2018年IEEE大数据与智能计算国际会议

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

人工智能期末试题及答案完整版

xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷考试形式：开卷出卷教师：考试专业：考试班级：一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标

状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。三名称解释（每词4分，共20分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（1）人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等（2）专家系统专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统（3）遗传算法遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向（4）机器学习机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎（5）数据挖掘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，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的

Python科学计算与数据处理—绘制精美的图表.doc

Python科学计算与数据处理—绘制精美的图表 Matplotlib是python中最著名的绘图库。matlab提供了一套类似于MATLAB的命令API，非常适合交互式绘图。而且可以作为绘图控件方便地嵌入到图形用户界面应用程序中。它的文档非常完整，在图库页面中有数百个缩略图。打开后，有源程序。因此，如果你需要画一个特定类型的地图，你基本上可以通过浏览、复制和粘贴来完成。显示页面地址:快速绘图快速绘图matlab plot库的pyplot子库提供了一个类似MATLAB的绘图API，方便用户快速绘制三维图表。 (matplotlibsimpleplotpy)pylab模块matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，该模块包含了numpy和pyplot中常用的许多功能，以方便用户快速计算和绘制，并可用于IPython中的快速交互使用。快速绘图库中的快速绘图函数库可以通过以下语句加载:下一步调用图形创建一个绘图对象并使其成为当前绘图对象。 figsize参数允许您指定绘图对象的宽度和高度单位。英寸dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少像素。默认值为。因此，本例中创建的图表窗口的宽度为* =像素。 IMPORTMATplotLIBPYPLOTASPTLTPLTFIGURE(Figure Size =(，))也可以在不创建绘图对象的情况下进行快速绘图。直接调

用下面的PLOT函数直接绘制一个绘图matplotlib将自动创建一个绘图对象。如果需要同时绘制多个图表，可以通过传递一个整数参数来指定图形图标的序列号。如果具有指定序列号的图形对象已经存在，它不会创建新对象，而只会使其成为当前图形对象。以下两行程序通过调用绘图函数在当前绘图对象中绘制:绘图绘图绘图(x，y，label = $ sin (x) $，color = red，linewidth =)绘图绘图绘图(x，z，b，label = $ cos (x) $)调用绘图函数的方法很灵活。在第一句传递x，y数组进行绘图后，使用关键参数指定各种属性:bulllabel:为绘制的曲线命名。这个名字显示在图例中。只要在字符串前后添加# # $ # # #符号matplotlib，就将使用其嵌入式latex引擎绘制的数学公式。 Bullcolor:指定曲线的颜色bulllinewidth:指定曲线的宽度第三个参数lsquorsquob ``指定曲线的颜色和线型Pltlot (x，y，label = $ sin (x) $，color = red，lineWidth =) Pltlot (x，z，b，Label = $ cos (x) $)快速绘制下一步，绘图对象的各种属性是通过一系列函数来设置的:bull label:设置X轴和Y轴的文本bulltitle:设置图表的标题bullylim:设置Y轴的范围bulllegend:显示图表最后，调用pltshow()来显示所有创建的绘图对象。 PLT Label(time(s))PLT Label(volt)PLT title(pyplot first example)PLT lim(，)pltllegend()quick drawing importnumppyanpmportationplotlibpyplotaspltx = NPL space(，)y =

桂电《商务智能与数据挖掘》简答题答案

《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》（刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能？答：商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些？答：一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分：数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些？答：商务智能系统成功的关键因素主要有5个：业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。答：在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能，用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。在线分析处理（OLAP）是数据库系统的主要应用，提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有：面向的用户；功能的作用；数据库中存储的数据；数据库设计（包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性）。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段？答：

