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王军
作品数:
10
被引量:31
H指数:2
供职机构:
中国科学院计算技术研究所
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
理学
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合作作者
史忠植
中国科学院计算技术研究所
叶施仁
中国科学院计算技术研究所
潘谦红
中国科学院计算技术研究所
田启家
中国科学院计算技术研究所
刘少辉
中国科学院计算技术研究所
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机构
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中国科学院等...
作者
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王军
7篇
史忠植
4篇
叶施仁
2篇
何清
2篇
宫秀军
2篇
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刘少辉
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田启家
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年份
2篇
2002
3篇
2000
4篇
1998
1篇
1996
共
10
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被引量排序
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面向CIMS的数据仓库及数据挖掘研究
张建
史忠植
田启家
胡宏
王军
李云峰
张颖
刘继敏
叶施仁
宫秀军
李晓黎
吴斌
何清
刘少辉
武成岗
李辉
郑毅
朱光涛
傅伟鹏
提出一种新型的学习模型:该模型由观察学习和内省学习构成。提出一种基于偏置变换的决策树学习算法BSDT。提出了基于摄动的模糊聚类方法:简称FCMBP模糊聚类。提出概念层次的提升及下沉方法。提出了关联属性度量的概念;提出了必...
关键词:
关键词:
数据仓库
数据挖掘
结合神经网络与范例推理技术用于洪水预报
王军
史忠植
关键词:
神经网络
洪水预报
时间序列分析
模板表示的约束信息可视化
工程设计问题本质上是一个约束满足问题,约束信息在一定程度上可以方便地通过模板来表示.本文在基于模板的冷冲模CAD系统研发的基础上,分类工程设计的约束,给出以模板为载体、多种知识表述方法相结合的约束信息表示形式,基于这种表...
俞士光
刘晓平
李琳
王军
关键词:
约束信息
工程设计
冷冲模
文献传递
基于可变属性度量的粗糙集规则发现方法
集是一种新近兴起的可用于数据库知识发现的理论工具。研究人员在该文中提出了可变属性度量方法,它是粗糙集中一个重要概念-属性重要度的拓广。实验表明,在采用粗糙集技术的分类规则发现方法中使用可变属性度量方法比属性重要度方法的效...
王军
史忠植
梁永全
潘谦红
关键词:
粗糙集
基于近邻方法的高维数据可视化聚类发现
被引量:17
2000年
提出了一种新颖的基于近邻方法的高维数据可视化聚类方法,并实现了一个近邻可视化聚类发现系统VisNN.已有的解决高维数据可视化聚类方法主要是通过降维把高维数据(高维属性空间中的点,每个属性代表一个维度)投影到二维或三维空间上,从而达到可视化目的.在此采取了一种完全不同的处理方法:构成可视平面的2个坐标轴不再是降纸后的两个属性或属性组合,而是记录(一个记录即高维属性空间中的一个点)序列.通过对记录按用户关心的属性进行排序,两个记录在高维空间中的相似关系(表示为距离)在由以记录为坐标轴构成的平面中仍然有可能得到保持.实验结果表明,用户通过使用该系统能较为容易地发现聚类和异常现象.
俞蓓
王军
叶施仁
关键词:
信息可视化
数据挖掘
聚类
数据库
多策略数据库知识发现
王军
史忠植
叶施仁
李晓黎
宫秀军
游湘涛
何清
刘少辉
该课题提出了基于元知识的多策略知识发现算法框架。通过采用元知识概念,将大大提高多策略KDD系统的开发调试工作。针对多策略问题,提出了集成多种采掘算法的基于数据仓库的采掘模型,并实现了基本原型系统。研究多种发现算法的可视化...
关键词:
关键词:
知识发现
数据挖掘
基于值差别度量的连续属性离散化方法
连续属性离散化在机器学习中是一个很重要的问题。该文介绍了一种基于列联表的值差别度量方法,实验比较结果表明该文提出的方法获取的分类预测准确度效果一般要好于基于x〈’2〉的方法。
王军
史忠植
梁永全
潘谦红
关键词:
连续属性离散化
文献传递
极小极大规则学习及在决策树规则简化中的应用
被引量:13
1998年
文中在粗糙集理论中的约简概念的启发下提出了极小规则和极大规则的概念及极小极大规则学习.它可用于简化决策树归纳学习方法得到的规则.决策树方法是当前数据库知识发现中所采用的最有效的一种分类规则学习方法,因此本方法具有潜在的实用意义.实验结果表明采用极小极大规则学习简化决策树规则,既能简化单个规则,又能减少规则总的数量.
王军
张庆杰
李爽
史忠植
关键词:
粗糙集
数据库
知识发现
决策树规则
海洋渔业遥感信息与资源评估服务系统技术及系统集成、示范试验
史忠植
叶施仁
田启家
谭宁
王军
陆沨
该项目是国家863海洋领域海洋监测技术课题,以北纬25°~34°N,东经130°E以西的东海渔区为示范研究海区,建立以卫星遥感技术,地理信息系统技术和人工智能技术等高技术支撑的海洋渔业遥感信息服务业务化运行系统,为海洋渔...
关键词:
关键词:
系统集成
资源评价
数据库的知识发现
被引量:1
1998年
数据库的迅速发展使得人们不仅用数据库来进行查询和检索,而且帮助人们从数据中抽取带有结论性东西.文中介绍了数据库知识发现的研究内容、方法、研究重点,并叙述了它在数据库发展中的作用.
张治洪
王军
关键词:
数据库
人工智能
知识发现
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