Web日志挖掘中概化分析的研究与探讨

Web日志挖掘的主要任务是统计查询分析和智能查询分析.从统计查询分析的角度出发,阐述数据概化的一般方法,给出面向属性的数据规约的基本策略.就其中面向属性的数据规约算法(AOI)作了深入的研究.     

数据库中知识发现的方法与应用

数据库中知识发现ＫＤＤ是目前数据库应用领域的重要内容。本文介绍了其基本原理及方法，描述了一种常用的面向属性归纳算法，并结合综合化计算机辅助考试系统ＩＣＡＴ的研究情况，对ＫＤＤ应用中的相应关键问题进行介绍。     

基于神经网络和属性距离矩阵的中药方剂功效归约算法

针对中药方剂功效归纳问题,提出了一种基于人工神经网络新的高维数据归约方法。新方法利用属性间先验的相似信息,得到属性距离矩阵,然后将矩阵引入神经网络,通过训练神经网络得到最终数据归约结果。依据这个方法实现了一个中药方剂分析系统。实验表明,新方法在中药方剂功效的自动归纳中获得很好的效果。     

基于二维属性直方图和遗传算法的图像阈值化

给出了二维属性直方图的概念,在此基础上提出了一种基于二维属性直方图和遗传算法的图像自动阈值化方法.该方法对二维阈值进行编码,根据二维属性直方图的Otsu算法确定适应度函数,通过遗传计算确定最佳分割阈值.将该方法用于一种海底小目标图像阈值化,经过240次适应度函数的计算即可得到最佳分割阈值.结果表明,该方法适用于直方图不是理想双峰形状的图像,比基于二维属性直方图的Otsu算法速度更快.     

基于归纳逻辑程序设计的特异规则挖掘

从关系数据挖掘的角度提出了挖掘特异规则的方法,该方法通过面向属性的方法来识别特异数据.借鉴Chi2算法的思想实现了特异数据的离散,并定性地描述了数据的特异程度,结合经典的归纳逻辑程序设计系统FDIL,自然地挖掘出了特异规则,突破了传统命题级数据挖掘的框架.试验结果表明利用该方法能够发现被传统的关联规则挖掘算法所忽略的有价值的知识.     

入侵检测系统中关联规则的挖掘

在分析几种现有关联规则算法的基础上,针对网络数据的具体情况,引入关键属性、参考属性以及属性相对支持度的约束,对关联规则挖掘算法FP_Growth进行了扩展,解决了基本关联规则挖掘算法中产生大量无用模式的问题,从而帮助系统发掘出更有意义的模式,提高了系统挖掘的执行效率和规则库的准确度.     

粗糙集数据分析系统的程序实现

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。首先简述基于粗糙集方法的数据分析系统的基本构成,分析了粗糙集中连续属性离散化的方法,实现了连续属性数据进行数据离散化。围绕不可区分关系和相对正区域两个核心概念,通过知识之间的依赖程度,提出了粗糙集数据分析的算法,通过比较属性约简的数目,选择最少属性数量的约简结果。得到了求取相对核、上(下)近似集、等价关系、相对重要度、属性相对约简、范畴相对约简、最小决策规则等的各种算法的程序实现。给出了利用MATLAB实现该系统约简化、核及最小决策规则的程序。最后给出实际工程系统的程序运行结果,对滚动轴承故障诊断的仿真实例表明,该方法简化了诊断规则,得到较高的故障诊断正确率。对推动粗糙集理论在具体实践中应用具有实际意义。     

中药复方组成规律的关联规则发现系统

主要讨论如何将知识挖掘中的关联规则发现算法应用于传统中药复方数据库,以求发现中药单方之间的配伍规律、为了实现高效的关联规则发现以及提高系统的灵活性,系统采用了基于数据立方体的关联规则发现方法,其目标数据是包含了2500条中药复方信息的数据库．系统能够根据用户的设定,从数据库中发现治疗某一特定疾病的所有复方中不同单方之间的关联规则．     

基于粗糙集理论的电网安全性分析

提出基于粗糙集的关联影响的基本概念及其属性约简算法,利用属性之间的相互影响,建立属性的关联影响度矩阵,以属性的关联影响度作为启发条件,有效地删除冗余属性,获得能反映出属性之间相互影响的约简集.在分析和研究电网故障诊断系统属性选择的基础上,通过电工理论计算电网连锁故障诊断预警系统的属性值,求出负荷转移情况下属性之间相互产生的关联影响,建立基于关联影响属性约简算法的电网故障诊断和预警模型.     

