文献类型：期刊文章

作　　者：王光宏[1] 蒋平[1]

机构地区：[1]同济大学信息与控制工程系,上海200092

出　　处：《同济大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60175028)

年　　份：2004

卷　　号：32

期　　号：2

起止页码：246-252

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：从人工智能、统计分析和数据库技术3个方面对数据挖掘技术进行了总结;从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务,包括分类、聚类、回归、关联、序列和偏差6种模式的识别.详细介绍了数据挖掘技术的常用方法,包括模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题.

关 键 词：数据挖掘 数据库中知识发现 人工智能 模式  

分 类 号：TP311.13]