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1、學(xué)位論文厶三塑塑旦塑塑達(dá)筮塑鱟i重塑堡坌耋塑墮!!墮塞(Ⅱ目)指導(dǎo)教師申請學(xué)位級別專業(yè)名稱學(xué)位授予單位陣飛作#g史永文副教授工學(xué)碩士計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)太蓮海事大學(xué)2005年3月AbstractWiththematurityofdatabasetechnologyandthepopularizationofdataapplicationusinginhumansocietydataamountthatmankindaccumulateisin
2、creasinginincrediblyrapidsp。edMenawinf弛eoftheendlessoceanofinformationandthehugewaveofthedataisbillowingandwellinguptopeople;o雛theotherhandthesituationthatcontrastedsharplywiththepresentis“Wearcdrowningininformation,buts
3、tarvingforknowledge”Partofthereasonisduetolackthehlghspeed,highefficientmethodmakingu∞ofinformationtechnologytogetusefulinformationandknowledgePeopleareatatotaltosswhattodofacingthehugeamountofdataInordertosolvethecontra
4、dictionbetweenthedataenrichingandpoorknowledge,theresearchershavedevelopedKnowledgeDiscoveryinDatabase(KDD)anditskeyteclmologp—Dg堍Mining∞扣9DataclassificationisoneofthemostimportantmethodsindataminingHavethen‰eYousanddiso
5、rderlydatapeopleshouldcI∞s瓣thesedatafirst,thenanalysesandstudythelessdatasetsrespectivelyandthenmakingdecisionandpredictionBasedonthebackgroundsmentionedabove,westudytwokindsofpopularandimportantda詛classificationme噸ods_卅
6、ecisiontreeandartificialneuralnetworksWeintroducetheirdefinitionsconstructionmethodandmodelsAccordingtothepracticalconditions,bothofthetwomethodsatecarefullyandcompletelystudiedincontrastfromdifferentaspea:;:tsanddiffere
7、ntlevelsTheconclusionthatthispapergetsfinallyis,underthespecificenvironmentandspecifiedconditions,asakindofnewtechnologytheartificialneuralnetworksmethodhasdistinctivepredominanceinsolvingthedataclassificationproblems,Ke
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