基于人体能量模型的数据挖掘研究 (2011年)

基于数据挖掘的会计舞弊检测研究综述（2011年）

综述了近年来关于基于数据挖掘的会计舞弊识别方面的文献，对比分析了不同数据挖掘技术和算法的分类器评价方法及其效果。研究结果为投资者、监管部门和审计师在舞弊识别中选择合适的数据和挖掘技术提供了参考。当前研究主要集中在反映舞弊三角综合数据的应用，表明比率数据在舞弊识别中的有效性优于账户数据。常见的算法包括统计检验、回归分析、神经网络、决策树、贝叶斯网络和堆栈变量法等。回归分析作为一种普遍应用的方法，而神经网络则在识别准确性方面表现突出。

数据挖掘 0 2024-08-08

基于分层线性模型的学生数据挖掘研究

本研究以教育数据挖掘的通用自变量为基础，结合官方考试评估报告，建立了客观评价学生能力提升的模型。

数据挖掘 4 2024-05-26

基于FTP-75循环的出口车型排放标定研究 (2011年)

研究深入探讨了某出口车型整车排放标定的全过程，通过详细分析排放法规的异同，针对国内与出口市场的法规差异提出了技术应对方案。研究涵盖了每1秒采集数据、标定软件数据以及标定过程的统计分析，最终实现了新鲜催化器的排放指标达到限值的58%以下，老化催化器的排放指标控制在限值的90%以下，达到了工程开发的目标要求。

统计分析 3 2024-07-16

基于数据挖掘的个性化学习模型研究

数据挖掘技术助力网络教育个性化学习，提供定制化学习内容、指导和资源。文中分析了数据挖掘技术在个性化学习中的应用领域，探讨了其主要技术在学习各个环节的作用，为个性化学习模式提供理论依据。

数据挖掘 4 2024-05-01

基于能量的集成特征选择方法（2012年）

特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一，而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点。基于能量学习模型，分析了基于局部能量的特征选择方法，并根据集成特征选择的原理，对基于局部能量的特征排序结果进行集成，以提高算法的稳定性。在现实数据集上的实验结果表明，集成特征选择可以有效提高算法的稳定性。

数据挖掘 0 2024-08-08

基于乳腺X线图像的数据挖掘研究(2007年)

研究探讨了基于灰度空域统计特征和灰度共生矩阵的医学乳腺X线图像特征提取方法，以及这些特征在数据挖掘中基于神经网络和关联规则挖掘算法的应用。实验结果显示，这些特征在良性与恶性肿瘤分类中均表现出超过75%的准确率，证明了提出的特征提取方法在乳腺X线图像分类中的有效性。

数据挖掘 1 2024-07-23

我国白芨研究进展综述(2011年)

利用《中文科技期刊全文数据库》等检索工具，采用文献计量法，对我国1975～2008年学术刊物上发表的白芨研究文献进行统计分析。研究年发文量、合作度、合作率、期刊分布、研究单位等指标和内容，定量分析出我国白芨研究的主要人物、研究领域、研究单位及现状。明确了各年研究的重点、热点、核心人物和主要机构，对白芨的进一步研究和学科发展具有重要的指导作用。

统计分析 2 2024-07-15

基于数据挖掘的学生学业成绩预测模型研究

数据挖掘技术在解决各领域业务问题中发挥着重要作用，例如教育、电信和零售管理等。凭借其在分类、聚类和关联规则挖掘等方面的功能，数据挖掘技术正变得日益重要。以学生学业成绩数据集为研究对象，构建了预测分类模型，并比较了朴素贝叶斯、决策树、随机森林、JRip 和 ZeroR 等算法的预测性能。研究结果表明，学校和学习时间等因素对学生的最终成绩有显著影响。其中，One Rule、JRip 和决策树等分类算法在预测学生成绩方面表现优异，准确率均超过 80%。

数据挖掘 3 2024-05-31

基于智能Agent技术的高效数据挖掘模型研究.pdf

传统的数据挖掘方法存在效率低和缺乏智能化等问题，难以满足当前网络环境下对大规模数据的挖掘需求。探讨了数据挖掘技术与智能Agent技术的结合优势，提出了基于智能Agent的创新数据挖掘模型，并详细阐述了其组织结构。该模型显著降低了问题复杂性，减少了人工参与，极大提升了数据挖掘的智能化和效率。

数据挖掘 3 2024-07-16