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用于数据挖掘的神经网络模型及其融合技术研究

2001年 应用技术
  • 成果简介
项目研究的背景及用途：数据挖掘(DM)在过去十年间已有很大发展，目前DM存在的主要问题是高维数据的处理问题，大规模数据集的计算效率问题，以及规则抽取的各种有效方法等等。DM目常用的技术包括统计归纳方法，机器学习，神经网络，粗集理论及可视化技术等。本项目在国家自然科学基金资助下主要进行基于神经网络模型及其融合技术的数据挖掘新方法的研究，力图在上述问题上取得较大进展。本项目已取得了如下成果： ...
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