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1、总第144期舰船电子工程Vol.24No.62004年第6期ShipElectronicEngineering22X情报处理中数据挖掘的应用夏大永罗景青龚亮亮(解放军电子工程学院206室合肥230037)摘要:简要介绍了数据挖掘的基本知识和数据挖掘的两种主要模式:联机分析处理(OLAP)和数据挖掘的计算智能方法,最后给出了挖掘在情报处理中的应用实例。关键词:数据挖掘;联机分析处理;计算智能方法中图分类号:TP274DataMiningApplicationinIntelligenceProcessingXiaDayongLuoJingqing
2、GongLiangliang(ElectronicEngineeringInstitutePLA.,Hefei230037)Abstract:Thispaperintroducesthebasicknowledgeofdatamininganditstwomainmodes:on-lineanalysisprocessing(OLAP)andcomputationalintelligencemethodofdatamining.Italsogivesasampleoftheapplicationofdatamininginintelligen
3、ceprocessing.Keywords:datamining,OLAP,computationalintelligencemethodClassnumber:TP274据记录中发现隐含的、前所未有的知识,即KDD1引言过程。二者间相辅相陈,又各有特色。例如,OLAP将能回答这样的问题:去年A地和B地的数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、雷达站各是多少,哪里的雷达数量更多?多多少?非平稳的、模糊的和随机的数据中,提取人们事先而KDD则能回答更深一层、更为广泛的问题,例未知的但又是潜在有用的信息。数据挖掘的过程如:有哪些主要因素会影响雷
4、达站的分布情况?由有时也叫知识发现的过程(KDD),其简要模型如此可见,前者主要是在数据库管理系统功能基础上图1。作为一门交叉性新兴学科,它涉及到数据的OLAP,即所谓/验证驱动0数据挖掘技术;后者库、人工智能、数量统计、可视化并行计算、信号处则是着眼于发现大量数据记录中潜在有用信息的理、机器学习、神经网络和模式识别等,主要完成对知识,属于所谓/发现驱动0的数据挖掘技术。就其海量数据提取更为丰富的信息,避免/数据丰富,信实质而言,与各种机器学习方法密切相关,特别是息贫乏0和数据库变成/数据坟墓0的尴尬局面。通过观察/发现学习、类比学习、实例学
5、习等采用了数数数数数模知计算智能方法。据据据据据式识清集选变挖评表理成择换掘估示2联机分析处理图1知识发现过程的简要模型实际操作中,数据挖掘先是融合现有数据库管联机分析处理是一种数据分析技术,能完成基理系统的查询/检索、报表功能与多维分析和统计于某种数据存储结构的数据分析功能,并具有快速分析方法,进行联机分析处理(OLAP),输出决策性、可分析性、多维性、信息性(信息速度快)等特参考的统计分析数据;并进一步从数据库或大量数点。其中,核心是多维结构分析,是处理海量数据X收稿日期:2004年3月11日,修回日期:2004年5月21日2004年第6
6、期舰船电子工程23最有效的方法。进行某种预处理,说明KDD过程的有关数据以及数据仓库中初步加工过的数据是数据挖掘处必需的背景知识,还有附加说明或例外处理等等。理的对象,处理的方法注重于知识的发现KDD。并对原始数据进行/去噪0,使用特征选择使得分类由于数据仓库的特点不同对数据挖掘技术就有着算法更加有效。不同的要求。因此,数据挖掘技术想充分发挥潜力(2)模式评估说明了如何发现某一种知识以就必须和数据仓库的发展相结合。及有关参数的选择,例如,要发现关联规则,就要说数据挖掘过程一般由三个主要阶段组成:(1)明那些令人感兴趣的规则的最小支持度和最小可
7、数据准备、挖掘操作、结果表达和解释;(2)知识发信度等有关阈值。现,该方法的智能程度直接影响数据挖掘的效率;(3)发现模式调用相应的算法发现所需的知(3)可描述这三个阶段的多次反复。识。(4)知识表现把发现出来的结果表示成适当3计算智能方法的形式,对真正令人感兴趣的模式进行选择等。(5)知识开发利用只有将所发现的知识与有计算智能,即模仿生命的自适应优化过程。关应用相结合,才能实现KDD的意义。如S.C.1994年,关于神经网络、演化程序设计、模糊系统Yoon等人利用所发现规则进行语义查询优化,而的三个IEEE国际学术会议在美国佛罗里达州奥K.
8、Hatonen等人则是利用所发现规则的知识来过兰多市联合举行了/首届计算智能世界大会0,把本滤冗余的报警信号。来是不同学科领域的专家们聚在一起,进行了题为:/计算智
