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Data Mining-Based Maintenance Management Framework of Multi-component System 被引量:3
1
作者 周瑜 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2015年第6期950-953,共4页
Complex repairable system is composed of thousands of components.Some maintenance management and decision problems in maintenance management and decision need to classify a set of components into several classes based... Complex repairable system is composed of thousands of components.Some maintenance management and decision problems in maintenance management and decision need to classify a set of components into several classes based on data mining.Furthermore,with the complexity of industrial equipment increasing,the managers should pay more attention to the key components and carry out the lean management is very important.Therefore,the idea"customer segmentation"of"precise marketing"can be used in the maintenance management of the multi-component system.Following the idea of segmentation,the components of multicomponent systems should be subdivied into groups based on specific attributes relevant to maintenance,such as maintenance cost,mean time between failures,and failure frequency.For the target specific groups of parts,the optimal maintenance policy,health assessment and maintenance scheduling can be determined.The proposed analysis framework will be given out.In order to illustrate the effectiveness of this method,a numerical example is given out. 展开更多
关键词 maintenance management multi-component system data mining association rules CLUSTERING
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Short Text Mining for Classifying Educational Objectives and Outcomes
2
作者 Yousef Asiri 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2022年第4期35-50,共16页
Most of the international accreditation bodies in engineering education(e.g.,ABET)and outcome-based educational systems have based their assess-ments on learning outcomes and program educational objectives.However,map... Most of the international accreditation bodies in engineering education(e.g.,ABET)and outcome-based educational systems have based their assess-ments on learning outcomes and program educational objectives.However,map-ping program educational objectives(PEOs)to student outcomes(SOs)is a challenging and time-consuming task,especially for a new program which is applying for ABET-EAC(American Board for Engineering and Technology the American Board for Engineering and Technology—Engineering Accreditation Commission)accreditation.In addition,ABET needs to automatically ensure that the