基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型

提出了一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型。介绍了该规则挖掘模型的主要步骤，模型中应用了属性约简和规则约简技术，并给出了该两个技术的算法。     

基于JAVA的业务规则管理系统设计和开发

介绍了业务规则管理系统的概念，建立了业务规则管理系统模型，对业务规则管理系统所涉及的规则文件、业务数据对象、规则定制器、规则引擎和在线管理的技术作了深入讨论。在此模型的基础上使用JAVA语言开发了一个业务规则管理系统VRules。     

基于多规则实时学习神经网络的时间序列预测模型

在总结现有神经网络方法缺陷的基础上，提出了模型的思路：预测网络小型化；实时学习；多次预测取均值；加入规则辅助神经网络预测。相对于传统的神经网络模型来讲，该模型突出了动态学习、动态预测的特色，增加了辅助预测的3大规则（异常处理规则、再学习规则和取均值规则）。给出了该模型的工作流程，并以一个实际问题说明了该模型训练、预测的全过程。数据实例表明，该模型是正确的、可行的。同时和其他5种模型预测结果的对比表明，该模型的预测结果是最优的，这充分体现了模型的有效性、先进性。     

一种多知识源汉语语言模型的研究与实现

针对汉语语言模型中知识获取不足的问题，提出了一种统计与多种形式规则信息结合的机制，将规则的表示量化，提出语法语义规则的概念，通过扩充词网络，对其于最大可能性的n元概率值合理调整，将短语构成规则，二元语法语义规则，最少分词原则等融入统计模型框架，构成多知识源语言模型，模型应用于智能拼音汉字转换系统，明显提高了音字转换正确率，并适于处理长距离和递归语言现象。     

基于业务规则的信息系统建模方法研究

信息系统的开发需要对业务过程进行建模。论文提出一种从业务规则的角度对业务过程进行建模的方法。通过对业务规则的分析，讨论了将业务规则转化为建模构件的方法，研究了构件之间的关系——元模型，并给出了利用这些构件建立业务过程的规则模型的方法。最后给出了一个业务规则模型的实例。     

基于粗集的多知识库决策融合

粗糙集理论研究的重要内容是分类与约筒，其目的在于获取优良的规则知识，实现准确的决策．通过提出规则集合的决策度量思想，从整体上体现了对一个规则集合的衡量，为基于多知识库的决策奠定了基础．基于模型集成的基本思想，将规则知识库作为一个决策模型，根据规则集度量选择模型，通过模型集成实现决策融合．     

基于规则演算的不良信息文本过滤模型

本文在定义元符号及演算规则的基础上，基于字符串匹配，给出了一个不良信息文本过滤模型。由于规则是通过元符号或其它规则演算生成，因而本模型具有较强的过滤能力。     

云规则生成器的异常分析与对策研究

云规则生成器是实现基于云模型的控制系统的核心模块，该文对云模型、定性知识的表示及云规则生成器的异常情况进行了分析，提出了异常报告、异常处理及前件序列化相结合的方法，从而提高了云规则生成器的稳定性、可靠性、效率及灵活性。最后，据此设计了云规则生成器的实现体系。     

逻辑和物理模型同步变更规则研究

目前，绝大多数企业的逻辑模型和物理模型还处于一种初级的手工管理阶段，即使部分企业采用了电子化的管理，也仅局限于对逻辑模型的管理，企业很少将逻辑模型变更与物理模型变更进行同步考虑。文中通过对逻辑模型的各种变更情况进行梳理，制定了一套规则及算法并对规则和算法进行定义，保证了逻辑模型和物理模型的一致性，该规则的定义不仅方便企业对数据的管理，而且保证数据在逻辑和物理的一致性。最后将构建的规则运用到油田企业数据字典的管理中，取得了很好的应用效果。     

语义规则驱动的中国古代建筑造型

根据中国古代建筑具有完整的营造规则约束的特点，提出了一种语义规则驱动的快速建模方法．根据中国古代建筑的建造规范，从中提取出若干造型规则，并且参数化表示主要的建筑结构特征，利用它们来控制模型的生成．定义了模型的构造模块——组件，通过迭代解释造型规则来控制组件的变换和组合，从而构造出一系列的中国古代建筑模型．通过扩充纹理库，可以得到不同效果的建筑模型．     

一种基于相似性的规则集一致性度量的新方法

规则学习算法通过学习样本产生规则集,如何判断规则集的好坏?目前规则集的评估标准有很多,如一致性、可测量性和易理解性评估,但它们有各自的缺点。提出一种新的评估规则集方法:相似性度量。这种度量方法可以计算出两个规则集之间的正相似性与负相似性。实验说明这种新的度量方法可以被用来评估规则集间的一致性,并且可以决定使用哪种算法解决某类问题或选择组合分类模型中的基模型。     