数据库项目的开发可以分为6个阶段：项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求，界定项目实施的范围，评估项目的必要行和可行性，撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段，可进一步详细了解需求，确定分析主题以及相关的维度和度量，了解已有信息系统的功能、结构和模型，确定数据仓库中应该包含的数据，以及相关的数据来源，撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段，可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段，包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段，用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段，包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。答：（1)区别： 1.应用范围上，数据仓库一般为企业级；数据集市一般为部门级。 2.存储内容上，数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据；数据集市一般只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上，数据仓库侧重于处理和探索海量数据，数据集市则侧重于快速的访问和分析。 (2)联系：数据集市是数据仓库的一种特殊形式，一般情况下数据集市从属于某个数据仓库，但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点？

2019年度人工智能与健康(试卷与答案)

单选题 1.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（ 2.0分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K近邻算法我的答案：B√答对 2.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能我的答案：B√答对 3.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，在45%的肿瘤治愈率中，比重最高的治疗方式是（）。（2.0分） A.手术 B.放疗 C.化疗 D.都一样我的答案：A√答对

4.根据国际评判健康的标准，我国成年人心血管呈理想状态的比率为（）。（2.0分） A.0.1% B.0.2% C.0.3% D.0.4% 我的答案：B√答对 5.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能我的答案：A√答对 6.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌我的答案：A√答对 7.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）

A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用我的答案：D√答对 8.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 我的答案：A√答对 9.我国骨质疏松的诊断标准是T值小于等于（）。（2.0分） A.-1 B.-1.5 C.-2 D.-2.5 我的答案：D√答对 10.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（2.0分） A.被第三方偷窥或篡改

第十四届世界地震工程国际会议论文集6

STRONG MOTION DISTRIBUTION AND MICROTREMOR OBSERVATION FOLLOWING THE 21 MAY 2003 BOUMERDES, ALGERIA EARTHQUAKE A. Meslem1, F. Yamazaki1, Y. Maruyama1, D. Benouar2, N. Laouami3 1 Department of Urban Environment Systems, Graduate School of Engineering, Chiba University, Japan 2 Faculty of Civil Engineering, University of Bab-Ezzouar, Algiers, Algeria 3CGS, National Center of Applied Research in Earthquake Engineering, Algiers, Algeria Email: meslem@graduate.chiba-u.jp ABSTRACT: Detailed analysis was conducted for the recorded mainshock across the country during the 21 May 2003 Boumerdes, Algeria earthquake. A remarkable difference has been recorded between neighbour stations. Since local site conditions have a significant effect on the ground motions, and hence on the damage distribution caused by the earthquake, microtremor survey was conducted at several sites of seismic observation stations. In this study, a particular attention is paid to 4 seismic network stations located in the most affected area between Algiers and Boumerdes provinces. Using the microtremor records and the strong motion records from five stations, the effect of soil condition on seismic motion is investigated and the damage distribution caused by this event is explained. The results from this study show that in some stations, the recorded high PGA values were influenced by high-frequency contents. However, in other stations, soil amplification is considered to be responsible for high PGV v alues. Hence, in order to conduct a further engineering and seismological study, it is highly recommended to conduct an investigation to identify the local soil profile at the seismic stations. KEYWORDS: the 2003 Boumerdes earthquake, ground motion, microtremor, damage distribution 1. INTRODUCTION On May 21, 2003, a destructive Mw=6.8 earthquake hit the northern part of Algeria, causing a huge structural and non-structural damages and human casualties. The last report by the Algerian ministers’ council (December 12, 2003) deplores that 2,278 deaths and 11,450 injured were claimed by the earthquake. The number of homeless was counted as 250,000, corresponding to 40,000 families. As for the building damage, 17,000 units were demolished and 116,000 were repaired. The resulted direct economic loss was estimated to be 5 billion US dollars (Ousalem and Bechtoula, 2005). The earthquake was felt inside a 250 km radius zone from the epicenter (Laouami et al., 2006) and provoked the occurrence of liquefaction in the epicentral area. An uplift of coastal line was marked with the average of 0.55m (Harbi et al., 2007; Bouhadad et al., 2004; Meghraoui et al., 2004). In the European side of Mediterranean Sea, tsunamis of about 1.5m high were recorded along the coast of Spain (Alasset et al., 2006). Soon after the event, several international organizations located the 21 May 2003 Boumerdes earthquake. The location given by the Algerian Research Center of Astronomy Astrophysics and Geophysics (CRAAG) was 36.91N, 3.58E. However, the mainshock was relocated at 36.83N, 3.65E with the focal depth of 10 km (Bounif et al., 2004). The acceleration records of the mainshock were recorded by a number of accelerographs, deployed by the Algerian National Research Center of Earthquake Engineering (CGS). However, several technical problems have occurred during recording the mainshock. The number of free field seismic stations which recorded the mainshock, especially in the severely affected areas, is not sufficient for estimating a detailed strong motion