mapping(classification)is reasonable and correct.The classification also plays a vital role in the assessment of students’learning.Since the PEOs are expressed as short text,they do not contain enough semantic meaning and information,and consequently they suffer from high sparseness,multidimensionality and the curse of dimensionality.In this work,a novel associative short text classification tech-nique is proposed to map PEOs to SOs.The datasets are extracted from 152 self-study reports(SSRs)that were produced in operational settings in an engineering program accredited by ABET-EAC.The datasets are processed and transformed into a representational form appropriate for association rule mining.The extracted rules are utilized as delegate classifiers to map PEOs to SOs.The proposed asso-ciative classification of the mapping of PEOs to SOs has shown promising results,which can simplify the classification of short text and avoid many problems caused by enriching short text based on external resources that are not related or relevant to the dataset. 展开更多
关键词 ABET accreditation association rule mining educational data mining engineering education program educational objectives student outcomes associative classification
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数据挖掘技术在管理信息系统中的应用 被引量:1
3
作者 何强 《集成电路应用》 2024年第2期374-376,共3页
阐述数据挖掘技术的原理和算法,包括分类、聚类、关联规则挖掘,探讨数据挖掘技术在管理信息系统中的应用。通过数据挖掘技术,企业可以识别风险和异常情况,从而提供预测和决策支持。分析数据挖掘技术在管理信息系统中的挑战和发展方向。
关键词 数据挖掘 管理信息系统 关联规则 决策支持
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基于数据挖掘的中医药治疗雄激素性脱发用药规律研究 被引量:2
4
作者 曲梦柔 高冬梅 +4 位作者 牟翔宇 曲嵩霖 薛玲 张守亮 郭英慧 《世界中医药》 CAS 北大核心 2024年第6期856-863,870,共9页
目的:对中药内外治疗雄激素性脱发(AGA)的方剂用药规律进行统计分析,为临床治疗AGA提供理论依据。方法:检索国家知识基础设施数据库(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBM)、中国学术期刊数据库(CSPD)及中文科技期刊数据库(CCD),收集自建... 目的:对中药内外治疗雄激素性脱发(AGA)的方剂用药规律进行统计分析,为临床治疗AGA提供理论依据。方法:检索国家知识基础设施数据库(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBM)、中国学术期刊数据库(CSPD)及中文科技期刊数据库(CCD),收集自建库至2022年2月18日与AGA有关的中医药文献,运用IBM SPSS Modeler、IBM SPSS Statistics 26.0等软件对中药数据进行关联规则、系统聚类及用药规律分析。结果:共筛选出183篇文献,获得内服方药178首,外用方药56首,内服单味药188味,外用单味药124味。内服单味药应用频次前3位分别为何首乌、茯苓、丹参,性味归经统计分析多性寒、味甘、归肝经,功效分析多为补益药,关联规则分析常用药对为墨旱莲+女贞子,聚类分析共得出4个内服核心方药。外用单味药应用频次前3位分别为何首乌、侧柏叶、苦参,性味归经统计分析多性温、味苦、归肝经,功效分析多为清热药,关联规则分析常用药对为墨旱莲+女贞子,聚类分析共得出2个外用核心处方。结论:治疗AGA内服中药多以补益药、利水渗湿药为主,性味多以甘寒为主,归经以肝脾为主;外用中药多以清热药、解表药为主,性味多以苦温为主,归经以肝肺为主,为临床提供参考。 展开更多
关键词 雄激素性脱发 用药规律 数据挖掘 关联规则 系统聚类 频次分析 内服 外用
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基于改进Apriori算法的高校教育满意度关联规则挖掘
5
作者 陈云超 谢加良 +1 位作者 林玲 刘小辉 《集美大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期377-384,共8页
