机器学习在数据挖掘中的应用_梁晓音
机器学习技术在声音识别中的应用案例
机器学习技术在声音识别中的应用案例随着智能化的不断发展，机器学习技术成为了当今互联网行业的热门话题，其中之一就是声音识别技术。
在日常生活中，我们经常使用语音识别功能与手机、智能家居等设备进行交互。
在这其中，机器学习技术扮演着至关重要的角色。
本文将介绍几个机器学习技术在声音识别领域中的应用案例。
1. 语音识别技术在语音助手中的应用语音助手是指可以通过语音进行操作的人工智能设备，例如，Amazon的Alexa、苹果的Siri、谷歌的Google Assistant等。
在使用这些设备时，我们可以通过语音输入文字信息、听取新闻、播放音乐或掌控智能家居等。
这一切背后的技术原理是语音识别技术，并且这个技术运用了机器学习算法，训练出了语音识别模型。
语音助手中的语音识别技术，经过长时间的训练，其准确度不断提高。
在工作过程中，它通过将语音信号转换为数字信号，并输入到机器学习算法中，最终输出我们需要的话语或操作。
2. 机器学习算法在音频鉴别中的应用另一个机器学习技术在声音识别中的应用是音频鉴别。
音频鉴别是判断声音片段彼此之间是否相似的技术。
这在语音识别中非常重要——我们需要根据声音来识别说话人的身份、了解背景环境、检测声音背后的情绪等信息。
实现这个目标的算法通常包括声学指纹、关键点检测和时间频率分析等技术。
在这方面，机器学习可以被用来训练一个分类器，学习特定的音频特征，以便可以对不同的声音类型进行分类。
3. 声音检测在物联网中的应用物联网是指互联网中物理设备的互联，例如智能家居设备、安保系统和健康医疗设备等。
这个过程通常需要传输大量的数据，其中很大一部分是音频数据。
因此，在物联网技术中，声音检测是一个非常实用的技术，可以用来检测与存储大量的声音。
在机器学习的帮助下，声音检测方法得以进一步完善。
通过原始音频数据的分类和过滤，系统可以检测出大量不必要的声音，只保留特定的声音数据。
这些声音数据可以被进一步进行分析，以得出更有实际应用价值的结果。
机器学习算法在音乐识别中的应用
机器学习算法在音乐识别中的应用音乐是人类创造的一种艺术形式，是人们的心灵所感知到的美妙旋律和节奏，随着现代科技的不断进步，机器已经可以学习如何识别和欣赏音乐。
机器学习算法已经广泛应用在音乐领域，有助于实现更准确和自动化的音乐识别。
本文将探讨机器学习算法在音乐识别中的应用。
一、机器学习算法的基本概念机器学习是一种人工智能的技术，它利用数据和算法让计算机模拟人类的学习和思维方式。
机器学习的核心是算法，它是一套数学和统计学方法，可以利用大量数据对特定问题进行推理和预测。
机器学习算法分为监督学习、非监督学习和半监督学习，它们的区别在于数据是否有标签和是否需要人工干预。
二、音乐识别的相关技术音乐识别是指利用计算机技术自动识别音频信号中的音乐内容。
音乐识别需具备信号处理、模式识别、数据挖掘、机器学习、计算机视觉等相关技术，其中机器学习算法是最主要的技术手段。
音乐识别可分为音乐分类、音乐检索、音乐分析等方面。
其中音乐分类是将音乐按照不同类型进行分类，音乐检索是在海量音乐中查找指定的音乐内容，音乐分析则通过对音乐内容的分析提取出有关音乐的特征和信息。
三、 1. 音符识别音符是音乐的基本元素，识别音符对于音乐识别至关重要。
机器学习算法可以识别音符、音调和音高，利用这些信息可以识别出不同的音乐曲目。
2. 音频信号分类音频信号分类是机器学习算法在音乐领域中应用最广泛的方面。
音频信号分类可分为有监督学习和无监督学习，有监督学习需要大量的标注数据，无监督学习则无需标注数据。
音频信号分类可用于音乐分类、音乐风格划分等方面。
3. 音乐检索音乐检索是指在海量音乐库中查找特定的音乐，机器学习算法可以对音乐进行特定的检索和分类。
实现音乐检索需要利用机器学习算法提取音乐的特征，进而实现音乐检索。
4. 自动化作曲自动化作曲是一种将机器学习算法应用于音乐创作的技术。
机器学习算法可以通过对人类音乐作品进行分析和模拟，生成具有创造性的音乐作品。
基于机器学习的数据挖掘算法与应用
基于机器学习的数据挖掘算法与应用一、前言随着信息技术的不断发展，数据量不断增加，如何获取其中的有效信息并进行分析已成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术应运而生，它可以帮助我们从大数据中提炼出有价值的信息。
基于机器学习的数据挖掘算法是数据挖掘技术中的一种重要方法，本篇文章将从算法基本原理、算法分类、应用案例等方面进行探讨。
二、基本原理数据挖掘是从大量数据中提取已知或未知的、隐含的、有用的、新颖的、可理解的模式的一种技术。
而机器学习则是实现数据挖掘的重要手段之一。
机器学习的基本原理是通过从过去的数据中学习模式，然后将这些模式应用到新的数据中进行预测或分类。
在数据挖掘中，机器学习的主要作用是自动探索数据背后的规律，从而帮助我们实现高效的数据挖掘。
三、算法分类1、监督学习监督学习是机器学习的一种常见形式，它通过建立一个预测模型，将输入和输出之间的映射关系进行学习。
监督学习算法的特点是它需要明确的输入和输出，并在训练过程中使用这些数据来改进模型预测的准确性。
常见的监督学习算法有逻辑回归、决策树、支持向量机等。
2、无监督学习相比于监督学习，无监督学习的特点是它没有明确的预定义目标，也没有给出明确的输出值，通常使用聚类、降维等方法来自动对数据进行分类或寻找数据之间的关系。
常见的无监督学习算法有k-means聚类、PCA降维等。
3、半监督学习半监督学习是监督学习和无监督学习的综合，它通过使用已有的一部分有标注数据和一部分无标注数据来进行学习和预测。
在实际应用中，由于很难获取大量有标注的数据，半监督学习也成为了一种常用的机器学习方法。
四、应用案例1、电商网站推荐系统电商网站的推荐系统是基于机器学习的数据挖掘技术的重要应用之一。
通过分析用户行为数据和商品信息数据，推荐系统可以实现对用户喜好的预测和商品的推荐。
例如，亚马逊的推荐系统就是基于用户历史购买记录、浏览记录、评价数据等信息进行分析和预测，从而帮助用户快速找到最符合自己需求的商品。
基于机器学习的数据挖掘技术研究
基于机器学习的数据挖掘技术研究一、背景介绍在当前科技技术飞速发展的时代，数据已经成为企业从业务到管理决策的重要基础。
数据挖掘技术在大数据应用中具有重要地位，机器学习则是实现数据挖掘的重要手段之一。
随着深度学习技术的不断普及，机器学习在数据挖掘领域的应用也逐渐得到了更多的重视。
本文将通过对机器学习在数据挖掘中的应用研究，探讨其对企业决策与数据管理的支持作用。
