時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘分析。pdf
資源簡(jiǎn)介：時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘分析。pdf
上傳時(shí)間： 2016-11-08
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資源簡(jiǎn)介：入侵檢測(cè)中的數(shù)據(jù)挖掘方法研究.pdf
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介：不錯(cuò)的數(shù)據(jù)挖掘教程。用超星閱讀起觀看。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介：DVB數(shù)字機(jī)頂盒中CA的通用接口源代碼和通信數(shù)據(jù)格式分析。采用C編寫
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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資源簡(jiǎn)介：我編寫的能夠?qū)崿F(xiàn)頻繁關(guān)聯(lián)模式挖掘的FP-Growth數(shù)據(jù)挖掘算法。
上傳時(shí)間： 2015-06-14
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資源簡(jiǎn)介：matlab數(shù)據(jù)挖掘算法。實(shí)用cart決策樹進(jìn)行分類，可識(shí)別多類。decision tree algorithm, classification.
上傳時(shí)間： 2014-12-06
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資源簡(jiǎn)介：一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘的圖書智能銷售系統(tǒng)，具有預(yù)測(cè)功能，同時(shí)能對(duì)客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析。 .net平臺(tái)，sql2005環(huán)境，必須安裝sql205 BI
上傳時(shí)間： 2016-03-15
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資源簡(jiǎn)介：DNA序列數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，非常非常費(fèi)非常推薦
上傳時(shí)間： 2014-03-07
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資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)挖掘算法。K-Means聚類數(shù)據(jù)挖掘算法。該算法是用Java語言編寫的。
上傳時(shí)間： 2016-04-22
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資源簡(jiǎn)介：JAVA 抓包系統(tǒng)~~~提取數(shù)據(jù)包分析。分離出TCP UDP ARP 等包
上傳時(shí)間： 2016-07-24
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資源簡(jiǎn)介：weka-3-14是一種很好數(shù)據(jù)挖掘工具。更多參考資料請(qǐng)見http://www.wekacn.org/
上傳時(shí)間： 2014-12-07
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資源簡(jiǎn)介：SAS 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗哼\(yùn)用SAS8.2中的EM4進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)例。包含了具體的數(shù)據(jù)挖掘流程。
上傳時(shí)間： 2017-04-26
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資源簡(jiǎn)介：經(jīng)濟(jì)類的實(shí)用的時(shí)間序列分析軟件包，已經(jīng)是目前最好的版本了。USCD_GARCH，可以研究非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
上傳時(shí)間： 2015-09-18
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資源簡(jiǎn)介：主要講述了時(shí)間序列分析的‘本思想。模型構(gòu)建方法．過程友步募，并通過時(shí)間序列用MATLAB軟件。實(shí)現(xiàn)了模型的定階．模型參數(shù)的估計(jì)過程。
上傳時(shí)間： 2016-04-22
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資源簡(jiǎn)介：clementine電信數(shù)據(jù)挖掘模板說明，非常珍貴。運(yùn)用該cats能進(jìn)行電信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析，這個(gè)是模板的詳細(xì)說明，非常罕見。
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ):數(shù)據(jù)挖掘、推理與預(yù)測(cè)介紹了這些領(lǐng)域的一些重要概念。盡管應(yīng)用的是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，但強(qiáng)調(diào)的是概念，而不是數(shù)學(xué)。許多例子附以彩圖。《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ):數(shù)據(jù)挖掘、推理與預(yù)測(cè)》內(nèi)容廣泛，從有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)（預(yù)測(cè)）到無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)，應(yīng)有盡有。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
上傳時(shí)間： 2022-05-04
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資源簡(jiǎn)介：書在介紹了數(shù)據(jù)挖掘原理的基礎(chǔ)上，從實(shí)用的角度出發(fā)，詳細(xì)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法。本書是國內(nèi)第一本對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)算法進(jìn)行詳細(xì)描述的實(shí)用性教材。 第1章從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了介紹。第2章介紹了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的概念并給出了數(shù)據(jù)立方體的理論...