数据挖掘及商务智能总结

第一章绪论什么是数据挖掘，什么是商业智能从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。分类算法的评价标准召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库什么是数据仓库是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性第三章数据挖掘简介数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程第四章数据挖掘中的主要方法基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘第五章数据挖掘与相关领域的关系数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的

公需科目：2019人工智能与健康试题及答案

资阳市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一）一、单项选择题 1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（ 2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重我的答案：A√答对 2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年我的答案：A√答对 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国我的答案：C√答对 4.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。（2.0分） A.1000 B.1200 C.1400 D.1500 我的答案：D√答对 5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）

A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用我的答案：D√答对 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（2.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对 7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统我的答案：C√答对 8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017 我的答案：C√答对 9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重

Python科学计算与数据处理—符号运算库.doc

Python科学计算与数据处理—符号运算库符号运算库目录从示例开始欧拉恒等式球体体积数学表达式符号数值运算符和函数符号运算表达式转换和简化方程目录微分方程积分其他函数符号运算库。它的目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，同时保持代码简单、易于理解和可扩展。 SymPy完全用Python编写，不需要任何外部库。符号可用于数学表达式的符号推导和计算。您可以使用isympy来运行程序isympy来添加基于IPython 的数学表达式的可视化显示功能。在启动时，以下程序将自动运行:该程序首先将Python的除法运算符从整数除法改为普通除法。然后，从SymPy库中加载所有符号，并定义四个通用数学符号x、y、z、t，三个符号k、m、n表示整数，三个符号f、g、h 表示数学函数。 fromFutureimPortdivisionfromSymport * x，y，z，t =符号(# x，y，z，t #) k，m，n =符号(# k，m，n #，integer = true) f，g，h =符号(# f，g，h #，cls =函数)# initprinting()从这个例子开始，这个公式被称为欧拉恒等式，其中e是自然常数，I是虚单位，pi是pi。这个公式被认为是数学中最奇妙的公式。它通过加法、乘法和幂运算连接两个基本的数学常数。在从符号库中载入的符号中，E代表自然常数，I代表虚数，

单位pi代表周长比，所以上述公式可以直接计算如下:E * * (I * PI)从例子开始，符号不仅可以直接计算公式的值，而且有助于推导和证明数学公式。欧拉等式可以被替换成下面的欧拉公式:在SymPy中，您可以使用expand()来扩展表达式并进行尝试:没有成功，您只是更改了书写风格。当expand()的复数参数为真时，表达式将分为两部分:实数和虚数:expand (e * * (I * x)) expand (I * x)从示例开始，表达式这次被扩展，但结果相当复杂。显然，expand()使用x作为复数。为了将x指定为实数，需要重新定义x:最后，获得所需的公式。泰勒多项式可用于展开表达式:展开(exp (I * x)，复数=真)I * exp(im(x))* sin(re(x))exp(im(x))* cos(re(x))x =符号(x，实数=真)展开(exp (I * x)，复数=真)isin (x) cos (x)从示例开始，级数()对表达式执行泰勒级数展开。你可以看到虚项和实项在展开后交替出现。根据欧拉公式，虚项之和应等于正弦(x)的泰勒展开式，实项之和应等于余弦(x)的泰勒展开式。 Tmp =级数(exp (I * x)，x，，，prinTmpi * xx * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * x * x * x * x * x * * o(x * *)tmp从下面的例子中得到tmp的实部:下面的cos(x)的泰勒展开式表明这些项

