data mining and knowledge discovery中文是什么意思

• 数据发掘与知识发现
• 数据开发与认知
• 数据挖掘和知识发现

• "data mining"中文翻译    【计算机】数据挖掘。
• "knowledge"中文翻译    n. 1.知识；学识，学问。 2.了解，理解；消息。 3 ...
• "discovery"中文翻译    n. 1.发见，发现，发觉。 2.〔古语〕显示，暴露，显 ...
• "knowledge discovery and data mining" 中文翻译 :    知识发现和数据挖掘
• "msc data mining and knowledge management" 中文翻译 :    数据挖掘和知识管理
• "knowledge discovery" 中文翻译 :    知识发现
• "knowledge mining" 中文翻译 :    知识的仓储与采撷
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• "kdd knowledge discovery in database" 中文翻译 :    数据库中的知识发现
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• "data fusion and mining methods" 中文翻译 :    数据融合与数据挖掘
• "data mining and visualisation" 中文翻译 :    数据挖掘和可视化
• "data mining specialist" 中文翻译 :    挖掘师
• "data mining tools" 中文翻译 :    数据挖掘工具
• "dm data mining" 中文翻译 :    数据提取; 数据挖掘
• "intelligent data mining" 中文翻译 :    智能数据挖掘
• "introduction to data mining" 中文翻译 :    挖掘导论课堂笔记
• "data knowledge and decision support" 中文翻译 :    数据知识和决策支持
• "data-directed knowledge invocation" 中文翻译 :    数据定向知识调用
• "knowledge data base" 中文翻译 :    知识库
• "knowledge directed data base" 中文翻译 :    知识制导的数据库

• On spatial data mining and knowledge discovery
  论空间数据挖掘和知识发现
• Data mining and knowledge discovery in databases is a new technology for drawing knowledge from data
  数据挖掘和知识发现是从数据中获取知识的一种新技术。
• Mining classification rules is a procedure to construct a classifier through studying the training dataset . it is a very important part of data mining and knowledge discovery
  分类规则挖掘则是通过对训练样本数据集的学习构造分类规则的过程，是数据挖掘、知识发现的一个重要方面。
• As an effective approach to processing incomplete , imprecise or uncertain information , rough set has been playing an important role in the area of data mining and knowledge discovery
  粗糙集作为一种处理不完全、不精确及不确定信息的有效方法，在数据挖掘和知识发现领域大有用武之地。
• His areas of specialization cover the development and application of intelligent spatial decision support systems , spatial optimization , fuzzy sets and logic for spatial analysis , geocomputation , spatial data mining and knowledge discovery
  他的专门研究范围包括智能空间决策支援系统、空间优化、空间分析的模糊集合及逻辑、地理计算学、空间数据发掘及知识发现。
• One of these challenges is to enable users to get the maximum benefit from the data they stored . data mining and knowledge discovery in databases ( kdd ) is an international frontier and has already become a hotspot hi r & d field
  数据挖掘与从数据库中发现知识是在对更深入、更充分的开发信息资源的迫切需求背景下产生并迅速发展起来的一个国际前沿领域，它已经成为研究的一个热点。
• The paper states the concept and theoretical basis of the data mining and knowledge discovery ( dmkd ) theory . it also deeply studies dmkd model that is appropriate to present chinese enterprise via the analysis of present popular dmkd models
  本文阐述了数据挖掘与知识发现（ dmkd ）的定义及所涉及到的基础理论知识，对当前比较成功的数据挖掘模型进行了分析对比，探讨了适合我国企业现状的数据挖掘模型。
• Data mining and knowledge discovery in database ( kdd ) is a rapidly emerging research field , relevant to artificial intelligence , database system and statistics . it is the nontrivial process of mining the interesting , potentially useful , valid and understandable knowledge from data
  数据挖掘与数据库知识发现( knowledgediscoveryindatabases , kdd )是当前涉及人工智能、数据库、统计学等学科的一门相当活跃的研究领域，是从数据中提取人们感兴趣的、潜在的、可用的知识，并表示成用户可理解的形式。
• After the users input control tasks in three modes : natural language , electric sheet or flow char , the computer will receive the information of control demands by data mining and knowledge discovery . and then illation is leaded to select the hardware and program the software in the inner of the computer . afterward , control program is transformed in the file format of exiting simulation software by using the simulation interface and is opened in the simulation software
  用户只需在pc机上以自然语言或绘制控制流程图、填写表格的方式输入控制任务，然后在系统内部经过数据挖掘和知识发现分析得到可用控制要求信息，并自动引导推理求解过程进行硬件选型和生成相应的控制程序，最后利用仿真接口，自动将控制程序转化为现有的控制仿真软件的文件格式，并在控制仿真软件中，从而用户可以对生成的控制系统进行仿真，检查设计的正确性。
• It is very urgent for people to transform them into useful information and knowledge , and apply them in business administration , production control and forecasting , etc . as a kind of technology for extracting information from large quantity of data , data mining and knowledge discovery has become a significant research problem which has important theoretical and practical values , and attracts widely attention in international academe
  世界进入信息时代，在各个领域存在大量数据，人们迫切需要将它们转换成有用的信息和知识，以应用于商务管理、生产控制和预测等方面。数据挖掘和知识发现作为从海量数据中提取信息的一种技术，已经成为当前一个具有重要理论和应用价值的研究课题，在国际学术界引起了广泛关注。