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  • 简介:  一、数据挖掘的定义  数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系,粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系

  • 标签: 技术研究 数据挖掘技术
  • 简介:专利文献中包含着丰富的技术、法律、经济和战略等专利信息,专利信息广泛分布于专利文献、专利数据库和互联网中,需要采用不同的专利信息挖掘方式进行提取。从现有研究成果中提炼、概括、总结专利信息挖掘模式,并试图创建统一的专利信息挖掘模式。文献综述和模型构建法。提出了基于专利检索、专利分析、专利地图、专利文本挖掘、专利数据挖掘的专利信息挖掘模式。专利信息挖掘的模式本质上都是有用专利信息的识别、发现、提取和利用,包括专利数据分析、专利信息挖掘、潜在规律发现、未来趋势预测等,可以统一在一个通用模式中。

  • 标签: 专利信息 专利挖掘 专利检索 专利地图 专利分析 专利文本挖掘
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  • 简介:由干素材本身的内容丰富性,我们在挖掘主题的时候也可以从多个不同的角度进行挖掘。如果同一篇素材中出现了多个人物,可以从每个人物的角度都挖掘出一个不同的主题;如果同一篇素材中包含了多个事件,

  • 标签: 挖掘 主题 丰富性 素材 人物 同一
  • 简介:摘要隐含条件是指题目中若明若暗、含蓄不露的已知条件或者从题设中不断挖掘并利用条件进行推理和变形而重新发现的条件.它有待于解题者从题设、结论的语言中,从数式、图形的特征或相关知识的联系上去剖析发掘,因而它对解题的影响很大,既有干扰作用又起暗示作用。

  • 标签: 隐含条件 解题 学生
  • 简介:随着新课程标准的推行,教材内容和教材的目标也发生了巨大的变化。新的标准把教学目标从"要求学生能够正确地使用和理解祖国的语言文字"改成了"语文课程需要培养学生对语言文字进行综合性、实践性能力"。由此可见,新课标更加注重了培养学生的语文素养和创新能力。所以在语文课堂上,教师更该注意把语文教学和实践充分联系在一起,充分利用教材资源,发掘语文中的课程元素,将对课文的解读变成实践,从根本上提高学生的全面素养。

  • 标签: 新课程标准 语文教学 生活 文本 挖掘 教材内容
  • 简介:口子开小,就是对某个问题最好选定一个具体的角度或侧面去进行探讨和论述。有人总担心口子开小了,会不全面,没有分量,所以,一写文章,老把口子张得很大,面铺得很宽,四面出击,结果什么情况都想说,什么都没说清楚;什么问题都想讲,什么都没讲透。这样大而全的文章,一般篇幅都很长,人们

  • 标签: 子开 四面出击 上开口 事物本质
  • 简介:人教版高中数学第二册(上)p70例3是一道典型的例题:点M与两条互相垂直的直线的距离的积是常数k(k>0),求点M的轨迹方程.教材解答很简洁:取两条互相垂直的直线为坐标轴,建立直角坐标系.直接列式得到轨迹方程:xy=±k,笔者曾从多角度对此题进行变式教学,效果良好.

  • 标签: 例题 高中数学 人教版 挖掘 典型
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  • 简介:控制性股东对少数股东的利益侵占(隧道挖掘)成为公司治理研究的热点问题。现代商业集团中对公司控制权和现金流权的分离使控制性股东具有隧道挖掘的动机。本文讨论了隧道挖掘的影响因素、主要形式和市场识别能力,并对未来研究提出建议。

  • 标签: 隧道挖掘 公司治理 利益侵占
  • 简介:摘要《语文课程标准》明确指出“在低年级,主要是让学生对写话感兴趣,写自己想说的话,写想象中的事物,写自己对周围事物的认识及感想。在写话中乐于运用阅读和生活中学到的词语。能根据表达的需要,学习使用逗号、句号、问号和感叹号。”低年级学生的写话一直是教学难点。本文笔者针对教学中怎样挖掘写话内容等相关问题进行了阐述。

  • 标签: 低年级 写话 内容 挖掘
  • 简介:摘要社会经济的发展,使得电力资源在其中发挥的作用也日益提高,成为支撑社会持续发展不可获取的有力资源之一。为了更好地满足人们不断提高的用电需求,在电力营销中应用新技术、新的管理方式已经成为众多电力企业改革与发展的重点。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行一定的分析。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行具体分析,以期促进电力企业更好地适应新时代的发展需求。

  • 标签: 数据挖掘 电力营销 应用
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  • 简介:轮胎式挖掘机是用轮胎行走的挖掘机械,其行走速度快、不破坏路面、能远距离自行转场及可快速更换多种作业装置的机动、灵活、高效的鲜明特点,在机场、港口、油田、矿山、城乡建设、农田水利和快速抢修等物料挖掘、搬移方面得到了广泛应用。

  • 标签: 挖掘机械 轮胎式 行走速度 作业装置 快速更换 城乡建设
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  • 简介:主持人语:随着计算机技术的发展,社会进入了大数据时代。如何从海量的数据中获得数据之间内在的关联,以及从已有的数据中归纳出具有决策意义的信息,以便为决策者做出合理决策提供科学的依据,这就是数据挖掘技术需要解决的问题。数据挖掘技术在商业领域的应用己经取得了长足的进步和发展,但是在教育领域的应用仍处于萌芽和实验阶段。

  • 标签: 数据挖掘技术 能力测试 综合评价 实验阶段 计算机技术 测评体系