关于国际会议论文精选3篇

关于国际会议论文精选3篇大家上午好!今天我汇报的主题是：基于改进型LBP算法的运动目标检测系统。运动目标检测技术能降低视频监控的人力成本，提高监控效率，同时也是运动目标提取、跟踪及识别算法的基础。图像信号具有数据量大，实时性要求高等特征。随着算法的复杂度和图像清晰度的提高，需要的处理速度也越来越高。幸运的是，图像处理的固有特性是并行的，尤其是低层和中间层算法。这一特性使这些算法，比较容易在FPGA等并行运算器件上实现，今天汇报的主题就是关于改进型LBP算法在硬件上的实现。 good morning everyone. My report is about a Motion Detection System Based on Improved LBP Operator. Automatic motion detection can reduce the human cost of video surveillance and improve efficiency [?'f??(?)ns?]，it is also the fundament of object extraction, tracking and recognition [rek?g'n??(?)n]. In this work, efforts ['ef?ts] were made to establish the background model which is resistance to the variation of illumination. And our video surveillance system was realized on a FPGA based platform. PPT(2) 目前，常用的运动目标检测算法有背景差分法、帧间差分法等。帧间差分法的基本原理是将相邻两帧图像的对应像素点的灰度值进

数据挖掘与人工智能技术探讨

技术与市场技术应用２０１９年第２６卷第５期数据挖掘与人工智能技术探讨聂　华（陕西职业技术学院，陕西西安７１００３８）摘　要：人工智能技术在现代生活中发挥着越来越重要的作用，互联网时代带来了海量的数据信息，如何加速对数据的挖掘也是未来研究的重要方向。主要介绍了大数据挖掘技术是如何推动人工智能的发展，并对数据挖掘的含义进行了阐述，结合工作经验对大数据挖掘技术与人工智能的关系进行了分析。关键词：大数据；人工智能；技术ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０５．０５３　引言今天的社会已进入人工智能时代，计算机技术已经开始应用于社会生产和日常生活的各个方面，并且开始融入人工智能，人工智能的应用极大地改善了我们的生活，提高了工作效率，并开始取代人类完成危险和复杂的工作，大数据时代的到来，有效提高了数据的使用效率。互联网时代产生了大量的数据信息，人工智能的发展离不开对数据信息的处理，所以对于人工智能的未来发展而言，在信息数据的挖掘方面也十分重要。　大数据挖掘技术推动了人工智能的发展１．１　人工智能的发展人工智能的想法来源于实际的劳动，是在生产技术中不断地被发现和发展的。早期人们都是直接控制生产劳动工具，到了工业革命后，人们开始用蒸汽来驱动机车及其运转，到进一步发明发电机，开始形成初步的控制技术，到现在成熟地利用电力来进行拓展勘查，如地质勘探和深海探测，这其中已经开始形成一套成熟的控制理论，控制策略也在不断完善，人类在生产中不断地改进技术，为了提高控制精度，加快控制的响应速度，人工智能控制技术应运而生。１．２　大数据技术与人工智能发展的关系大数据是指大量信息项之间的数据处理，对特定范围或扇区内的特征物理量，比如数量、属性、趋势等。最终对这些数据进行处理，从多个方面系统地理解某一具体事物。而人工智能是指研究和开发用于模拟、扩展人类智能的形式，并且在不断地革新控制方法，进行应用系统的新技术科学。根据人工智能的定义我们不难看出，人工智能本身就是一门技术科学。在技术的发展上又与以往的直接生产经验分离，只有借助大数据才能更好的发展。通过收集和分析技术参数，大数据使用计算机系统智能地重新设计算法，从技术操作中完成人类难以完成的工作，而人工智能又能迅速的对数据进行处理，挖掘所需信息。　数据挖掘的定义和研究现状２．１　数据挖掘的定义数据挖掘是现在关注的一个研究方面，是揭示数据中存在的模式和数据关系的一门学科，它的研究重点偏向对大型可观察数据库的处理。数据挖掘技术的出现，进一步拓展了人工智能应用领域。数据挖掘包括对数据的提取，以及进行分析的过程，前者主要是需要从信息众多而且复杂的数据库中提取有用的信息，后者则是进行比较，对需要的功能进行数据的分析，形成智能系统。２．２　数据挖掘的研究现状数据挖掘反复的过程，需要不断循环挖掘的过程，也正是通过这种不断挖掘，从而来实现到用户的要求。数据挖掘的发展阶段如图１所示。图１　数据挖掘过程今天的数据挖掘应用主要集中在电信、农业、银行、电力、化学品和药品等领域，应用广泛，但是实际上深入的应用还远未普及。根据Ｇａｒｔｎｅｒ的报告，数据挖掘在未来的１０年仍将会是重点的研究对象，并且数据挖掘也开始成为一个独立的专业学科。　人工智能和数据挖掘技术的发展前景３．１　在日常生产中的应用现在的生活生产离不开互联网，将人工智能技术应用于互联网也是一个必然趋势，人工智能的应用能为人们的生活提供（下转第１３１页）９２１

