，并且定期发布一些新的技术和算法。 机器学习vs人工智能 许多人认为机器学习和人工智能的含义是一样的，但这并不十分准确。人工
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数据挖掘 机器学习 深度学习
- 机器学习，有时也称为计算智能，近年来已经突破了一些技术障碍，并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务，甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域，其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。
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数据挖掘 机器学习 深度学习
- 中医证候的研究工作仍然存在一定的困难，证候的规范化和证候诊断的量化是中医发展必须解决的问题。数据挖掘技术是一种高效的数据分析手段，其在中医领域的研究也逐步走向热门。使用数据挖掘技术中的关联规则和分类算法对早中期慢性肾衰竭的证候和症状进行分析：首先对采集的症状和证候信息进行数字特征化处理;然后对证候之间的关联关系进行研究，获得了高支持度的四组证候组合;最后分类和预测症状和证候之间的辩证关系，得到了症状的规则集，并计算出其中的重要症状。实验证明，分类结果对早中期慢性肾衰竭的症状与证候的辩证论治具有重要的临床指
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数据挖掘 关联规则 证候 201804
- 本文针对大数据的关键技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析挖掘四大方面的15大关键技术进行梳理和汇总。
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MPP架构 大数据 数据挖掘
- 〇、序言 创新对于学术研究或产业应用都具有不言而喻的重要作用，现在国家也提出了要建立创新型国家的发展战略。如果回到我们所探讨的图像处理或数据挖掘研究，细细品读其中的某些点滴，你是否能窥探出些许启迪?首先，创新可以分成两种，一种是原始创新，另外一种就是所谓的二次创新。如果一个东西过去完全不存在，你鬼使神差的就想出来，那就是原始创新。比如图灵当初石破天惊地构想出图灵机模型就是原始创新。到现在也没有任何迹象表明，他受到了什么事或什么人的启发。事实上，现在人们(包括我学习图灵机的时候)也非常惊讶，图灵是如何
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图像处理 数据挖掘
- 传统的中医药科学在长期的医疗实践中积累了海量的处方数据，数据挖掘是目前最有效的数据分析手段之一，利用数据挖掘技术从这些海量数据中发现蕴含其中的中医药知识，是一项极有价值的研究工作。本文主要采用数据挖掘中的Apriori关联规则算法，对中医处方数据进行挖掘和总结：首先对采集的中医药数据进行数字特征化处理;然后对中医处方中药物的频繁项集和药物之间的关联关系进行研究，并获得了普通处方分析较难获得的用药规律及经验信息。研究成果对中医临床工作具有重要的指导意义。
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数据挖掘 关联规则 数字特征化 中医 201603
- 电子产品世界,为电子工程师提供全面的电子产品信息和行业解决方案,是电子工程师的技术中心和交流中心,是电子产品的市场中心,EEPW 20年的品牌历史,是电子工程师的网络家园
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嵌入式 数据挖掘 银行卡 算法嵌入层
- 为了解决异常入侵检测系统中出现的噪音数据信息干扰、不完整信息挖掘和进攻模式不断变化等问题，提出了一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统模型。该模型通过数据挖掘技术、相似度检测、滑动窗口和动态更新规则库的方法，有效地解决了数据纯净难度问题，提高了检测效率，增加了信息检测的预警率，实现了对检测系统的实时更新。
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入侵 检测系统 异常 技术 数据挖掘 基于
- 针对已有Apriori算法存在的问题，设计新的基于引用作用度的Apriori_lift算法，从而提高关联规则的挖掘性能。通过实验仿真，结果表明Apriori_lift算法在挖掘结果方面明显优于Aprio ri算法。应用Apriori_lift算法对现有的基于数据挖掘的入侵检测系统进行改进。改进后的系统在挖掘网络数据包方面可以有效地发现数据包中各属性之间的相关性，利用这一特点并结合协议分析、入侵分析等技术，可以通过挖掘结果中的规则去准确而高效地锁定攻击者，从提高了系统检测性能。
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数据挖掘 入侵检测系统
- 电子商务是新兴的现代商业模式，数据挖掘是先进的信息处理技术。随着商业信息和数据的急剧增加，如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。阐述了电子商务的概念，分析了数据挖掘的作用和工作流程，讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。
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电子商务 数据挖掘 技术研究
数据挖掘介绍
什么是数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索 [
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