二、机器学习基础1.机器学习定义及分类机器学习是一种用于设计和开发自主性机器人的科学方法。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。
2.监督学习在监督学习中，算法输入数据和所需输出数据已经明确，机器学习算法的目的是生成一个输入到输出的映射函数，以最大限度地准确预测新数据的输出。
3.无监督学习在无监督学习中，输入数据没有任何类别信息，目标是对数据集进行一些结构化的分析，比如将数据集划分为不同的组。
4.强化学习强化学习是一种机器学习方式，利用累积奖励来构建一个智能体。
强化学习的目标是让智能体获得一个最大的奖励。
三、数据挖掘技术1.数据挖掘定义数据挖掘是从大规模数据中发现有效信息和数据的过程。
数据挖掘技术旨在从大量数据中提取相关信息，以支持企业决策和业务优化。
2.数据挖掘分类数据挖掘主要分为关联规则、分类和聚类三种类型。
关联规则算法通过发现数据中的频繁元素之间的关系来发现新知识，分类算法会用一组分类规则将数据实例分为不同的类，并用背景知识来判定未知数据属于哪个类别。
聚类算法是一种将数据拆分成多个基于相似性的对称数据集的方法。
四、机器学习在数据挖掘中的应用1.预测分析通过监督学习和分类算法，机器学习可以预测未来事物的发展趋势，以指导企业决策，如销售预测、市场需求分析等。
2.模式识别通过无监督学习和聚类算法，机器学习能够帮助企业发现客户、产品以及市场中存在的模式和趋势，有利于优化企业决策和精准用户营销。
3.异常检测机器学习通过数据挖掘技术，不仅可以帮助企业识别所要涉及的风险，而且可帮助个案治疗和自动化系统捕捉异常情况，为数据安全提供有效保障。
机器学习在信息技术中的应用成果
机器学习在信息技术中的应用成果机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过分析和理解数据，让计算机可以自主学习和改进。
在信息技术领域，机器学习已经取得了许多令人瞩目的成果，为我们的生活和工作带来了许多便利和改变。
本文将为您介绍机器学习在信息技术中的一些应用成果。
一、自然语言处理（NLP）中的机器学习应用在自然语言处理领域，机器学习被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等任务。
例如，利用机器学习技术，我们可以构建一个垃圾邮件过滤器，从大量的电子邮件中准确识别垃圾邮件并将其自动分类。
另外，机器学习还可以通过分析用户的语言模式，实现智能客服系统，提供更好的用户体验。
二、计算机视觉中的机器学习应用机器学习在计算机视觉领域的应用也非常广泛。
通过训练模型，计算机可以自动识别图像中的物体和人脸。
这项技术不仅应用于人脸识别系统和安防监控系统，还可以用于车辆识别和交通监控。
此外，机器学习在医疗领域也有重要应用，例如帮助医生识别病理图片中的肿瘤细胞，提升医学诊断的准确性。
三、推荐系统中的机器学习应用推荐系统是指根据用户的兴趣和偏好，向其推荐相关的产品或服务。
机器学习在推荐系统中发挥了重要的作用。
通过分析用户的历史行为和偏好，机器学习模型能够预测用户可能感兴趣的内容，并给予相应的推荐。
例如，各大电商平台利用机器学习技术构建了个性化推荐系统，根据用户的购买历史和浏览行为，为其推荐适合的商品，提高销售转化率和用户满意度。
四、金融领域中的机器学习应用机器学习在金融领域也得到了广泛应用。
例如，银行可以利用机器学习算法来检测和预防欺诈行为，提升交易安全性。
机器学习还可以通过分析市场数据和历史交易记录，预测股票价格的变动趋势，帮助投资者进行决策。
此外，机器学习在信用评分、保险风险评估和贷款审批等方面也能发挥重要的作用。
五、智能交通中的机器学习应用机器学习在智能交通系统中有着广泛的应用。
通过分析大量的交通数据和行车记录，机器学习能够预测交通拥堵情况，优化交通信号灯的控制，并提供最佳的路线规划。
基于数据挖掘的智能机器人技术与应用
基于数据挖掘的智能机器人技术与应用智能机器人技术是人工智能领域中的一个重要研究方向，它通过集成感知、决策和执行等功能，实现了对环境的自主探索和任务的执行。
近年来，随着数据挖掘技术的快速发展，越来越多的智能机器人开始应用数据挖掘技术，以提高智能机器人的性能和效率。
本文将探讨基于数据挖掘的智能机器人技术及其应用领域。
一、数据挖掘在智能机器人技术中的应用数据挖掘是从大规模数据中提取隐含的、先前未知的有用信息的过程。
智能机器人作为一个复杂的系统，会产生大量的数据，包括传感器数据、图像数据、语音数据等。
数据挖掘技术通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现其中的规律和模式，从而提供给机器人更精确的感知和决策能力。
1. 数据预处理在数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
智能机器人生成的数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，这些问题会对数据挖掘的结果产生不良影响。
因此，数据预处理是数据挖掘的重要环节之一。
常用的预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2. 数据分类数据分类是数据挖掘中的一个常见任务，它将数据集中的样本划分到不同的类别中。
智能机器人可以通过数据挖掘技术来学习和识别不同的环境和物体，从而实现更精确的感知和识别能力。
例如，智能家居机器人可以通过识别和分类传感器数据来判断当前环境的状态，从而根据用户的需求自主调节室内温度和湿度等。
3. 数据聚类数据聚类是将相似的样本划分到同一类别中，不同类别的样本之间有较大的差异性。
智能机器人可以通过数据挖掘技术来对感知到的数据进行聚类，从而发现环境中的不同物体和障碍物，并根据其特征进行相应的决策和执行操作。
例如，智能导航机器人可以通过对地图数据的聚类分析来识别出不同的道路和交通状况，从而为用户提供最佳的路线规划。
4. 数据关联规则数据关联规则是一种用于发现数据集中的频繁项集之间的关联关系的方法。
智能机器人可以通过数据挖掘技术来发现环境中不同物体之间的关联关系，从而提供基于场景的智能服务。
数据挖掘技术与云计算
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任 务 模 块 管 理