上傳時(shí)間： 2015-11-03
上傳用戶：2404
資源簡(jiǎn)介：討論了數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、定義、操作對(duì)象和分類方法，論述了數(shù)據(jù)挖掘可以挖掘的模式及其興趣度，簡(jiǎn)要介紹了 幾種流行的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。最后提出了數(shù)據(jù)挖掘研究今后的若干發(fā)展趨勢(shì)。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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資源簡(jiǎn)介：matlab中的arima模型，可用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析于預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2014-11-05
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資源簡(jiǎn)介：MK趨勢(shì)檢驗(yàn)的matlab程序，可用于時(shí)間序列的趨勢(shì)分析。
上傳時(shí)間： 2018-01-19
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資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)間序列分析在NIDS中的應(yīng)用 現(xiàn)有檢測(cè)方法及其不足 研究目標(biāo) 研究意義 研究方案 工作進(jìn)度
上傳時(shí)間： 2015-08-12
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資源簡(jiǎn)介：采用時(shí)間序列分析理論,利用實(shí)際測(cè)量的數(shù)據(jù),建立了液浮陀螺隨機(jī)漂移的ARMA模型。最終,為便于將模型應(yīng)用于卡爾曼濾波器中,本文給出了一種實(shí)際可行的液浮陀螺漂移模型
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
資源簡(jiǎn)介：序列模式分析算法GSP的實(shí)現(xiàn) GSP是序列模式挖掘的一種算法。其主要描述如下： l 根據(jù)長度為i 的種子集Li 通過連接操作和剪切操作生成長度為i+1的候選序列模式Ci+1；然后掃描序列數(shù)據(jù)庫，計(jì)算每個(gè)候選序列模式的支持?jǐn)?shù)，產(chǎn)生長度為i+1的序列模式Li+1，并將...
上傳時(shí)間： 2016-07-23
上傳用戶：sammi
資源簡(jiǎn)介：用于非線性時(shí)間序列分析的軟件包。可用于計(jì)算：時(shí)間延遲重構(gòu)，分形維數(shù)，互信息，Lyapunov指數(shù)，替代數(shù)據(jù)集，最近臨點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，回歸時(shí)間，龐加萊截面，非線性預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2017-09-05
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資源簡(jiǎn)介：專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊(cè)-9138M 數(shù)字時(shí)間序列分析-361頁-4.9M.pdf
上傳時(shí)間： 2013-06-27
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資源簡(jiǎn)介：MATLAB廣泛應(yīng)用于線性代數(shù)、自動(dòng)控制理論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號(hào)處理、時(shí)間序列分析、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等領(lǐng)域。因此如果在VC中對(duì)MATLAB進(jìn)行調(diào)用將大大減少編程的工作量、保證程序的準(zhǔn)確性，并且繼承了VC++強(qiáng)大的功能，提高開發(fā)效率，
上傳時(shí)間： 2015-01-13
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資源簡(jiǎn)介：MacroWeka擴(kuò)展了著名數(shù)據(jù)挖掘工具weka，實(shí)現(xiàn)了時(shí)間序列的相似性匹配基本算法等，界面包括一個(gè)可擴(kuò)展的時(shí)間序列分析Panel等。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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資源簡(jiǎn)介：傳統(tǒng)的DTW算法在進(jìn)行孤立詞語音識(shí)別時(shí)著重于時(shí)間規(guī)整和語音測(cè)度的計(jì)算 , 而沒有 對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性和有效性進(jìn)行分析。本文提出了一種改進(jìn)的端點(diǎn)檢測(cè)算法 , 并采用一種改進(jìn)的 DTW算法 , 在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用改進(jìn)后的DTW算法有效的降低了識(shí)別...
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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資源簡(jiǎn)介：用于時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)分析、頻譜檢驗(yàn)、時(shí)空結(jié)構(gòu)分離計(jì)算等程序。
上傳時(shí)間： 2016-03-19
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資源簡(jiǎn)介：ARMA模型時(shí)間序列分析法簡(jiǎn)稱為時(shí)序分析法，是一種利用參數(shù)模型對(duì)有序隨機(jī)振動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別的方法。參數(shù)模型包括AR自回歸模型、MA滑動(dòng)平均模型和ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型。這里給出了一個(gè)求出ARMA模型參數(shù)的MATLAB程序。
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