《數據挖掘中的最最佳化方法》是依託中國農業大學,由鄧乃揚擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:數據挖掘中的最最佳化方法
- 依託單位:中國農業大學
- 項目負責人:鄧乃揚
- 項目類別:面上項目
- 批准號:10371131
- 申請代碼:A0405
- 負責人職稱:教授
- 研究期限:2004-01-01 至 2006-12-31
- 支持經費:20(萬元)
《數據挖掘中的最最佳化方法》是依託中國農業大學,由鄧乃揚擔任項目負責人的面上項目。
《數據挖掘中的最最佳化方法》是依託中國農業大學,由鄧乃揚擔任項目負責人的面上項目。項目摘要作為一種數據挖掘技術,支持向量機是當今機器學習領域的一個研究熱點,已經在許多套用領域均取得了滿意的效果。本項目擬從最最佳化角度研究支持...
《數據挖掘與最最佳化技術及其套用》是2007年7月科學出版社出版的圖書,作者是袁玉波。內容簡介 《數據挖掘與最最佳化技術及其套用》介紹幾類數據挖掘問題最佳化模型以及用於求解數據挖掘的最佳化模型的最佳化算法,也包括算法設計和數值實驗。《數據挖掘...
神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題,用於分類、預測和模式識別的前饋式神經網路模型;以hopfield的離散模型和連續模型為代表的,分別用於聯想記憶和最佳化計算的反饋...
由於生物的進化過程是一個遺傳最佳化的過程,所以最佳化模型在生命現象的數學模型建立中起到了主要作用,最最佳化算法與數據挖掘方法相結合在生物信息學的研究中具有舉足輕重的地位。本項目主要套用最佳化方法及其他數據挖掘方法包括組合數學、圖論、...
最最佳化方法,是指解決最最佳化問題的方法。所謂最最佳化問題,指在某些約束條件下,決定某些可選擇的變數應該取何值,使所選定的目標函式達到最優的問題。即運用最新科技手段和處理方法,使系統達到總體最優,從而為系統提出設計、施工、管理、...
《張量最最佳化算法及其在基因表達數據中的套用》是依託廈門大學,由陳碧連擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 以張量為工具來分析和研究現實中的問題越來越受到關注,其套用領域非常廣泛,包括計算機視覺、數據挖掘、信號處理、神經...
本項目的目標包括:針對基於圖的數據挖掘問題建立一套高性能、高能效的FPGA的加速IP庫、最佳化和設計FPGA體系結構、設計一套考慮軟錯誤的容錯FPGA體系結構和CAD算法。本項目所建立的IP庫將簡化編程模型、提高計算效率,很大程度上擴大基於圖的...
《核矩陣學習的最最佳化方法及其在生物信息學中的套用》是依託中國農業大學,由經玲擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 作為核函式問題的推廣,核矩陣學習可以更加細緻地描述樣本點間的關係,因而更符合實際情況,已成為當今數據挖掘領域的一...
《多示例多標記學習中的最最佳化方法及其套用》是依託中國農業大學,由鄧乃揚擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 多示例學習、多標記學習和多示例多標記學習是兩類分類問題的實質性的推廣,它們可以更加細緻地描述問題因而更符合實際情況,...
數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想,這些領域包括最最佳化、進化計算、資訊理論、信號處理、可視化和信息檢索。一些其他領域也起到重要的支撐作用。特別地,需要資料庫系統提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源於高性能(並行)計算的...
12. 基於雲理論的方法。雲理論是一種分析不確定信息的新理論,由雲模型、不確定性推理和雲變換三部分構成。基於雲理論的空間數據挖掘方法把定性分析和定量計算結合起來,處理空間對象中融隨機性和模糊性為一體的不確定性屬性;可用於空間...
建立模型階段建立模型是套用軟體工具,選擇合適的建模方法,處理準備好的數據寬表,找出數據中隱藏的規律。在建立模型階段,將選擇和使用各種建模方法,並將模型參數進行最佳化。對同樣的業務問題和數據準備,可能有多種數據挖掘技術方法可供選用...
《信號和圖像處理中的鄰近點分裂算法研究》是依託北京工業大學,由張海斌擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 信號和圖像處理、數據挖掘等許多套用問題常常可以化為一類目標為光滑與非光滑凸函式的和的最最佳化問題,求解這類問題的有效方法...
1.2.2 演化算法與最最佳化 1.2.3 演化算法的一般框架 1.2.4 沒有免費午餐定理 1.3 協同演化算法研究現狀 1.3.1 協同進化論 1.3.2 演化博弈論 1.3.3 協同演化算法設計 1.3.4 協同演化算法的套用 第2章 數據挖掘和關聯...
《大規模高分辨質譜數據挖掘新方法研究》是依託中南大學,由張志敏擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 高分辨質譜在結構鑑定中起著非常重要的作用,但是從大規模的氣質或液質數據中通過預處理和模式識別挖掘出有判別能力的標記物,...
