1) self-organizing data mining combined forecasting
自组织数据挖掘组合预测
1.
The self-organizing data mining combined forecasting is introduced to study the short-term .
本文采用自组织数据挖掘组合预测模型对短期电价预测问题进行研究，它可以实现对预测模型的优化组合，其中本文所采用的三个单一预测模型分别是累积式自回归-滑动平均(ARIMA)模型、基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)模型、残差周期修正的灰色模型。
2) self-organizing data mining
自组织数据挖掘
1.
Comparison between the self-organizing data mining and regression analysis;
自组织数据挖掘与回归分析方法的比较研究
2.
Causality Testing Based on Self-Organizing Data Mining;
基于自组织数据挖掘的因果关系检验方法
3.
The Theory and Method of Self-organizing Data Mining and Complexity Research of Economy System;
自组织数据挖掘理论与方法及经济系统的复杂性研究
3) self-organization data mining
自组织数据挖掘方法
1.
Economic pre-warning based on self-organization data mining;
基于自组织数据挖掘方法的经济预警研究
4) GMDH algorithm of Self-organizing data mining
自组织数据挖据GMDH算法
5) Self-organized prediction
自组织预测
6) organizational structure mining
组织结构挖掘
1.
Research on organizational structure mining based on workflow logs
基于工作流日志的组织结构挖掘研究
补充资料：数据挖掘研究院
数据挖掘研究院（china data mining research,cdmr）是一个专注于数据挖掘及其相关技术的讨论组织，参与者都是数据挖掘及其相关学科的爱好者。作为论坛的组织者我们也是数据挖掘的忠实爱好者，希望能够利用一些有限的资源为中国数据挖掘营造一个良好的发展环境。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条