Intelligent Miner

想用数据挖掘为电信业务打个强心针吗？试试DB2 Intelligent Miner for DATA吧！它能你从海量数据中挖掘出潜藏的模式、趋势和关联，对业务拓展有用。比如在电信领域，通过预测客户流失、优化营销策略等，直接提升收入和用户满意度。而且它的功能挺强大的，像数据预、特征选择、模型构建等都能搞定。你可以通过聚类把客户分群，定制个性化服务，还能预测哪些客户有流失风险，提前采取挽留措施。使用起来也蛮简单，结果能通过可视化展示，连非技术人员也能轻松看懂哦！

掌握 SAS 数据挖掘的利器 本指南深入解析 SAS Enterprise Miner 模块，为您揭示数据挖掘的奥秘。无需软件安装，通过电子教程即可学习： 数据探索与准备：学习如何导入、清洗和转换数据，为建模打下坚实基础。 模型构建与评估：探索各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络等，并学习评估模型性能的方法。 模型部署与应用：掌握将模型应用于实际业务场景的技巧，实现数据驱动决策。 通过本指南，您将全面掌握 Enterprise Miner 的操作，开启您的数据挖掘之旅。

回顾了PID控制器的发展历程，重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网络的智能PID控制器的研究概况，并对今后的PID控制发展进行了展望。这些信息对我们理解PID控制技术及其改进具有重要帮助。

利用SAS 8.2 Enterprise Miner的数据挖掘功能探索数据模式并构建预测模型。

刘金琨《智能控制》书本的所有源程序，matlab编程，希望大家有用。

Ferda是一款易于使用的数据挖掘工具，基于Internet通信引擎构建的模块化分布式多平台框架。它在关联规则处理方面表现出色。

智能控制的神经网络、模糊控制、进化算法啥的，放到工业应用里到底怎么搞？《Intelligent Adaptive Control: Industrial Applications》这个资源讲得还挺全面的，从算法到落地案例都有，读完思路会清不少。 控制系统的神经网络应用写得细，比如怎么用RBF 网络做系统建模，或是如何用Backpropagation算法训练控制器。要是你用过Simulink，应该会发现好些例子都能直接上手改造一下用。 模糊逻辑那块讲得也不啰嗦，直接上干货。像什么自适应控制、神经-模糊混合控制都有实战，尤其是那部分车载系统和空调控制的案例，挺适合做嵌入式项目的朋友参考。 要说最实

图形化操作界面的 SAS Enterprise Miner 5.2，用起来真的是蛮顺手的。它不光支持拖拽节点建模，连数据清洗、建模、评估这些常规活儿都安排得明明白白，流程清晰。你不用写一行代码也能搭好整个项目，省心不少。 强大算法支持的 SAS 工具箱，用的是决策树、聚类、神经网络这些老朋友，选择挺多，适合不同场景。尤其是对模型评估那块，工具也还蛮丰富的，调试和优化挺方便。 项目流程图的工作区设计得挺清楚，菜单栏、工具栏、属性面板分工明确。你只要熟悉几个主要节点：数据源节点、建模节点、评估节点，操作起来真的不难。 实操的时候记得几个点：数据一致性别掉链子，节点连接别搞错，系统资源别跑满，基本就

Insightful Miner是一款备受推崇的数据挖掘工具，其在数据分析领域扮演重要角色。该工具以其深度洞察力和高效的数据处理能力而闻名。除了技术演示外，Insightful Miner还展示了在商业应用中的实际案例，尤其在金融和生命科学领域的广泛应用。另一方面，S-PLUS提供了强大的统计分析功能，满足了学术和商业需求，包括风险管理和决策支持。这些工具的成功案例，如美国银行和德国商业银行的应用实例，突显了它们在提升数据驱动业务效率和优化决策过程中的关键作用。

我们提出了一种名为 LPS-Miner 的高效数据挖掘算法，用于挖掘事务数据库中的频繁模式。LPS-Miner 算法基于模式增长原理，并采用了...