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人工免疫系统(Artificial ImmuneSystem,AIS)是从脊椎动物免疫系统中获取灵感构建的计算系统。人工免疫(亦称计算机免疫)学借鉴生物免疫的思想,以典型的多样性、适应性、自治性、动态覆盖性、动态平衡性等特性, 求解某些特定复杂问题具有较好的效果。经典免疫算法有反向选择、克隆选择、免疫网络、危险理论等。遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出, 其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法, 能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。遗传算法的这些性质,已被人们地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。浦东新区评价数据分析图片

决策树的建立过程是数据规则的生成过程,因此,这种方法实现了数据规则的可视化, 其输出结果容易理解, 精确度较好, 效率较高, 缺点是难于处理关系复杂的数据。常用的方法有分类及回归树法、双方自动交互探测法等。其中分类树主要用于数据记录的标记和归类,回归树主要用于估计目标变量的数值 [3]。关联规则第二种方法是关联规则。这种方法主要是用于事物数据库中,通常带有大量的数据,当今使用这种方法来削减搜索空间关联规则分析发现大量数据中项集之间有价值的关联或相关联系, 就是要建立形如X → Y 的蕴涵式, 其中X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent) 和后继(consequent)。关联规则一般应用在事物数据库中, 其中每个事物都由一个记录组成。这种事物数据库通常都包括极为庞大的数据,因此,当前的关联规则发现技巧正努力根据基于一定考虑的记录支持度来削减搜索空间。关联规则的常见算法有Apriori算法、基于划分的算法、FP-树频集算法等。徐汇区比较好的数据分析电话是互联网传媒行业或其他操作流程的数据统计的统称。

典型的神经网络模型主要分三大类,即前馈式神经网络模型, 反馈式神经网络模型,自组织映射方法模型。人工神经网络具有非线性、非局限性、非常定性、非凸性等特点, 它的优点有三个方面: ,具有自学习功能。第二, 具有联想存储功能。第三,具有高速寻找优化解的能力。 [5]混沌分型理论第六种方法是混沌和分形理论。这两种理论主要是用来对自然社会中存在的现象进行解释, 一般用来进行智能认知研究, 还能应用于自动控制等众多领域中。 混沌（Chaos）和分形（Fractal）理论是非线性科学中的两个重要概念, 研究非线性系统内部的确定性与随机性之间的关系。混沌描述的是非线性动力系统具有的一种不稳定且轨迹局限于有限区域但重复的运动, 分形解释的是那些表面看上去杂乱无章、变幻莫测而实质上潜在有某种内在规律性的对象,因此,二者可以用来解释自然界以及社会科学中存在的许多普遍现象。其理论方法可以作为智能认知研究、图形图像处理、自动控制以及经济管理等诸多领域应用的基础。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 [2]4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 [2]5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）第五种方法是人工神经网络。这种数据分析方法具有自学习功能, 在此基础上还具有联想存储的功能。

第七种方法是自然计算分析方法。这种数据分析方法根据不同生物层面的模拟与仿真, 通常可以分为以下三种不同类型的分析方法: 一是群体智能算法, 二是免疫算术方法, 三是DNA算法。群体智能主要是对集体行为进行研究,免疫算法具有多样性, 经典的主要有反向、克隆选择等,DNA 算法主要使属于随机化搜索方法, 它可以进行全局寻优,在实际的运用中一般都能获取优化的搜索空间,在此基础上还能自动调整搜索方向,在整个过程中都不需要确定的规则，当前DNA算法普遍应用于多种行业中, 并取得了不错的成效。粗糙集智能数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一, 是一种基于规则的数据分析的方法。青浦区系统数据分析措施

只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。浦东新区评价数据分析图片

自然计算分析方法自然计算是指受自然界中生物体的启发,模拟或仿真实现发生在自然界中、易作为计算过程解释的动态过程。针对不同生层面的模拟与仿真,有群体智能算法、免疫算法、D N A 算法等。群体智能(Swarm Intelligence,SI)是一种模仿自然界动物昆虫觅食筑巢行为的新兴演化计算技术, 研究的是由若干简单个体组成的分散系统的集体行为, 每个个体与其他个体以及环境都有相互作用。目前主要的SI算法有粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization,PSO),蚁群算法(AntColony Optimization,ACO),文化算法(Culture Algorithm),人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Optimization,AFSO)以及觅食算法(Foraging Algorithm),其中PSO和ACO受到了人们广泛的关注。浦东新区评价数据分析图片

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