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1)  outlier data mining
异常数据挖掘
1.
Application of outlier data mining based on SVM in land navigation system;
基于SVM的异常数据挖掘在陆用导航系统中的应用
2.
The application of outlier data mining in web service log files;
异常数据挖掘在Web服务器日志文件中的应用
3.
Study of Outlier Data Mining Algorithm Based on Web Service Security;
基于Web服务安全的异常数据挖掘算法研究
2)  Abnormity Detection Model
数据挖掘异常检测模型
3)  outlier mining
异常挖掘
1.
Outlier mining can detect the data which is very different from others in the dataset,so some particular attacks can be detected when applying the outlier mining to the anomaly detection.
异常挖掘技术可以检测出数据集中与众不同的数据,因此将异常挖掘技术应用于异常入侵检测可以识别那些表现出特殊性的入侵活动。
2.
Outlier mining is a important branch of data mining, and is becoming a growingly useful tool in many applications.
异常挖掘是数据挖掘的一个重要分支,已逐渐成为许多领域的有用工具。
4)  data mining
数据挖掘
1.
Improvement in second cooling control of slab continuous casting by data mining technology;
基于数据挖掘技术改进板坯连铸二冷控制
2.
Application of data mining in upgrading of CC process control system;
数据挖掘在连铸过程控制系统改造中的应用研究
3.
The application of data mining technology on flexible PVC formulation experimental research;
数据挖掘技术在软质聚氯乙烯配方实验研究中的应用
5)  date mining
数据挖掘
1.
In consideration of the demand by the mine date resource informationa lization and mine management rationalization,and based on a deep going analysis of the mine date and management information,combine with the characteristics of mine produce system,the mine date mining oriented mine management system structure is proposed and applied,make a resolution of the many mine but one mill run s problem.
针对当前矿山数据资源信息化及生产管理合理化的需求,在对矿山数据和管理信息等进行深入分析的基础上,根据矿山生产系统的特点,提出了面向矿山管理的生产数据挖掘的体系结构并加以应用,解决了多采一选采、选协调模型的建模难题。
2.
The decision support system (DSS) for greenhouse constructs of data warehouse and date mining technology.
温室决策支持系统是采用数据仓库技术和数据挖掘技术构建的。
6)  DM
数据挖掘
1.
Evaluation Criterion and Method of DM Algorithm;
数据挖掘算法的评价标准与方法
2.
DM in the Application of Knowledge Management for Tax Resources Monitoring;
数据挖掘在税源监控知识管理中的应用
3.
It adopts the KDD(Knowledge Discovery in Database) and DM(Data Mining) to mine rolling process database, A schedule model which combines knowledge model and mathematical model was used online to improve the existing schedule model.
该方法采用知识发现(KDD)和数据挖掘(DM)对轧制运行数据库进行挖掘,建立知识模型和数学模型相结合的负荷分配模型。
补充资料:数据挖掘研究院

数据挖掘研究院(china data mining research,cdmr)是一个专注于数据挖掘及其相关技术的讨论组织,参与者都是数据挖掘及其相关学科的爱好者。作为论坛的组织者我们也是数据挖掘的忠实爱好者,希望能够利用一些有限的资源为中国数据挖掘营造一个良好的发展环境。

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参考词条