目前 ， 数据挖掘技术一般是指从大型数据库 中挖掘 出未知 的、 隐含 的及有潜在价值 的信息或者模式 ， 其融合 了数据库 、 机器学 习 及人工智 能等多个领域的理论和技术 ， 是 目前数据库研究 中很有应 用价值的新领域 。 从技术角度出发 ， 它 可以被认 为是从海量 不完全 的、 有噪声的 、 随机的、 不明确的实 际应用数据中挖掘 出隐含的且未 知的但又有意义 的知识和信息 的过程 。 从商业角度上来说 ， 它是一 种新兴的信息处理技术 ， 其主要特点就是对商业数据库中的海量业 务数据进 行抽取 、 转换 、 分析及其他模型化处理 ， 最终挖掘 出对商业 决策有帮助 的关键数据 。 １ ． ２数 据挖 掘 主要 算 法 （ １ ） 邻近 算法 ＫＮＮ（ ｋ — Ｎｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｎｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ） ： ＫＮ Ｎ算 法在 定类决策上 只选 取与 自己最邻 近的一 个或者几 个样 本的类别 来决 定待分类样本所 属的类别且所选取 的邻居 都是经过 正确 分类 的对 象 。 （ ２ ） 聚类算法Ｋ － ｍｅ ａ ｎ ｓ ： 输入聚类个数ｋ 和包含 ｎ 个数据对象 的 数据 库 ， 输出满足方差最小标准的ｋ 个聚类 。 （ ３ ） 预测算法 ： 利用ＫＮＮ 分类算法 与Ｋ－ ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类算法对数据 先进行筛选 ， 再通过统计学 方法及神经网络算法等对数据进行分析 预测从而产生有价值的信息流 。 １ ． ３数 据 挖掘 技 术 的 处理过 程 （ １ ） 确定业务对象 ： 数据挖掘 的最终结构是不可测的 ， 但要探索 的 问题 是 有 预 见 性 的 。 （ ２ ） 数据准备 ： ① 收集 与业务对象相关的内部及外部信息 ， 并从
数据挖掘与机器学习在统计学中的应用
数据挖掘与机器学习在统计学中的应用统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，长期以来一直有着重要的地位。
然而，随着科技的发展和大数据时代的来临，传统的统计学方法面临着新的挑战。
在这种背景下，数据挖掘与机器学习等新兴技术作为统计学的补充和拓展，正在逐渐成为统计学研究和实践中的重要工具。
本文将探讨数据挖掘与机器学习在统计学中的应用，并阐述其对统计学发展的意义。
一、数据挖掘在统计学中的应用数据挖掘是从大量数据中自动地发现模式、规律和知识的过程。
在统计学中，数据挖掘可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
首先，数据挖掘可以应用于统计学的预测任务。
通过对历史数据的分析，数据挖掘可以建立模型，预测未来的趋势和结果。
例如，在金融领域，数据挖掘可以用于预测股票市场的涨跌，帮助投资者做出决策。
另外，在医学领域，数据挖掘可以应用于预测疾病的发生、发展和治疗效果，为临床决策提供参考。
其次，数据挖掘可以应用于统计学的分类任务。
分类是将事物划分为不同的类别的过程。
在统计学中，数据挖掘可以通过对已有数据的学习和建模，将新的数据自动分类到相应的类别中。
例如，在电子商务中，数据挖掘可以根据用户的购买历史和行为特征，将用户分为不同的群组，从而实现个性化推荐和定制化服务。
此外，数据挖掘还可以应用于统计学的聚类任务。
聚类是将具有相似特征的数据对象划分到一起的过程。
在统计学中，数据挖掘可以通过对数据的相似性和差异性的度量，将数据对象聚集成不同的簇。
例如，在市场营销中，数据挖掘可以通过对顾客的消费行为进行聚类，找到具有相似品味和偏好的消费群体，以便进行精准定向营销。
最后，数据挖掘还可以应用于统计学的关联规则挖掘任务。
关联规则挖掘是从大规模数据集中发现两个或多个项集之间的关系的过程。
在统计学中，数据挖掘可以用于发现变量之间的相关性和依赖关系。
例如，在市场调研中，数据挖掘可以分析不同产品的购买行为，找出它们之间的关联规则，从而为制定营销策略提供支持。
机器学习算法在数据挖掘中的应用
莫雪峰
（北京市神州百戏文化产业有限公司 北京 100026）
中图分类号：TP39
文献标识码：A
DOI：10.16871/ki.kjwhc.2016.07.079
摘 要 文章针对两个具体数据挖掘问题，提出基于机器 学习算法的解决方案，首先利用大量路测的移动终端接收 电平信号数据，对于GSM 网络户外移动终端进行定位，针 对这样的问题，此次研究基于支持向量机与K- 近邻的方 法，提出三阶段定位的算法，大幅度提升了定位的精度与速 度。 关键词 机器学习 数据挖掘 户外定位 The Application of Machine Learning Algorithms in Data Mining // Mo Xuefeng Abstract Based on two specific data mining problems, this paper proposes a solution based on machine learning algorithms. This paper first uses the data of level signal received by the mobile terminals in a large number of road tests, and then positions outdoor mobile terminals using GSM network. In view of this issue, this research, based on the method supporting vector machine and K-nearest neighbor, proposes the three-phase positioning algorithm which can greatly improve the speed and accuracy of positioning. Key words machine learning;data mining;outdoor positioning
无监督学习在数据挖掘中的应用(Ⅱ)
无监督学习在数据挖掘中的应用数据挖掘作为一个涉及统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科领域，一直在不断地发展。
而无监督学习作为其中的一种学习方法，在数据挖掘中有着广泛的应用。
本文将从数据挖掘的定义入手，介绍无监督学习的基本概念以及在数据挖掘中的应用，希望能够为读者提供一些有益的信息。
数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
