陈元 作品数:11 被引量:90 H指数:5 供职机构: 国防科学技术大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 经济管理 社会学 文化科学 更多>>
数据开采与统计学 被引量:5 2000年 数据开采是利用现代统计学知识和计算知识从大型数据库中发现潜在的有用模式的学科。可以说,数据开采的目的和数据开采中使用的方法,覆盖了古典的统计学应用范畴。然而,统计学和数据开采在哲学上和使用方法上都有许多的差别。文中描述统计学和数据开采方法在知识发现上的差异,指出统计学和数据开采可通过彼此学习和互相使用来得到发展。 陈元 陈文伟关键词:数据开采 统计学 决策树 数据库 数据开采算法与数据库管理系统的接口设计 被引量:5 2001年 对大型数据库进行数据开采时,数据抽取问题及数据库和开采算法的接口设计就变得十分重要。通过定义SQL数据开采抽取器,设计了数据开采算法和数据库管理系统接口的框架体系,并通过常用的数据开采算法C4.5说明了这种标准的SQL数据开采抽取器的适用性。 陈元 陈文伟关键词:数据开采 决策树 数据库管理系统 接口设计 商业数据库 数据开采与统计学 被引量:4 2000年 数据开采是利用现代统计学知识和计算知识从大型数据库中发现潜在的有用模式的学科。可以说,数据开采的目的和数据开采使用中的方法,覆盖了古典的统计学应用范畴。然而,统计学和数据开采在哲学上和使用方法上都有许多的差别。在本文中,我们描述统计学和数据开采方法在知识发现上的差异,指出统计学和数据开采可通过彼此学习和互相使用来得到发展。 陈元 陈文伟关键词:统计学 数据开采 决策树 基于分类模型的知识发现过程研究 数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases, KDD)是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。近年来,数据库知识发现KDD受到了国内外的普遍关注,已经成为信息系统和计算... 陈元关键词:知识发现 数据挖掘 决策树 数据抽取 多变量决策树 文献传递 OLAP多维数据分析 介绍了OLAP的联机分析处理技术的主要内容,分析了OLAP多维视图处理方法及其在决策支持中的应用.OLAP通过信息可视化技术,以图表和多维视图直观地表示信息,是处理大量数据和获得有效信息的一种重要方法. 陈元关键词:信息可视化 多维视图 OLAP 文献传递 微机上运行的多功能仿真语言GASP/PC 1990年 文中介绍了IRM-PC机上多功能仿真软件GASP/PC的开发,叙述了GASP/PC仿真语言的形成以及对于连续、离散和复合仿真模型的GASP/PC语言的结构与仿真方法。 卢世瑜 陈元 许展贞关键词:仿真语言 仿真软件 仿真模型 微机 非线性CC神经元模型的原理及其学习算法 被引量:2 2001年 1 M-P神经元模型的工作原理和几何意义
1943年,MoCulloch和Pitts[1]根据神经元传递规律,第一次提出了神经元的数学模型.M-P神经元模型一直沿用至今,它对神经网络的发展起到了奠基性的作用.每个神经元的状态由M-P方程决定:S=f(∑W X -θ),θ为阈值,f为激励函数,一般取符号函数.令:它代表了n维空间中,以X为坐标变量,以W为坐标系数,θ为常数项的一个超平面.当样本点X落入超平面的正半区,即I(X)>0时,有f(I)=1;当样本点X落入超平面的负半区,即I(X)<0时,有f(I)=0.从分类的角度看,一个神经元按输入将样本划分成为两类(0和1).现在广泛使用的BP模型采用Sigmoid函数作为激励函数,但是它没有改变神经元分类的本质.神经网络实际上就是多个神经元组织起来的一种网状结构. 黄金才 陈文伟 陈元关键词:学习算法 神经网络 数学模型 信息可视化技术在财务决策支持中的应用 1999年 本文介绍了信息可视化技术的方法在财务决策支持中的应用。信息可视化技术通过图表和多维视图直观地表示了信息,是处理大量数据,获得有效信息的一种重要方法。 陈元 陈文伟关键词:企业 财务 决策支持 信息可视化 基于数据抽取器实现数据挖掘 被引量:12 2000年 通过定义SQL数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系.并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的SQL数据挖掘抽取器的适用性. 陈元 陈文伟关键词:数据挖掘 知识发现 数据库 决策支持系统新结构体系 被引量:50 1998年 】90年代中期发展起来的决策支持新技术:数据仓库、联机分析处理和数据开采,它们是从数据库中获取辅助决策信息,为决策支持系统开辟了新途径.本文在讨论了决策支持系统的发展过程、关键技术和研究进展基础上分析决策支持新技术,提出了综合数据仓库、联机分析处理、数据开采、模型库。 陈文伟 黄金才 陈元关键词:决策支持系统 数据仓库 数据开采