已閱讀1頁(yè),還剩61頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、分類號(hào)TP393密級(jí)UDC碩士學(xué)位論文頻繁子圖挖掘算法及其在分類信息挖掘中的應(yīng)用研究學(xué)位申請(qǐng)人:廖強(qiáng)學(xué)科專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師:蔣廷耀教授二○一二年五月三峽大學(xué)碩士學(xué)位論文I三峽大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:所呈交的學(xué)位論文,是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下,獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果,除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外,本論文不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體均已在文中以明確方式標(biāo)明,本人
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 頻繁子圖挖掘算法及其在洗錢模式發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用研究.pdf
- 完全頻繁項(xiàng)集挖掘算法及其在分類中應(yīng)用研究.pdf
- 頻繁子樹挖掘及其在XML挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 頻繁子圖挖掘算法的研究.pdf
- 頻繁子圖挖掘算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 最大頻繁子圖挖掘算法研究.pdf
- 頻繁子圖挖掘算法及其在生物網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用.pdf
- 頻繁子結(jié)構(gòu)挖掘算法研究與應(yīng)用.pdf
- 大圖上頻繁子圖挖掘算法的研究.pdf
- 一種頻繁子樹挖掘算法在Web日志挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于部分標(biāo)記圖的頻繁子圖挖掘算法研究.pdf
- 遺傳算法及其在分類規(guī)則挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 頻繁子樹挖掘在XML挖掘中的應(yīng)用.pdf
- 模糊分類算法及其在鍛模設(shè)計(jì)準(zhǔn)則挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 蟻群算法在分類規(guī)則挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于嘗試優(yōu)先策略的頻繁導(dǎo)出子圖挖掘算法.pdf
- 最大頻繁項(xiàng)集挖掘算法及應(yīng)用研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流頻繁模式挖掘關(guān)鍵算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)及其在CRM中的應(yīng)用研究.pdf
- 頻繁模式挖掘算法研究及在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論