而无监督学习是一种在没有标签的情况下进行模式识别和数据建模的学习方法。
它不需要人为的指导和监督，而是通过对数据的自动分析来发现数据中的潜在规律和结构。
无监督学习的主要方法包括聚类、降维和异常检测。
在数据挖掘中，聚类是一种常用的无监督学习方法。
它将数据集中的对象分成多个类别或簇，使得同一类别内的对象相似度较高，而不同类别之间的对象相似度较低。
聚类可以帮助分析人员理解数据的内在结构，发现数据中的规律和趋势，为决策提供重要的参考。
在市场营销领域，聚类可以帮助企业了解消费者的行为模式和偏好，从而制定更加精准的营销策略。
在医学领域，聚类可以帮助医生诊断疾病和制定治疗方案，提高医疗水平和服务质量。
另外，无监督学习还可以用于数据的降维。
在现实生活中，很多数据集都是高维的，包含了大量的特征和变量，给数据的分析和处理带来了很大的挑战。
通过无监督学习的降维方法，可以将高维数据映射到低维空间中，减少特征的数量，提高数据的可视化效果和分析效率。
比如在图像识别和处理中，通过降维可以将复杂的图像特征转化为简单的数据结构，方便计算机进行图像识别和分类。
在金融领域，降维可以帮助分析师发现隐藏在金融数据中的关键特征和规律，为投资决策提供支持。
除了聚类和降维，无监督学习还可以用于异常检测。
异常检测是指在数据中发现不符合一般规律的对象或事件，有助于发现数据中的异常值和异常模式。
在网络安全领域，异常检测可以帮助企业发现和防范网络攻击和欺诈行为，保护信息安全和数据隐私。
在工业生产领域，异常检测可以帮助企业监测设备的运行状态和生产过程的异常情况，预防生产事故和质量问题。
机器学习在音乐推荐中的应用
机器学习在音乐推荐中的应用一、介绍随着数字化时代的到来，音乐成为人们生活中不可或缺的一部分。
而随着音乐数量的急剧增长，以及个性化需求的增加，如何快速准确地推荐适合用户的音乐变得越来越重要。
机器学习(ML)作为一种重要的人工智能技术已经被应用于音乐推荐中，帮助用户找到他们可能喜欢的音乐，提高用户体验度。
二、数据清洗音乐是具有时间序列性质的数据，在推荐系统中需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗的过程包括去重、去噪、匹配等几个部分。
1.去重：因为用户可能重复收听同一首歌曲，收听次数可能非常大，因此在音乐库中可能有大量的冗余数据。
因此需要通过对用户听歌数据的预处理去除冗余数据。
2.去噪：用户可能收听各种各样的歌曲，这些歌曲的特点各不相同，包括音乐类型、流行度、曲速等等方面的因素。
这些因素可能导致推荐结果不精确，因此需要对数据进行噪声去除操作。
3.匹配：在音乐推荐系统中，需要将用户收听数据与音乐库中的正式数据进行匹配。
通过比较音乐库和用户列表中的数据，找出相似的音乐和用户偏好，并将此信息用在推荐过程中。
三、特征选择音乐推荐系统中，需要寻找合适的特征从用户听歌数据中提取出来，用来表示歌曲和用户偏好。
一般来说，音乐推荐系统需要从包括歌曲流派、歌曲频率、歌曲长度、歌曲热度、歌曲情感等特征中选择合适的特征表示。
在音乐推荐系统中，采用的通常是基于声纹的特征提取，通过MFCC(梅尔频率倒谱系数)来描述声音的特征，然后将MFCC数据转化为Spectrogram特征向量，再利用CNN卷积神经网络进行聚类分析，这样就可以让机器学习算法对这些数据进行学习分析。
四、机器学习算法在音乐推荐系统中，需要使用机器学习算法来寻找音乐和用户偏好之间的隐藏关系，以提高推荐效果。
以下是几种常见的机器学习算法：1.基于协同过滤的推荐算法：该算法根据用户与其他用户之间的相似性，生成评分预测模型。
当用户听歌后，根据评分预测模型，推荐用户可能喜欢的歌曲。
机器学习在语音识别中的应用
机器学习在语音识别中的应用在当今科技飞速发展的时代，语音识别技术已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手，到智能家居设备的语音控制，再到车载语音导航系统，语音识别技术正在以惊人的速度改变着我们与电子设备的交互方式。
而在这背后，机器学习的应用发挥了至关重要的作用。
要理解机器学习在语音识别中的应用，首先我们需要了解语音识别的基本工作原理。
简单来说，语音识别就是将人类的语音信号转换为文字或执行相应的指令。
这个过程可以分为几个关键步骤：语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练和识别输出。
在语音信号采集阶段，麦克风等设备将声音转换为电信号，这些电信号包含了声音的各种信息，如频率、振幅和时长等。
然而，这些原始的电信号往往包含了大量的噪声和无用信息，因此需要进行预处理。
预处理的过程包括降噪、端点检测等操作，目的是去除噪声，准确地确定语音的起始和结束点。
接下来是特征提取环节，这是将语音信号转换为可用于机器学习模型的特征向量的过程。
常见的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码系数（LPC）等。
这些特征能够有效地捕捉语音信号的重要信息，为后续的模型训练和识别提供了基础。
机器学习在语音识别中的核心应用在于模型训练。
目前，常用的机器学习模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）以及长短时记忆网络（LSTM）等。
隐马尔可夫模型是早期语音识别中广泛应用的模型之一。
它将语音信号看作是一个由隐藏状态产生的观察序列，并通过对这些状态的概率估计来实现语音识别。
然而，HMM 模型在处理复杂的语音模式时存在一定的局限性。
随着深度学习技术的兴起，深度神经网络在语音识别中展现出了强大的能力。
DNN 能够自动学习语音特征之间的复杂关系，从而提高识别的准确性。
RNN 和 LSTM 则更进一步，能够处理语音信号中的时序信息，对于连续的语音流有着更好的建模能力。
在模型训练过程中，大量的语音数据被用于优化模型的参数。
机器学习在语音识别中的应用有哪些
机器学习在语音识别中的应用有哪些在当今科技飞速发展的时代，语音识别技术已经成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手到智能音箱，从车载语音导航到语音转文字软件，语音识别技术的应用无处不在，为我们带来了极大的便利。
而机器学习作为推动语音识别技术不断发展的核心力量，其在语音识别中的应用更是多种多样。
首先，机器学习在语音特征提取方面发挥着重要作用。
语音信号是一种复杂的时变信号，包含了丰富的信息。
要实现准确的语音识别，就需要从原始语音信号中提取出有效的特征。
