国内数据挖掘工具研究综述

数据挖掘工具的分类、数据挖掘工具的介绍与开发、数据挖掘工具的比较与评介

数据挖掘工具应用前景

随着计算机技术和信息技术的发展，信息的增长速度呈现指数上升，最近几十年产生了很多超大型数据库，遍及超级市场销售、银行存款、天文学、行政办公、科学研究、信息量的急剧增长，使传统分析方法远远不能满足现实的需求。面对海量数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。人们急切的需要一种去粗存精、去伪存真的技术，能够从海量的数据中提取知识和信息的数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中

基于粗粒度模型的蚁群优化并行算法

改进蚁群算法的优化速度，该算法将搜索任务分成n个子群

多目标优化问题的蚁群算法研究

将离散空间的问题求解的蚁群算法引入连续空间

蚁群算法原理与实际应用

概念：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。