本項目將重點研究通信中的最優資源配置問題,低秩矩陣和非負矩陣分解問題,數據挖掘問題,以及針對若干其特殊網路最佳化問題(如現代大規模通信網路)構造特殊的方法。目標是提出和構造若干能套用於信息領域的高效的最最佳化計算方法,給出這些...
《數據挖掘中的集成方法—通過集成預測來提升精度》是2015年科學出版社出版的圖書,作者是(美)Giovanni Seni、(美)John Elder。內容簡介 本書討論基於決策樹的集成,分析被視為當前現代集成算法高級性能的主要原因之一的正則化問題,描述...
《數據挖掘中的集成方法: 通過集成預測來提升精度》是2015年6月科學出版社出版的圖書,作者是(美)Giovanni Seni,(美)John Elder。內容簡介 本書討論基於決策樹的集成,分析被視為當前現代集成算法高級性能的主要原因之一的正則化問題,...
《R語言數據挖掘方法及套用》是2016年出版的圖書,作者是薛薇。內容簡介 大數據不僅意味著數據的積累、存儲與管理,更意味著大數據的分析。數據挖掘無可爭議地成為當今大數據分析的核心利器。R語言因徹底的開放性策略業已躋身數據挖掘工具之...
《SPSSModeler數據挖掘方法及套用(第3版)》是2020年3月電子工業出版社出版的圖書,作者是薛薇。內容簡介 數據挖掘是大數據分析中最活躍的地帶。SPSS Modeler充分利用計算機系統的運算處理能力和圖形展現能力,將數據挖掘方法、套用與工具有...
《SPSS Modeler 數據挖掘方法及套用(第3版)》是2020年3月電子工業出版社出版的圖書,作者是薛薇。內容簡介 數據挖掘是大數據分析中最活躍的地帶。SPSS Modeler充分利用計算機系統的運算處理能力和圖形展現能力,將數據挖掘方法、套用與工具...
方法:既深入地講解了關聯規則方法、回歸方法、分類方法、聚類方法、預測方法、診斷方法等6大類數據挖掘主體方法,又重點講解了時間序列方法和智慧型最佳化方法兩種數據挖掘中常用的方法;案例:詳細地再現了來自銀行、證券、機械、礦業、生命科學...
12.3 空間數據挖掘(sdm)12.4 分散式數據挖掘(ddm)12.5 關聯並不意味著存在因果關係 12.6 數據挖掘的隱私、安全及法律問題 12.7 複習題 12.8 參考書目 第13章 遺傳算法 13.1 遺傳算法的基本原理 13.2 用遺傳算法進行最佳化 13...
廣義期望最大算法(Generalized Expectation Maximization)是數據不完全或者存在缺失變數的情況下參數估計的疊代算法。算法的每一次疊代是由期望(Expectation)和極大(Maximization)兩步操作構成,也是一種廣義的漸進逼近的最最佳化算法,在定義一個...
·國家自然科學基金項目《數據挖掘中的最最佳化方法》,2004-2006,主要參加 ·北京市現代化農業高效用水技術研究與示範.北京市十五攻關項目,2003-2004,參加 教改項目 ·中國農業大學2009年研究生教育教學改革項目“數學專業碩士研究生創新...
由於數據表示不當、有噪聲或者由於決策樹生成時產生重複的子樹等原因,都會造成產生的決策樹過大。因此,簡化決策樹是一個不可缺少的環節。尋找一棵最優決策樹,主要應解決以下3個最最佳化問題:①生成最少數目的葉子節點;②生成的每個...
運籌學(數學學院本科生)、數學規劃(數學學院研究生)、最最佳化方法(學校研究生公共課)、數值分析(學校研究生公共課)、金融工程中的最最佳化方法(數學學院研究生)等。研究方向 (1)最最佳化理論、方法與套用;(2)數理金融學;(3)...
·主持 國家自然科學基金青年基金項目 “數據挖掘中的凸規劃方法”·核心成員 國家自然科學基金創新群體 “數據挖掘與智慧型知識管理:理論及套用研究 ”·核心成員 國家自然科學基金重點項目“最最佳化與數據挖掘”·核心成員 國家自然科學基金...
聚類分析又稱群分析,它是研究(樣品或指標)分類問題的一種統計分析方法,同時也是數據挖掘的一個重要算法。聚類(Cluster)分析是由若干模式(Pattern)組成的,通常,模式是一個度量(Measurement)的向量,或者是多維空間中的一個點。聚...
開設的研究生主要課程:凸分析、最最佳化計算方法、運籌學通論、組合最佳化、圖論與網路算法、線性系統、系統穩定性理論、系統估計、系統最佳化理論、多個體系統理論、數據挖掘中的最最佳化方法-支持向量機、魯棒最佳化、現代智慧型最佳化方法、博弈論等。