传统的特征提取方法，如基于短时傅里叶变换的梅尔频率倒谱系数（MFCC），在一定程度上能够表征语音的特征，但存在局限性。
机器学习算法，特别是深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以自动学习语音信号中的深层次特征。
例如，CNN 能够捕捉语音信号中的局部模式和频谱特征，而 RNN 及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），则擅长处理语音信号的时序信息。
通过这些机器学习算法提取的特征，能够更准确地反映语音的本质特征，从而提高语音识别的性能。
其次，机器学习在声学模型的构建中起着关键作用。
声学模型用于描述语音信号与语音单元（如音素、音节等）之间的概率关系。
早期的声学模型基于高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM），但这些模型的表达能力有限。
随着机器学习的发展，深度神经网络（DNN）被引入到声学模型中，大大提高了模型的性能。
DNN 能够学习语音特征与声学单元之间的复杂非线性关系，从而更准确地预测语音的声学特征。
此外，基于 RNN 和 LSTM 的声学模型能够更好地处理语音的长时依赖关系，进一步提高了语音识别的准确率。
在语言模型方面，机器学习也有重要的应用。
语言模型用于预测语音识别结果中的词汇序列的概率分布。
传统的语言模型基于 ngram 模型，但这种模型受限于数据规模和语言的复杂性。
机器学习中的神经网络语言模型，如循环神经网络语言模型（RNNLM）和长短时记忆网络语言模型（LSTMLM），能够利用大规模的文本数据进行训练，学习到语言的语法、语义和语用等知识，从而更准确地预测语音识别的结果。
机器学习算法在音乐识别中的应用研究
机器学习算法在音乐识别中的应用研究随着人工智能的快速发展，机器学习算法在各个领域都得到了广泛的应用。
音乐识别作为机器学习的一个重要应用领域，具有很高的实用价值和研究价值。
本文将探讨机器学习算法在音乐识别中的应用研究，并分析其意义和前景。
一、机器学习算法在音乐特征提取中的应用在音乐识别中，特征提取是一个关键的步骤。
机器学习算法能够利用大量的音频数据进行特征提取，并根据特征进行准确的分类和识别。
常用的音乐特征包括频谱特征、时域特征、时频特征等。
机器学习算法可以通过分析这些特征，从中提取出有用的信息，进而进行音乐识别。
1.频谱特征的应用频谱特征是数字音频信号的频谱表示，可以通过快速傅里叶变换得到。
机器学习算法可以通过对频谱特征进行处理和分析，提取出音乐的频谱特征，从而实现音乐的分类和识别。
比如，通过对频谱特征进行聚类分析，可以将音乐按照不同的风格、类型进行分类。
2.时域特征的应用时域特征是音频信号在时间上的波动情况，可以通过对音频信号的采样和量化得到。
机器学习算法可以通过对时域特征进行处理和分析，提取出音乐的节奏、速度等时域特征，从而实现对音乐的分类和识别。
比如，通过对音乐的节奏特征进行分析，可以区分出不同的音乐类型，如摇滚、流行等。
3.时频特征的应用时频特征是音乐信号在时间和频率上的变化情况，可以通过短时傅里叶变换得到。
机器学习算法可以通过对时频特征进行处理和分析，提取出音乐的谐波、音高等时频特征，从而实现对音乐的分类和识别。
比如，通过对音乐的音高特征进行分析，可以识别出不同的乐器。
二、机器学习算法在音乐推荐系统中的应用音乐推荐系统是指根据用户的兴趣和需求，向其推荐相关的音乐。
机器学习算法可以通过对用户的历史数据进行分析和学习，从而实现对用户的兴趣和需求进行准确的预测和推荐。
音乐推荐系统的核心思想是将用户与音乐建立起联系，评估用户与音乐之间的相似度，进而进行推荐。
1.基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是根据音乐的特征和用户的特点，来进行音乐推荐的算法。
机器学习在音乐智能分析领域的应用
机器学习在音乐智能分析领域的应用随着科技的发展，人工智能技术不断地进步和完善，涉及到越来越多的领域，音乐领域也不例外。
其中，机器学习在音乐智能分析领域的应用尤为重要，它不仅可以帮助音乐家、音乐制作人和音乐爱好者做出更好的决策，也可以为各种音乐应用程序提供更准确的数据。
一、机器学习在音乐分类和推荐领域的应用音乐分类和推荐是目前机器学习在音乐领域应用最广泛的方式之一。
通过对大量音乐数据进行分析，机器学习算法可以根据各种音乐相关特征（如旋律、节奏、和弦、歌词等）将音乐分类，并根据用户的偏好推荐相应的音乐。
例如，Spotify和Pandora等流媒体音乐应用程序就使用了这种算法，可以根据用户的音乐喜好向他们推荐更多符合他们口味的音乐。
二、机器学习在音乐情感分析领域的应用音乐是一种充满情感的艺术形式，人们对音乐的喜好和情感联系密切。
机器学习算法可以通过分析音乐曲调、歌词、节奏等特征来判定音乐的情感状态，如快乐、悲伤、愤怒等，进而帮助音乐家、音乐制作人和音乐爱好者更好地理解音乐的情感表现和内涵，从而对音乐进行更好的创作和表达，提升音乐的质量和感染力。
三、机器学习在音乐创作领域的应用近年来，机器学习在音乐创作领域的应用也逐渐受到人们的关注。
通过训练神经网络和其他机器学习算法，研究人员可以让机器创作出具有不同风格和情感的音乐，从而帮助音乐家更好地实现自己的音乐创作想法，甚至可以促进全新的音乐体验。
四、结语总之，机器学习在音乐智能分析领域的应用将会越来越广泛，同时不断发展的机器学习技术也将为音乐创作和音乐应用程序提供更多更好的解决方案。
尽管目前还存在许多挑战和难题，如数据收集和处理、算法选择和优化等问题，但我们可以预见，随着技术的进步和不断的创新，机器学习将不断推动音乐领域的发展，为人们带来更丰富、更精彩的音乐体验。
机器学习算法在数据挖掘中应用技术
机器学习算法在数据挖掘中的应用-电气论文机器学习算法在数据挖掘中的应用陈小燕（江苏农林职业技术学院，江苏句容212400）摘要：针对数据挖掘算法中常用的机器学习型算法进行研究。
机器学习型算法特色是运用了人工智能技术，能在大量样本集训练和学习后自动找出运算需要的参数和模式。
以机器学习型算法中的人工神经网络为例研究数据挖掘技术，针对学习速度慢、抗干扰能力弱以及容易陷入局部最小值等缺点和传统的遗传算法存在算法早熟以及局部寻优能力弱等问题，提出一种通过改进常规遗传算法的染色体结构和遗传算子，并且通过引入自适应交叉和变异概率来对BP 神经网络结构参数进行优化的改进型遗传优化BP神经网络模型。
最后通过煤矿空压机故障诊断系统这一实例来研究改进型算法的数据挖掘技术的性能。