国际会议论文排版及格式要求

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数据挖掘与商务智能复习资料

1、联机分析处理（on line analytical processing ，OLAP）从数据仓库中的综合数据出发，提供面向分析的多维模型，并使用多维分析的方法从多个角度、多个层次对多维数据进行分析，使决策者能够以更加自然的方式来分析数据。 2、数据仓库是一种为信息分析提供了良好的基础并支持管理决策活动的分析环境，是面向主题的、集成的、稳定的、不可更新的、随时间变化的、分层次的多维的集成数据集合。 3、数据仓库的特点：（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库的整合性（3）数据仓库数据的集成性（4）数据仓库的稳定性（5）数据仓库的长期性（6）数据仓库是随时间变化的（7）数据仓库的数据量很大（8）数据仓库软、硬件要求较高 4、数据库与数据仓库的关系： 5、数据集市（data marts）通常是指较为小型化、针对特定目标且建设成本较低的一种数据仓库。为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subject data）。数据集市的两种架构：（1）、从属数据集市：它的数据直接来自于中央数据仓库。一般为那些访问数据仓库十分频繁的关键业务部门建立从属的数据集市，这样可以很好地提高查询的反应速度。

（2）独立数据集市：它的数据直接来源于各生产系统。许多企业在计划实施数据仓库时，往往出于投资方面的考虑，最后建成独立数据集市，用来解决个别部门比较迫切的决策问题。

6、数据挖掘是在不同的数据源中包括结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据，即既可以是数据库，也可以是文件系统，或其他任何组织在一起的数据集合，通过一定的工具与方法寻找出有价值的知识的一类深层次的数据分析方法。 7、数据挖掘与OLAP的差异：（1）、OLAP是决策支持领域的一部分。OLAP分析师是建立一系列的假设，然后通过OLAP来证实或推翻这些假设来最终得到自己的结论。（2）、数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型）的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。他在本质上是一个归纳的过程。（3）、数据挖掘和OLAP具有一定的互补性。 8、实施数据挖掘建模的六个阶段及四个层次阶段：（1）、定义商业问题：针对企业问题和企业需求进行了解和确认，针对不同的需求做深入的了解，将其转化为数据挖掘的问题，并拟定逐步构想。（2）、数据理解：建立数据库和分析数据库（3）、数据预处理：同第二步为数据处理的核心