分类数据造句
例句与造句
- 基于规则的分类数据离群挖掘方法研究
- 分类数据的重复测量及其在临床试验中的应用
- 1湖北省土壤系统分类数据库系统的建立与应用1
- 中介者经常通过提供智能搜索能力和商业分级或分类数据来扩展注册处的价值取向。
- 分类数据库的设计完全按照《中国动物志?昆虫纲?第十七卷?等翅目》各论部分的体系结构。
- 用分类数据造句挺难的，這是一个万能造句的方法
- 面对大规模的、高维的数据，如何建立有效的，可扩展的分类数据挖掘算法是数据挖掘领域的研究热点。
- 支撑矢量机把各个识别特征映射到一个高维空间，并在高维空间中构造最优识别超平面分类数据，实现通信信号的调制识别。
- 该系统包括数据处理、地图制作、统计分析等7个模块，能迅速实现农用地分等定级的计算，并具有分层分类数据库综合管理功能。
- 1湖北省土壤系统分类数据库系统利用foxpro2 . 6forwindows及visualbasic3 . 0软件开发，充分利用了windows的系统资源及foxpro强大的关系数据库功能。
- 围绕以上问题，本文对分类数据挖掘中涉及的若干基本问题进行了深入研究，主要包括以下几个方面的内容：提出了一种结构自适应的神经网络特征选择方法。
- 分类数据库的建立是为了使分类资料的管理更加方便，也为多途径检索提供必需的资料；检索表数据库的建立则是为二项式检索提供必需的数据、信息。
- 因此菜单式用户界面友好，操作简便；而且强大的关系数据库功能提供了一个完备的数据查询手段，可实现单项、模糊及多项查询，为土壤系统分类数据库的开发应用打下了基础。
- 本论文的组织结构为：第一章为引言，作背景知识介绍，摘要阐述了数据挖掘在企业知识管理、泱策支持中的定位，以及数据挖掘的结构、分类；第二章讲述了分类数据挖掘的思路，重点讲解了泱策树分类器的构建、修剪，第三章针对大规模数据对数据挖掘技术的影响做了讲解，提出了可采取的相应的处理手段，以及与关系数据库、数据仓库结合的问题；第四章给出了论文程序的框架、流程设计，以及几个关键问题的设计；第五章对提出的设计进行简要的评述，做论文总结，并对进一步的研究进行了规划。
- 分类数据库包括属分类表和种分类表，表内包括中文种名、拉丁文种名、属名、兵蚁形态特征、工蚁形态特征、有翅成虫形态特征、习性、分类情况讨论、寄主与分布情况、形态特征图等信息。
- 大型数据仓库的处理速度问题目前是制约其推广应用的关键所在，也是这一领域的一个重要研究课题，也正是我们当前工作的重点：在前期研究工作的基础上围绕提高大型数据仓库处理速度问题，建立改进的数据仓库系统模型和相关算法，开发出面向中级以上企事业单位的、具有数据挖掘和分析能力的大型数据仓库系统。建立大型数据仓库所面临的关键问题，是如何妥善解决实际业务数据的大规模、海量特征所带来的处理速度和空间等问题，这也是当前挖掘技术研究必然面对的核心问题。本研究的目的是设计并实现大型数据仓库系统中的分类数据挖掘工具? ?决策树分类器，主要工作是在综合了解现有决策树分类算法的研究情况的前提下，对决策树算法适应大规模数据集的问题进行探讨，力求设计出能较好地适应大规模数据的分类器算法。
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