研究结果表明，改进后的算法建立的诊断模型相比常规神经网络的诊断模型诊断准确率更好，诊断效率更快。
关键词：数据挖掘；BP神经网络；遗传优化算法；空压机故障诊断中图分类号：TN957.52+9?34；TP274 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）20?0011?04Application of machine learning algorithm in data miningCHEN Xiaoyan（Jiangsu Polytechnic College of Agricultural and Forestry，Jurong 212400，China）Abstract：The machine learning algorithm commonly used in data mining algorithm is studied in this paper. AIT（artificialintelligencetechnology）is adopted in machine learning algorithm，which can automatically find out the parameters and modesrequired by operation after a large number of sample set training and learning. The artificial neural network in machine learningalgorithm is taken as an example to research the data mining technology. Since the traditional genetic algorithm has the short?comings of prematurity and weak local optimizing capacity，the improved genetic optimization BP neural network model is pro?posed by improving the chromosome structure and genetic operator，and by introducing adaptive crossover and mutation probabilityto optimize neural network structure parameters and solve the problems of slow learning speed，weak anti?jamming capability，and easily falling into local minimum value. Finally，the performance of the improved algorithm is studied by using the fault di?agnosis system of air compressor. The research results show that the improved diagnostic model，compared with the conventionalneural network diagnosis model，has better diagnostic accuracy and higher diagnostic efficiency.Keywords：data mining；BP neural network；genetic optimization algorithm；fault diagnosis of air compressor0 引言数据挖掘技术是在整个社会发展中随着科学和技术的不断进步而顺应需要所生。
机器学习在数据挖掘中的作用
机器学习在数据挖掘中的作用周昕;王小玉【摘要】本文介绍了机器学习与数据挖掘方法的基本特点,包括概念、发晨、应用和分类概况,提供了一个了解机器学习与数据挖掘的应用视角.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】2页(P93-94)【关键词】机器学习;数据挖掘;人工智能【作者】周昕;王小玉【作者单位】哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150080【正文语种】中文【中图分类】TP1811 机器学习概述及方法分类1.1 机器学习的概念、应用及发展概况机器学习[1]是一种使获取知识自动化的计算方法的学习。
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。
其应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
对机器学习的研究大致经过以下四个阶段[2]：（1）20世纪50年代的神经模拟和决策理论技术，学习系统在运行时还很少具有结构或知识。
主要方法是建造神经网络和自组织学习系统，学习表现为阈值逻辑单元传送信号的反馈调整。
（2）20世纪60年代早期开始研究面向概念的学习，即符号学习。
使用的工具是语义网络或谓词逻辑，不再是数值或者统计方法。
在概念获取中，学习系统通过分析相关概念的大量正例和反例来构造概念的符号表示[3]。
（3）20世纪70年代中期，研究活动日趋兴旺。
1980年在卡内基·梅隆大学召开的第一届机器学习专题研讨会，标志着机器学习正式成为人工智能的一个独立研究领域。
（4）20世纪80年代中后期至今，机器学习研究进入一个新阶段，已趋向成熟。
神经网络的复苏，带动着各种非符号学习方法与符号学习并驾齐驱，并且已超越人工智能研究范围，进入到自动化及模式识别等领域，各种学习方法开始继承，多策略学习已经使学习系统愈具应用价值，而运用机器学习的数据挖掘在商业领域中的应用则是最好的例子。
数据挖掘算法性能优化的研究与应用
