7在信息化條件下行政決策輔助系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)可行性分析(編輯修改稿)
2024-09-26 15:21 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 庫(kù)既有區(qū)別又有聯(lián)系，從知識(shí)的邏輯表示觀點(diǎn)來(lái)看，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是一種簡(jiǎn)單的知識(shí)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一個(gè)關(guān)系是一個(gè)原子公式，即一個(gè)謂詞，關(guān)系中的元組即是知識(shí)中的事實(shí)，因此利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建造知識(shí)庫(kù)，就可以充分利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的功能，便于知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 （四）可視化接口 可視化接口包括預(yù)測(cè)、分析、查詢和維護(hù)等4個(gè)子系統(tǒng)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)工具對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析、匯總，結(jié)果可以用二維表、餅圖、折線圖和直方圖表示。 二、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)工具和基本過(guò)程 數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘常用的技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、遺傳算法、近鄰算法和規(guī)則推導(dǎo)等。數(shù)據(jù)挖掘常用的工具有： 第一，大學(xué)生村官待遇，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具。由于對(duì)非線性數(shù)據(jù)具有快速建模能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很適合非線性數(shù)據(jù)和含噪聲數(shù)據(jù)，所以在政府?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)的分析和建模方面可以應(yīng)用。 第二，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和決策樹(shù)的工具。大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘工具采用規(guī)則發(fā)現(xiàn)或決策樹(shù)分類(lèi)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式和規(guī)則，其核心是某種歸納算法。 第三，基于模糊邏輯的工具。其發(fā)現(xiàn)方法是應(yīng)用模糊邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、排序等。 第四，綜合多方法工具。不少數(shù)
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