多属性决策问题的一种新方法

研究了一类属性权重未知的多属性决策问题，提出了一种基于关联分析的多属性决策新模型。该模型中在确定属性权重时充分结合Delphi法和层次分析法的优点，给出了一种确定属性权重的新方法——带有专家可信度的非线性优化层次分析法。还给出了一个决策实例证明了该决策方法的可行性和合理性。     

多源信息的模糊决策树融合算法研究

针对不确定性问题，提出了一种新的基于知识发现的信息融合的方法.对不确定问题采用精确的数学方法解决会得到不精确的结论，模糊决策树算法可以很好地解决这类问题，并能有效地提取出模糊规则.即利用模糊决策树的ID3算法对测试空间中的大量不确定多源信息数据进行综合分析、处理，建立准确的评估模型，提取隐含其中的规则，最终获取新的知识.此方法已成功应用于吉林丰满水电数字仿真系统中的考核系统.实验证明，这种知识提取方法对处理大量无序、不确定的数据很有效.     

中药减肥的处方研究

研究了中药减肥的处方设计与制备 ,主要针对中老年和青少年。用中医的传统理论对肥胖做了论述。结果表明 ,本处方设计的毒副作用小 ,是一种安全有效的减肥药     

材料摩擦轮廓曲线分形特征的计算机模拟与计算

研究了摩擦轮廓曲线分形数学特征，在图象变换基础上用“覆盖-逼近”混合算法开发了分形性质分析的软件模拟与特征分数维计算系统；进行了标准Coch分形曲线的高次迭代，迭代次数为10时采样点达26万，满足精度要求，并以此标定和检验分数维计算系统；验证了分形结构层次大于18时分数维数值接近内禀特征值，且测量码尺在合理范围内测得的有限层次分形体分数维才是确定值。     

知识本体协同建立和应用

针对当知识管理系统以互联网上存在的丰富海量知识作为知识源时,因同一知识的不同描述造成所需知识的查找困难问题,提出利用本体对知识进行描述,使同一知识的不同描述通过相似本体关联起来.为了降低本体的建立难度以及维护成本,研究并开发了一种基于本体的web知识管理系统(O-WKMS)原型. 给出了系统结构模型、过程模型,详细描述了基于自组织原理的本体协同建设技术,结合Lucene引擎,实现基于本体的语义搜索.初步应用表明,该系统通过本体的自组织的协同建设,可以有效地促进企业知识库的有序化,提高企业进行web知识的发现、管理和搜索的效率.     

ESKD-A New Structure of Expert System Based on Knowledge Discovery

A new structure of ESKD (expert system based on knowledge discovery system KD (D&K)) is first presented on the basis of KD (D&K)-a synthesized knowledge discovery system based on double-base (database and knowledge base) cooperating mechanism. With all new features, ESKD may form a new research direction and provide a great probability for solving the wealth of knowledge in the knowledge base. The general structural frame of ESKD and some sub-systems among ESKD have been described, and the dynamic knowledge base based on double-base cooperating mechanism has been emphased on. According to the result of demonstrative experi- ment, the structure of ESKD is effective and feasible.     

集合式并联电容器芯子装配算法设计及实现

以某电容器生产企业信息化改造过程中利用网络技术实现集合式并联电容器芯子自动装配为例,详细介绍了系统中实现自动装配的算法思想及网络的拓扑结构,给出了电容器芯子容量配平算法实现的编程流程,并与传统手工装配方式进行了比较,利用该系统结构,通过参数设置,可有效减少配平系统的误差。基于网络模式的应用系统软件实现了该企业的信息化,提高了生产效率,有效提升了产品的性能和设计精度,并为集合式并联电容器芯子的装配提供了一种全新的设计思路。