数据挖掘算法性能优化的研究与应用梁霄波【摘要】The article mainly from the performance optimization of data mining algorithm as a starting point, studies the correlation of clustering algorithm, according to the principle of clustering algorithm and the key technology of research in recent years, the paper analyzes the related cluster number K role and inlfuence, hoping that through the research and reports of the article and can provide help for data mining research, makes the study turns in more efifcient and convenient direction.%文章主要以数据挖掘算法的性能优化作为出发点，研究了相关的聚类算法，根据近些年来国际上对于聚类算法的原理、关键技术的研究分析了相关聚类个数K的相关作用和影响。
希望通过文章的研究和报道能够对研究数据挖掘提供帮助，使得研究更够朝着更加有效和便捷的方向前进。
【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2016(000)014【总页数】2页(P145-146)【关键词】聚类算法;性能优化;k-means【作者】梁霄波【作者单位】桂林师范高等专科学校，广西桂林 541001【正文语种】中文1.1 基本思想一般来说，k-means算法可以算作是聚类算法中最为经典和有效的算法，k-means算法最早的提出时间在1967年，主要提倡在算法的过程中把k当作算法的基本参数，通过对参数的运用将n个对象分为k个簇，该种分布方法能够让每个簇中的对象具有极高的相似性，但是簇与簇之间的差别性却很高［1］。
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一、引言数据挖掘（也称为“数据库中的知识发现”）是数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一。
数据挖掘能够揭示隐藏的模式和关系。
从技术角度来看，数据挖掘是指从数据中提取隐含的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
从商业角度看，数据挖掘是按企业既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的方法。
ＭｅｔａＧｒｏｕｐ曾对数据挖掘做出这样的评论：“全球重要的企业、组织会发现，到２１世纪数据挖掘技术将是他们商业成功与否的至关重要的影响因素。
”数据挖掘是２０世纪８０年代投资人工智能研究项目失败后，人工智能转入实际应用时提出的［２］。
它是一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
数据挖掘是一个复杂的过程，需要多步迭代。
一般的数据挖掘过程第一步是分析数据的选择，通常使用合适的历史数据；然后，对数据进行清理和预处理，清除数据之间的差异和不一致性；接着，对数据集进行分析，得到所要的可解释模式并验证模式的一般性，这样才能达到指导商业行为或辅助科学研究的目的。
数据挖掘过程可以通过不断地迭代，得到最终的有意义的知识。
基于机器学习的模式识别算法限制较少，并且产生的模式很容易理解。
因此在数据挖掘领域，机器学习方法以其强大的处理不同类型数据的能力和商业应用的巨大潜力日益受到该领域学术界和商业界的重视。
用于数据挖掘的各种机器学习算法都有各自的特点，因此了解它们的优缺点将有助于我们在特定的应用中选择合适的技术，这篇文章的目的就是试图分析在数据挖掘中各种机器学习技术的作用。
二、机器学习的概念与发展机器学习是一种使获取知识自动化的计算方法的学习。
机器学习的研究史大致经历了四个阶段：第一个阶段，２０世纪５０年代的神经模拟和决策理论技术，学习系统在运行时还很少具有结构或知识。
主要方法是建造神经网络和自组织学习系统，学习表现为阈值逻辑单元传送信号的反馈调整。
第二个阶段，２０世纪６０年代早期开始研究面向概念的学习，即符号学习。
使用的工具是语义网络或谓词逻辑。
在概念获取中，学习系统通过分析相关概念的大量正例和反例来构造概念的符号表示。
第三阶段，开始于２０世纪７０年代中期，研究活动日趋兴旺，各种学习方法不断推出，实验系统大量涌现，机器学习成为人工智能的一个独立研究领域。
第四阶段，从２０世纪８０年代中后期到现在，进入到自动化及模式识别等领域，各种学习方法开始继承，多策略学习已经使学习系统愈具应用价值，开始从实验室走向应用领域。
而运用机器学习的数据挖掘在商业领域中的应用则是最好的例子。
三、机器学习方法的分类数据挖掘中使用的机器学习技术主要有以下五种［１］。
（一）规则归纳（ｒｕｌｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎ）：规则归纳从训练集中产生一棵决策树或一组决策规则来进行分类。
决策树可以转化成一组规则，分类规则通常用析取范式表示。
规则归纳主要优点是处理大数据集的能力强，适合分类和预测型的任务，结果易于解释，技术上易于实施。
（二）神经网络（ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ）：神经网络由类似人脑神经元的处理节点组成，输入节点通过隐藏节点与输出节点相连接从而组成一个多层网络结构，由相互连接的输入层、中间层、输出层组成。
神经网络通过对历史样本数据进行反复的网络训练来学机器学习在数据挖掘中的应用梁晓音（广西经济管理干部学院，广西南宁５３０００７）［摘要］本文的目的是阐述数据挖掘中机器学习的作用。
数据挖掘在商业领域得到了广泛的应用，而机器学习可以进行数据分析和模式发现，从而在数据挖掘应用中扮演了一个关键的角色。
了解各个机器学习技术的优缺点有助于我们在具体的应用中选择合适的方法。
因此，本文对机器学习技术进行了总结和分析，并讨论了它们在数据挖掘中的优缺点。
［关键词］机器学习；数据挖掘；任务类型计算机与信息技术２００８第１１期总第９５期广西质量监督导报３８计算机与信息技术２００８第１１期总第９５期广西质量监督导报［下转第４２页］习。
神经网络的最大优点是能精确地对复杂问题进行预测。
（三）事例推理（ｃａｓｅ－ｂａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ）：每个事例包括两部分内容：问题描述和问题的解决方法（可能是一个过程描述或者一个等级分类）。
提出问题后，系统会寻找匹配事例和解决方法。
其优点是能够较好地处理污染数据和缺失数据，非常适用于有大量事例的领域。
随着技术的成熟，相信这一方法的应用会大大增加。