针对经典关联规则Apriori算法在大数据集情境下易产生冗余和误导性的关联规则,以及难以确认关键性关联规则等问题,提出支持度—置信度—权重检验系数框架与后项约束的改进Apriori算法。首先,定义相关性系数、提升系数、错误系数并进行... 针对经典关联规则Apriori算法在大数据集情境下易产生冗余和误导性的关联规则,以及难以确认关键性关联规则等问题,提出支持度—置信度—权重检验系数框架与后项约束的改进Apriori算法。首先,定义相关性系数、提升系数、错误系数并进行证明分析,进而构建权重检验系数;其次,运用主成分分析法,提取指标中的高权重影响因素作为后项,通过后项约束过滤冗余关联信息,从而筛选出更为准确的关键性关联规则。将改进的Apriori算法应用于高校教育满意度调查数据的关联规则挖掘并进行分析对比,实验结果验证了该算法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 高校教育满意度 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法
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基于关联规则的缺血性脑卒中患者脱水发生特征分析
6
作者 徐雲 卫慧 赵琦 《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第15期15-18,共4页
目的了解缺血性脑卒中患者脱水发生特征,探索各特征之间的关联性,为制定脱水预防措施提供参考。方法基于数据挖掘的原理和方法,采集神经重症监护病房351例缺血性脑卒中并发脱水患者的11559项数据,采用Apriori算法对脱水发生特征进行关... 目的了解缺血性脑卒中患者脱水发生特征,探索各特征之间的关联性,为制定脱水预防措施提供参考。方法基于数据挖掘的原理和方法,采集神经重症监护病房351例缺血性脑卒中并发脱水患者的11559项数据,采用Apriori算法对脱水发生特征进行关联规则分析。结果共得到279条强关联规则,结合专业知识分析,获取具有临床实际意义的强关联规则9条,脑卒中脱水患者具有自理能力重度依赖、留置胃管、意识障碍的特征表现,关联因素包括美国国立卫生研究院卒中量表分级为重度、年龄≥65岁、有糖尿病及高血压史、发热、使用呼吸机、利尿剂等。结论缺血性脑卒中患者脱水的发生有一定的特征表现,护理人员可根据强关联规则早期识别易导致脱水的高危人群及因素,及时采取防范措施。 展开更多
关键词 脑卒中 神经重症监护病房 水合状态 脱水 液体管理 意识障碍 关联规则 数据挖掘
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教育数据挖掘技术在高校课程建设中的应用
7
作者 苏映方 《办公自动化》 2024年第4期55-58,共4页
通识教育课程和学科基础课程是大学生入学后首先接触的两门学科,它们之间的联系对于科学、高效地引导后续各门学科的教学至关重要。因此,文章采用教育数据挖掘技术中的关联规则方法,借助Weka平台中的Apriori分析,探索通识教育与专业基... 通识教育课程和学科基础课程是大学生入学后首先接触的两门学科,它们之间的联系对于科学、高效地引导后续各门学科的教学至关重要。因此,文章采用教育数据挖掘技术中的关联规则方法,借助Weka平台中的Apriori分析,探索通识教育与专业基础课程的关联规则,旨在提高教师的教学效果和学生的学习效率;同时,文章还为高校的课程设置提出政策建议,以提升高校的教学水平。 展开更多
关键词 课程成绩 关联规则 教育数据挖掘技术
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Design and Implementation of Book Recommendation Management System Based on Improved Apriori Algorithm 被引量:2
8
作者 Yingwei Zhou 《Intelligent Information Management》 2020年第3期75-87,共13页
The traditional Apriori applied in books management system causes slow system operation due to frequent scanning of database and excessive quantity of candidate item-sets, so an information recommendation book managem... The traditional Apriori applied in books management system causes slow system operation due to frequent scanning of database and excessive quantity of candidate item-sets, so an information recommendation book management system based on improved Apriori data mining algorithm is designed, in which the C/S (client/server) architecture and B/S (browser/server) architecture are integrated, so as to open the book information to library staff and borrowers. The related information data of the borrowers and books can be extracted from books lending database by the data preprocessing sub-module