欢迎您！东篱公司
退出
-
申报数据库
-
立项数据库
-
成果数据库
-
项目获奖数据库
位置：立项数据库 > 立项详情页
中文摘要：
近五年来，以美国为主的西方发达国家依靠高科技的飞速发展而进入了以数据挖掘为支撑技术、以网络为基础的新时代- - 知识管理时代。数据挖掘方法以其精确和可靠的手段从数据仓库中挖掘和产生新的知识，这些新的知识将作为决策者有力的科学决策依据。本项目研究拟在已取得的"多目标线性规划数据挖掘技术及其应用"的研究成果的基础上，进一步进行三个层次的研究。第一，将线性规划的方法推广到非线性并发展成为系列非线性规划模型。这些模型将以特定的方式建立不同的数据挖掘分类标准。第二，将新的数据挖掘实施模型发展成为基于用C＋＋编程的Linux平台的应用系统。第三，运用实际的数据仓库开展非线性数据挖掘方法的应用研究，并与数据挖掘的其它方法，如，决策树、神经网络、模糊集、粗糙集等在实际应用效果方面的比较研究。
结论摘要：
本课题研究的基础是已取得的"多目标线性规划数据挖掘技术及其应用"的研究成果。在本课题的研究中，我们在多目标非线性数据挖掘的理论研究和应用方面取得了显著进展。这些研究成果主要包括一系列的基于多目标非线性数据挖掘的模型,算法以及其他的技术。 本项研究主要分三个层次进行。第一，将线性规划的方法推广到非线性并发展成为系列非线性规划模型。第二，我们开发了基于非线性数据挖掘算法的针对分类问题的数据挖掘软件（OPTMiner2.0），并将其应用于数据挖掘问题。第三，将采用这些方法的应用研究与一些已知的著名的数据挖掘算法在使用效果方面进行了比较研究，如决策树、神经网络、模糊集、粗糙集等。 在过去的3年中，我们一共发表了2部专著，45篇论文。其中被SCI索引10篇，被EI索引13篇，被ISTP索引11篇。本项目对我们举办的8个国际会议提供了资助。
成果综合统计
期刊论文
会议论文
专利
获奖
著作
期刊论文
会议论文
相关项目
石勇的项目
