最新实例
人工智能优化核磁共振孔隙度测量精度的新方法
传统核磁共振测量孔隙度常因储层岩石中顺磁物质和黏土而误差偏小。本研究提出一种新方法,利用人工智能算法根据相关因素对核磁共振测量结果进行校准。首先,通过数据挖掘确定影响孔隙度偏差的因素,作为神经网络的参数进行训练,随后优化网络算法与参数,显著降低了实测孔隙度的相对误差,从29.35%降至11.37%。研究表明,人工智能算法在提升核磁共振法测量精度方面具有显著效果。
数据挖掘在企业客户关系管理中的创新应用
随着信息技术的飞速发展,客户关系管理(CRM)已经成为企业提升竞争力的重要策略。本论文深入探讨了如何利用数据挖掘技术优化CRM系统,提高客户满意度和忠诚度,为企业创造更多利润。论文的研究背景是全球化市场竞争加剧,企业需更加精细化地管理客户资源以保持竞争优势。数据挖掘技术在CRM中的应用,如客户需求理解、市场趋势预测和个性化营销策略制定等方面,具有重大价值。通过分析国内外CRM和数据挖掘的研究现状,论文找出了两者结合的有效途径,为企业提供决策支持。
基于AI的考试系统设计与实施
传统的考试系统功能单一,且未有效利用大量考试数据。因此,介绍了引入人工智能技术后的新型考试系统设计。该系统利用最先进的神经网络算法进行深度学习和自我进化,采用遗传算法实现智能组卷功能,并通过海量数据挖掘学生薄弱知识点,精准定位学生需提高的学习方面。教师可以根据数据挖掘结果优化教学策略,个性化教学,提高学习效率和成绩。整体框架采用SSH完成系统的自动组卷、自动阅卷和试卷难度分析。
统计学习基础推理与预测技巧
这本书是数据挖掘领域的经典教材,目前还少见中文翻译版,是学习数据挖掘的必备参考资料。
Python爬虫框架Scrapy安装使用指南
Scrapy是一个快速高效的屏幕抓取和网页爬虫框架,用于从网站获取结构化数据。它完全由Python实现,开源且跨平台运行,基于Twisted异步网络库进行网络通讯。介绍了Scrapy的安装步骤和所需依赖。
生物信息学中基因表达与基因对分析的C++实现
生物信息学领域中,基因表达和基因对分析对于肿瘤研究至关重要。详述了如何利用C++编程语言进行基因对的两两配对,并计算在肿瘤和正常样本中出现反转配对的基因。我们讨论了C++在生物信息学中的应用、基因表达的原理以及基因对分析的具体方法。C++因其高效性和性能优势,在处理大规模基因数据时具有明显优势。基因表达和反转配对分析可以帮助识别出肿瘤相关的关键基因对,为后续的病理研究和药物靶点筛选提供重要线索。
数据挖掘中的关联规则概述
关联规则是一种简单而实用的数据挖掘技术,描述事物中某些属性同时出现的模式,通过“如果-则”逻辑进行细分。这种技术广泛应用于大规模事务数据库,每个事务由记录集合组成。当前的关联规则发现方法致力于基于记录支持度的考虑,以减少搜索空间。
生物信息分析平台BIOSTACK_产品白皮书.pdf
针对用户的核心需求,极道推出了BIOSTACK,一款专为满足生物信息分析在速度、规模和智能化方面的严苛需求而设计的全面垂直系统。BIOSTACK彻底解决了生物信息行业面临的大规模数据问题,充分利用计算和存储资源,高效解析复杂的生物数据关系和结构,充分展示生物数据的潜力。与通用硬件和通用软件堆砌的生物信息分析系统有所区别,极道BIOSTACK是专为生物信息定制的全面数据系统,从根本上解决了生物信息数据的存储、管理、分析和特征数据挖掘问题。
SPSS-Clementine应用宝典-负关联规则挖掘算法的数据分析
在数据挖掘中,负关联规则挖掘算法主要探索形如A→┐B、┐A→B、┐A→┐B的蕴含关系,其中项集A的存在抑制了项集B的出现。这种挖掘方法突出了负相关的数据模式分析。
数据挖掘中关联规则算法的研究
近年来,随着计算机技术的迅猛发展,信息技术得到了广泛的应用,数据挖掘技术作为一个新兴领域,其算法之一——关联规则算法,尤为活跃。关联规则算法能够有效处理大量数据和信息,通过从数据库中提取繁琐的项集,并建立这些项集之间的关联关系,从而挖掘出有价值的数据信息,满足不同领域的需求。深入研究了数据挖掘中关联规则算法的应用与发展。