in the system function module. After the data is cleaned, converted and integrated, the association rule mining sub-module is used to mine the strong association rules with support degree greater than minimum support degree threshold and confidence coefficient greater than minimum confidence coefficient threshold according to the processed data and by means of the improved Apriori data mining algorithm to generate association rule database. The association matching is performed by the personalized recommendation sub-module according to the borrower and his selected books in the association rule database. The book information associated with the books read by borrower is recommended to him to realize personalized recommendation of the book information. The experimental results show that the system can effectively recommend book related information, and its CPU occupation rate is only 6.47% under the condition that 50 clients are running it at the same time. Anyway, it has good performance. 展开更多
关键词 Information RECOMMENDATION BOOK management APRIORI Algorithm data mining association rule PERSONALIZED RECOMMENDATION
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基于数据挖掘技术的中药内服治疗成人桡骨远端骨折用药规律分析
9
作者 陈牮阁 王平 +3 位作者 赵洪洲 刘鸣峻 邢加辉 王为民 《天津中医药》 CAS 2023年第8期978-986,共9页
[目的]应用数据挖掘技术,剖析中药内服治疗成人桡骨远端骨折的用药规律,为临床应用提供参考。[方法]检索中国知网、维普数据库、万方数据库、中国生物医学文献、Pubmed、Embase、Cochrane Library数据库中自建库至2022年11月公开发表的... [目的]应用数据挖掘技术,剖析中药内服治疗成人桡骨远端骨折的用药规律,为临床应用提供参考。[方法]检索中国知网、维普数据库、万方数据库、中国生物医学文献、Pubmed、Embase、Cochrane Library数据库中自建库至2022年11月公开发表的闭合复位或切开复位术后联合中药内服治疗成人桡骨远端骨折的中英文文献,筛选并提取中药方剂,应用Microsoft Excel 2016建立数据库,进行药物频数及性味归经统计分析;应用IBM SPSS Modeler 18.0软件、R 4.2.0软件和Cytoscape 3.9.1软件进行关联规则分析、组合集合可视化分析、聚类分析以及网络链接关系分析。[结果]共筛选出符合纳入标准文献127篇,有效中药方剂200首,中药153味,其中当归、红花、续断、川芎、赤芍、骨碎补等药物频数较高,药性以温性居多,药味以甘味、苦味、辛味居多,归经以肝、脾、心、肾经为主。通过关联规则分析得到关联度较高药物组合19项(对药5项,角药14项),高置信度关联规则有“乳香→没药”“川芎-红花→当归”等。通过聚类分析获得4个聚类组合,均为多味药物聚合组。通过网络拓扑分析可得核心药物为当归、红花、川芎、续断、骨碎补、赤芍。[结论]中药内服治疗成人桡骨远端骨折用药以甘、苦、辛味为主,温性药居多,归肝、脾、心、肾经药物配伍使用,多用补血、活血、化瘀、续筋接骨之法,对于中医临床治疗成人桡骨远端骨折有一定借鉴意义。 展开更多
关键词 桡骨远端骨折 中药内服 数据挖掘 关联规则 聚类分析 中医药
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一种Apriori算法的高效实现方法及其应用
10
作者 吴春旭 贾银山 于红绯 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2023年第2期78-85,共8页
针对Apriori算法在扫描数据库和低维频繁项集时效率较低的问题,提出了一种基于Apriori算法的高效实现方法EI_Apriori算法。该方法基于向量的存储结构和预剪枝,降低了扫描数据库和低维频繁项集的次数,进而提高了Apriori算法的效率。根据... 针对Apriori算法在扫描数据库和低维频繁项集时效率较低的问题,提出了一种基于Apriori算法的高效实现方法EI_Apriori算法。该方法基于向量的存储结构和预剪枝,降低了扫描数据库和低维频繁项集的次数,进而提高了Apriori算法的效率。根据学生成绩分析的实际情况,在关联规则挖掘中增加了课程间先后关系的约束,在关联规则中增加了对成绩等级区间的约束,将调整后的EI_Apriori算法在成绩关联分析中进行了应用。结果表明,EI_Apriori算法能精确地找到符合现实需求的关联规则,证明了EI_Apriori算法的优越性。 展开更多