（四）遗传算法（ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）：遗传算法是一种基于生物进化过程的组合优化方法，基本思想是适者生存，求得最佳或较佳的个体。
操作过程包括繁殖、杂交和变异。
遗传算法的优点是能够较好地处理污染数据和缺失数据，易于和其他系统集成。
（五）归纳性逻辑设计（ｉｎｄｕｃｔｉｖｅｌｏｇｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）：归纳性逻辑设计用一级属性逻辑来定义、描述概念。
首先定义正面和负面的例子，然后对新例子进行等级划分。
这一方法具有较强的概念描述机制，能较好地表达复杂关系。
四、数据挖掘中机器学习技术的特性数据挖掘有一些特点将影响机器学习技术的性能，了解这些特点及其对机器学习的影响将有助于我们在特定的应用中能够选择合适的技术。
商业数据库往往含有噪音，体现在存在错误和不一致性。
如果数据验证过程不够充分，则可能允许用户输入不正确的数据，而数据迁移也可能产生破坏。
商业数据库的另一个常见问题是数据的缺失，尤其是当数据来自于不同的数据源时。
由于数据编码标准和聚集策略的不同，有可能将导致无法对所有的属性进行分析。
另外，在商业数据挖掘中，数据集的大小从几吉到几兆不等，并往往还有大量的属性，所以可测量性是数据挖掘技术的一个重要方面。
商业数据库含有多种属性类型，如果机器学习技术能够处理不同的数据类型，则将对数据挖掘产生更大的作用。
数据挖掘技术的预测精度是评价挖掘效果的一个非常重要的因素。
遵循监督学习过程的机器学习系统首先被训练，但是系统对真实数据的预测精度往往低于对训练数据的预测精度。
所以，能对真实数据得到较高的预测精度显然是一个所需的特性。
结果的可解释性是另一个重要的所需特性。
因为在商业数据挖掘应用中往往需要使用不同的ＤＳＳ或ＤＢＭＳ，所以与其他信息系统的易整合性也是一个需要的特性。
不同的机器学习技术需要终端用户具有一定程度的工具知识和领域知识，一些技术还需要对数据进行大量的预处理工作，因此对于终端用户来说，易于理解和需要较少预处理工作的机器学习技术是比较好的。
机器学习技术的特性随着数据挖掘应用中数据和操作特性的变化而变化。
表１中对不同的机器学习技术进行了比较。
五、机器学习方法与数据挖掘任务类型数据挖掘的机器学习方法在商业应用时的任务类型可以归结为如下四种：（一）分类（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）利用一个训练集来确定最大可区分属性，当分类确定好之后，新的实例可以通过分析进行合适的分类。
例如，在商业中运用数据挖掘来从数据库中挖掘有用的信息，以把所有的客户按照某一预定的标准（偏好、估计年贡献额等）进行分类。
（二）预测（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）根据已观测到的数据来找出可能的将来值和／或属性的分布。
主要的任务之一是确定对要预测的属性影响最大的属性。
例如，银行系统在为顾客提供贷款时总是要首先审查该顾客的信用情况，利用机器学习，就可以在数据库中的源数据经过日常的不断学习与修正，得到具有参考意义的信息。
（三）关联（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）寻找实体之间或者实体属性之间的潜在联系规律，最常见的就是市场菜篮子分析。
（四）侦查（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）侦查的目的在于寻找数据集中的异常现象、离群数据、异常模式等等，并且寻找对这些异常原因的解释。
客户流失管理是其中的一个例子。
机器学习技术及其所对应解决的数据挖掘中的任务类型总结如下表：表１机器学习技术的特性! "# !$% & ! !’( )% *+ ,) %-./0 *1 /0 ,23456789 : ;: : : <=> ?@A !BC DE9FG DE DE 45 DE 45 45 39［上接第３９页］表２机器学习技术在各种数据挖掘任务中的应用情况六、结语数据挖掘中的机器学习技术在很多行业中得到了应用，包括金融业、零售业、保险业、电信行业等。
例如，在零售业中，销售人员可以通过数据挖掘建立预测模型以了解哪些人最有可能对直接信函做出响应，从而提高直接信函营销的响应率，增加销售额；在保险业中，销售人员通过数据挖掘建立预测模型以识别出哪些赔偿要求最有可能具有欺诈性，从而减少保险欺诈案件的发生数量；在金融业中，金融分析员通过数据挖掘建立预测模型以识别出历史上曾引起市场波动的因素所具有的模式，从而提高预测市场波动的能力。
研究表明，目前机器学习技术的应用较多是金融、市场营销、网络分析和电信领域［１］。
在金融领域，机器学习技术较广泛地应用于预测型任务；在市场营销领域，机器学习技术较广泛地应用于关联型任务；在市场营销领域，机器学习技术较广泛地应用于分类型和关联型任务；例如，购物篮分析通过找出顾客购买的产品的关联，制定出产品组合销售的策略。
如果从销售业角度来看，市场篮子分析还具体包括货物位置的摆放，产品促销和产品库存。
在电信领域，机器学习技术在分类型、预测型和侦查型任务方面均有较多应用。
例如，欺诈侦查通过收集过去的欺诈行为数据，建立的模型可以有效的鉴别类似发生的电信欺诈行为。
在网络分析领域，机器学习技术应用较为广泛的是关联型任务。
企业在应用数据挖掘技术时，应充分了解各种技术与方法的优势与劣势，针对特定的环境与任务选择合适的技术。
［参考文献］［１］ＩｎｄｒａｎｉｌＢｏｓｅ，ＲａｄｈａＫ．Ｍａｈａｐａｔｒａ．Ｂｕｓｉｎｅｓｓｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００１，３９（３）．［２］Ｒ·格罗思．侯迪、宋擒豹议．数据挖掘———构筑企业竞争优势［Ｍ］．西安：西安交通大学出版社，２００１．［３］洪家荣．归纳学习———算法，理论，应用［Ｍ］．北京：科学出版社，１９９７．［４］田文英．机器学习与数据挖掘［Ｊ］．石家庄职业技术学院学报，２００４，１６（６）．［５］吉根林，帅克，孔志挥．数据挖掘技术及其应用［Ｊ］．南京师大学报（自然科学版），２０００，（２）．［６］王万森．人工智能原理及其应用［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２００２．［７］陆汝钤．人工智能［Ｍ］．北京：科学出版社，２００２．［作者简介］梁晓音，广西经济管理干部学院贸易经济系教师。
四、测试结果将嵌入式Ｗｅｂ服务器接入网关地址为１９２．１６８．０．１的网段，通过使用同一网段内ＩＰ地址为１９２．１６８．０．１２的ＰＣ终端机进行结果测试。