1)classification knowledge discovery分类知识发现
1.In this paper, the generation of maximally generalized rules in the course of classification knowledge discovery based on rough sets theory is discussed.讨论了基于粗糙集理论的分类知识发现中最大泛化规则的生成。
2.Classification knowledge discovery model can be built of different classification knowledge technologies.实质上,用户需求发现可归属于分类知识发现的范畴。
英文短句/例句
1.Methodology and Applications of Classification Knowledge Discovery Based on Rough Set;基于粗糙集的分类知识发现方法及其应用研究
2.Study Classification of DMKD in Remote Sensing Data Based on Rough Sets;基于粗集理论的遥感影像分类知识发现研究
3.Knowledge Discovery Studying Based on Attribute Classified and Lin ear Regress Pattern基于属性分类和回归模式的知识发现研究
4.Research on Method and Mechanism of KDD Based on Classification Model;基于分类模型的知识发现机理和方法研究
5.KNOWLEDGE CLASSIFICATION AND MEASUREMENT OF MODERN COGNIZANT PSYCHOLOGY现代认知心理学的知识分类及其测量
6.The Classification of Remote Sensing Image Based on Spatial Data Mining and Knowledge Discovery;基于空间数据挖掘与知识发现的遥感影像分类研究
7.Multi-Classifier Combination Base on Rough Set and the Application Research on Knowledge Discovery in Database;基于粗糙集的多分类器组合及其在知识发现中的应用研究
8.A type of knowledge discovery model based on cognitive psychology features一类基于认知心理特征的知识发现新模型
9.From Knowledge Taxonomy to Knowledge Map;从知识分类到知识地图:一个面向组织现实的分析
10.Implementation of Subject Knowledge Classification and Intelligent Retrieval of Network Information Through Knowledge Excavation Technique;用知识挖掘技术实现网络信息的学科知识分类与智能查询
11.Knowledge Discovery for a Kind of Periodic Temporal Associated Rules;一类周期时态关联规则的知识发现问题
12.Five important issues in the present field of knowledge discovery知识发现领域中当今面临的五类重大问题
13.“Public Intellectual” and Morden Development of Confucianism;“公共知识分子”与儒学的现代性发展
14.Design of distributed knowledge discovery platform for knowledge-based system面向KBS分布式知识发现平台的设计
15.Design & Implementation of Automatic Classification System Based on the Knowledge Base;基于知识库的自动分类系统设计与实现
16.A COMMENT ON THREE THEORETICALMODELS OF TRANSFER WITHIN THEFRAMEWORKOF KNOWLEDGE CLASSIFICATION;现代知识分类思想下的学习迁移理论述评
17.Research on the Knowledge Discovery in Conceptual Hierarchy Knowledge Base Based on the Multiple-Level Association Rules;基于多层关联规则的概念分层知识库中知识发现的研究
18.The Application of Knowledge Base and Knowledge Discovery Technology in Knowledge Service知识库和知识发现技术在知识服务方面的应用
相关短句/例句
Clustering knowledge discovery聚类知识发现
3)distributed knowledge discovery分布式知识发现
1.The advances in the research on the basic theory and practical application of distributed knowledge discovery in the grid environment are expounded.本文论述了网格环境下的分布式知识发现相关基础理论与实践应用项目的研究进展。
4)knowledge discovery知识发现
1.XML,metadata and knowledge discovery in biomedical data;XML、元数据与生物数据知识发现
2.The research of data mining and knowledge discovery in computer aided medical diagnosing system;计算机辅助医学诊断系统的数据挖掘和知识发现研究
3.Knowledge Discovery in Picture Archiving and Communication System with a Case Study;基于PACS的知识发现及用例分析
5)KDD知识发现
1.The Application Research of KDD Method Based on Data Mining in MDSS;基于数据挖掘的知识发现在MDSS中的应用研究
2.Incremental KDD of rough sets model based on weight connection degree;基于权重联系度粗集理论的增量式知识发现
3.The Application of the Knowledge Discovery in Database(KDD)in Government Decision Support System;知识发现技术在政府决策支持系统中的应用
6)knowledge discovery in database知识发现
1.Knowledge discovery in database and data mining play an important role in analyzing data and uncovering important data patterns.目前海量的数据存储已经远远超过了人的理解能力 ,尤其是现代医学数据量越来越大 ,而传统的统计技术及数据管理工具已经力不从心 ,知识发现及数据挖掘工具在处理海量数据库时显示了它们的长处。
2.In view of the characters and designing requirements of platform test system fault diagnosis, a new framework of diagnosis system using knowledge discovery in database(KDD) technology is put forward.针对平台自动测试系统故障诊断的特点和设计要求,提出了一种将知识发现技术融入故障诊断系统中的新的框架,同时设计了知识发现操作的具体过程。
延伸阅读
知识发现知识发现knowledge discovery 操作能力)越强，自主性程度越高;②系统能够做出的选择越多，能够探索的目标空间越大，自主性程度越高。因此，发现系统的认知自主性程度与完成预定任务所需的教师干预程度成反比。在能否最终构造出完全自主的发现系统的问题上，始终存在激烈的争论;但现有发现系统肯定没有达到完全自主的地步。随着研究工作的深人，研究者已开始将注意力从“构造完全自主的发现系统”转向“提高发现系统的自主性程度并混合使用交互式技术”。就目前情况来看，在这个方向上有下述几方面的工作已引起重视: (1)运用各种技术以提高知识发现的“自主性”的质量。例如LL〔系统就是运用演绎推理技术和交互式技术实现大量数据的知识发现的功能;TANEL系统则是采用基于解释学习技术来发现大容量知识库中的规整性。 (2)发展系统的自主评价能力。在三类研究中，发现系统均可能对同一组输人产生不同的甚至相互冲突的中间或最终结果。认知自主性要求发现系统能够对这些结果作出选择。 (3)加强各种发现技术和研究成果的集成。 以上三个方面是紧密联系的，例如，集成既向评价提出了较高的要求，又为评价提供了基础。 知识发现是人工智能中最富挑战性的课题之一，它的研究不仅与人工智能的众多领域密切相关，而且与科学哲学、认知心理学等学科有广泛的交叉。无论能否最终达到其“理想”目标，这一研究的进展将对整个人工智能及相关学科产生不可忽视的影响。