关键词 关联分析 教学改革 数据挖掘 APRIORI算法 关联规则
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一种基于相关度统计的告警关联规则挖掘算法 被引量:15
11
作者 徐前方 肖波 郭军 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期66-70,共5页
挖掘告警序列间关联规则的算法都受到最小支持度的限制,仅能够得到频繁告警序列间的关联规则.对此,提出了一种以高相关度、高置信度为条件,通过聚类找到特征相同的网元告警群,然后基于相关度统计的挖掘算法.实验结果表明,该算法可以高... 挖掘告警序列间关联规则的算法都受到最小支持度的限制,仅能够得到频繁告警序列间的关联规则.对此,提出了一种以高相关度、高置信度为条件,通过聚类找到特征相同的网元告警群,然后基于相关度统计的挖掘算法.实验结果表明,该算法可以高效、准确地挖掘出电信网络告警数据库中频繁和非频繁告警序列间的关联规则. 展开更多
关键词 故障管理 关联规则 数据挖掘 相关度
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数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用研究 被引量:9
12
作者 刘鹏 孙莉 +4 位作者 赵洁 孙珏妍 许剑萍 董瑾 陈婷婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期201-204,233,共5页
针对一个真实的高校人力资源数据集,分析了在高校人力资源管理中适用的数据挖掘技术与过程,通过探索性的数据分析进行了特征值的离散化和特征值的归约、特征选择和构造等方面的分析,并给出了衡量教学科研人员科研能力水平的分类标签建... 针对一个真实的高校人力资源数据集,分析了在高校人力资源管理中适用的数据挖掘技术与过程,通过探索性的数据分析进行了特征值的离散化和特征值的归约、特征选择和构造等方面的分析,并给出了衡量教学科研人员科研能力水平的分类标签建议。利用决策树模型分析了影响教师科研能力的几个关键因素,聚类分析对教师的现状进行了客观而有效地描述,关联规则技术描述了教学、科研和社会工作等几方面的关系。研究分析的结果具有较好的解释性。 展开更多
关键词 数据挖掘 高校人力资源 特征归约 聚类分析 关联规则
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基于小波神经网络的告警信息相关性挖掘策略 被引量:11
13
作者 吴大鹏 赵莹 +2 位作者 熊余 刘晓清 王汝言 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2379-2384,共6页
针对现有告警信息相关性分析方法没有客观全面考虑各告警的重要程度,无法体现告警之间个体差异性等问题,该文提出一种基于小波神经网络的加权关联规则告警挖掘算法。综合告警级别、告警类型以及告警设备类型3个主要告警属性,将其作为小... 针对现有告警信息相关性分析方法没有客观全面考虑各告警的重要程度,无法体现告警之间个体差异性等问题,该文提出一种基于小波神经网络的加权关联规则告警挖掘算法。综合告警级别、告警类型以及告警设备类型3个主要告警属性,将其作为小波神经网络的输入,通过对历史样本数据的学习确定连接权值,合理地评估各个告警属性重要程度,利用所得权值向量进一步挖掘告警加权关联规则。结果表明所提算法在权值确定时能够综合考虑告警信息的多个属性及历史经验,得到的权值更能合理地反映告警重要度,所得关联规则能够更加准确地反映告警之间的相关性。 展开更多
关键词 数据挖掘 故障管理 告警关联分析 加权关联规则 小波神经网络
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一种面向物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP 被引量:6
14
作者 胡孔法 张长海 +1 位作者 陈崚 达庆利 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期970-974,共5页
为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,... 为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,来约减候选序列.实验结果表明:ImGSP算法能够有效地减少候选序列数量,生成频繁路径序列模式,进而产生物流中有用的规则.该方法不仅缩小了扫描数据库的规模,而且减少了生成频繁序列的候选序列集合. 展开更多
关键词 物流管理系统 数据挖掘 关联规则 序列模式挖掘
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客户关系管理中基于约束的关联规则挖掘方法研究 被引量:7
15
作者 王扶东 李兵 +1 位作者 薛劲松 朱云龙 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期465-470,共6页
分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,交叉销售分析是客户关系管理中主要分析的内容之一。针对企业需求,分析和描述了交叉销售中的两类问题,根据其特点提出了一种前件固定、后件受约束的关联规则快速挖掘算法,以及一种后件固定... 分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,交叉销售分析是客户关系管理中主要分析的内容之一。针对企业需求,分析和描述了交叉销售中的两类问题,根据其特点提出了一种前件固定、后件受约束的关联规则快速挖掘算法,以及一种后件固定、前件受约束的关联规则快速挖掘算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 客户关系管理 商业智能
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教育考试数据挖掘的研究与实现 被引量:11
16
作者 侯亚荣 万雅奇 张书杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第16期132-134,共3页
进行教育考试数据挖掘与分析研究,有利于充分发掘教育考试数据的潜在价值,更好地为教育管理、教育决策提供科学的依据。分析了教育考试数据资源现状与特点,构建了高考数据集市雪花模型,采用Apriori算法生成频繁数据项集,并以最小置信度... 进行教育考试数据挖掘与分析研究,有利于充分发掘教育考试数据的潜在价值,更好地为教育管理、教育决策提供科学的依据。分析了教育考试数据资源现状与特点,构建了高考数据集市雪花模型,采用Apriori算法生成频繁数据项集,并以最小置信度75%为条件,挖掘出考生4科高考成绩之间的关联规则。 展开更多
关键词 数据仓库 数据挖掘 雪花模型 关联规则 教育考试数据库
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一种具有时序特征的告警关联规则挖掘算法 被引量:6
17
作者 徐前方 阚建杰 +2 位作者 李永春 李荣盛 郭军 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2007年第3期23-26,共4页
电信网络中各种频繁告警事件的发生通常具有一定的时序关系,据此提出了一种具有时序特征的告警关联挖掘算法。该方法解决了以往算法中无法发现告警序列之间时序关系的问题。其核心思想是在建立FP-tree时加入告警的时间特征,然后对FP-tre... 电信网络中各种频繁告警事件的发生通常具有一定的时序关系,据此提出了一种具有时序特征的告警关联挖掘算法。该方法解决了以往算法中无法发现告警序列之间时序关系的问题。其核心思想是在建立FP-tree时加入告警的时间特征,然后对FP-tree进行挖掘。实验证明,该算法能够快速、准确地从海量数据中挖掘出具有时序特征地关联规则。 展开更多
关键词 故障管理 关联担则 数据挖掘
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教育考试数据挖掘系统研究与实现 被引量:4
18
作者 万雅奇 侯亚荣 +1 位作者 王勇 张书杰 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期697-701,共5页
进行教育考试信息挖掘与分析研究,有利于充分发掘教育考试数据的潜在价值,更好地为教育管理、决策提供科学的依据.针对教育考试数据,研究了教育考试数据挖掘系统的整体架构以及面向主题的数据挖掘实现.在分析教育考试数据资源现状与特... 进行教育考试信息挖掘与分析研究,有利于充分发掘教育考试数据的潜在价值,更好地为教育管理、决策提供科学的依据.针对教育考试数据,研究了教育考试数据挖掘系统的整体架构以及面向主题的数据挖掘实现.在分析教育考试数据资源现状与特点的基础上,提出了教育考试数据挖掘系统框架,采用Apriori算法生成频繁数据项集,并对考生高考科目成绩进行关联规则挖掘.结果表明,教育考试各门科目成绩之间存在紧密关联性,规则的置信度均达到75%以上. 展开更多
关键词 数据仓库 数据挖掘 关联规则 教育考试数据库
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医学科研立项管理中的关联规则挖掘 被引量:5
19
作者 何炜 戚英 +1 位作者 应心 徐宇文 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期102-103,180,共3页
关联规则分析是数据挖掘技术中一项非常重要的功能,该文从减少扫描的事务数,给出了一个Apriori算法的改进算法,能有效地提高原Apriori算法的时间效率。利用改进的Apriori算法对科研立项管理挖掘信息数据库进行关联关系分析,通过分析挖... 关联规则分析是数据挖掘技术中一项非常重要的功能,该文从减少扫描的事务数,给出了一个Apriori算法的改进算法,能有效地提高原Apriori算法的时间效率。利用改进的Apriori算法对科研立项管理挖掘信息数据库进行关联关系分析,通过分析挖掘到的规则对医学科研立项管理工作中的合理性进行了评价。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 科研立项评估
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基于粗糙集与关联规则的道路运输管理信息数据挖掘方法 被引量:12
20
作者 郑晓峰 王曙 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期132-138,共7页
针对道路运输管理信息数据大多不一致、不精确和不完整的特点,基于粗糙集理论中的系统归纳思想和属性约简方法,提出了粗糙集分析与经典关联规则相结合的数据挖掘方法,并利用粗糙集方法分析了规则条数与支持度、置信度之间的关系;最后通... 针对道路运输管理信息数据大多不一致、不精确和不完整的特点,基于粗糙集理论中的系统归纳思想和属性约简方法,提出了粗糙集分析与经典关联规则相结合的数据挖掘方法,并利用粗糙集方法分析了规则条数与支持度、置信度之间的关系;最后通过道路运输管理的实际案例对该方法的科学性、有效性进行了验证.结果表明,该方法对于解决道路运输管理的实际问题切实可行,对于选用的实际案例可实现约简33.3%条件属性的优化效果. 展开更多
关键词 道路运输 管理信息 粗糙集 关联规则 数据挖掘
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