迁移工作流系统中的工作位置异常处理模型

针对迁移工作流异常的本地特性和工作位置的体系结构,提出一种基于事件-条件-动作(ECA)规则和案例推理(CBR)的工作位置异常处理模型。该模型采取主动检测和异常检测混合的检测技术,利用本地异常规则库实现工作位置异常处理。应用结果表明,该模型增强了不可预测异常、可预测异常的处理能力。     

A study on production planning for CIM

As for the conventional study of CIM system, the critical ratio rule has taken the remaining time until due date into consideration has been commonly utilized for a characteristic of the operational priority rule. In this paper, a characteristic of new priority rule was proposed in order to remove the defect of the critical ratio rule. To put it concretelt, both of backorders and outstandings were introduced into this priority rule as a substitution for considering the due date. The superiority of the proposed rule over the critical ratio rule was proved by the use of the model experiments.     

Fuzzy modus ponens: A new model suitable for applications in knowledge-based systems

Models for fuzzy deductive reasoning are becoming important in the field of knowledge-based systems. Zadeh suggested a compositional rule of inference, also called Generalized Modus Ponens. In order to study the fine structure of this model, we test seven rules of implication, usually found in the fuzzy literature, and two kinds of compositional rule with several properties which seems to be required by commonsense reasoning. But, as no rule is shown to satisfy these properties, we propose a new model for fuzzy Modus Ponens. the main idea of this model is to find a fuzzy extension of the meta-level rule of inference, in comparison with the object-level extension of the disjunctive syllogism such as the Zadeh's model. It is shown that our model satisfies all the intuitively required properties, and moreover is computationally very easy to apply.     

基于时间序列模型的动态关联规则元规则挖掘

针对现有关联规则挖掘算法大多是挖掘一种静态关联规则的情况,介绍动态关联规则的定义,给出动态关联规则元规则的形式化定义,解决规则随时间的推移可能会有很大变化的情况下为规则建立元规则的问题,描述一种基于时间序列模型的预测和分析动态关联规则的元规则的方法,从而较好地拟合历史数据,给出满足一定显著性水平预测趋势模型的方程,挖掘规则的变化趋势,为规则建立元规则。     

An extended Petri net model for normal logic programs

This paper presents an application of the concepts of siphons (deadlocks) and inhibitor arcs in Petri net theory to logic programs with negations. More specifically, an extended Petri net is used to model function-free normal logic programs. In this model, because of the presence of inhibitor arcs, the arbitrary applications of firing rule may cause a contradictory situation. We suggest two directions to avoid contradictions: greedy and secure applications of firing rule. We choose the secure application and show that this is a direct translation of the well-founded semantics in the net model. Furthermore, we show that the greatest unfounded set corresponds to the greatest siphon in Petri net theory when we delete the transitions disabled by the secure application of firing rule, and that the property of siphon simplifies the computation of well-founded semantics for logic programs. We also propose the reduced-Petri-net method by which we can reduce an extended Petri net to a Petri net without inhibitor arcs and compute the well-founded model by iterative applications of this transformation using conventional application of firing rule     

基于图的主动数据库E-RG规则执行模型研究

本文研究主动数据库的E－RG主动规则的执行模型。E－RG主规则包含由CA规则间基本时序关系导出控制结构，是一种高层次的主动规则。它既支持CA规则的并发执行，又易于规范规则集的行为特性。E－RG主动规则的执行需要扩展的嵌套事务模型，我们已经使用一种形式框架准确，完整地刻画该事务模型。本文依据扩展的嵌套事务模型的正确性准则，给出正确实现并发的嵌套事务原子性和隔离性的锁规则，并使用一种调度算法保证主动规则E－RG中所包含的时序语义。     

一个基于互信息的规则量化方法

规则量化问题是基于规则与统计相结合的计算语言模型的关键性问题,首先描述了一个基于规则与统计相结合的计算语言模型,从而引出了规则结合度的概念,并提出一种基于互信息的规则量化方法,该方法既给出了一条规则的实用性的定量评价,又为基于规则与统计相结合的计算语言模型提供了一个重要的规则参量,通过实验指出该方法对系统规则集的筛选与计算语言模型中规则与统计结合机制的优化的重要指导意义。     

基于免疫原理的层次入侵检测模型

针对当前入侵检测系统普遍存在的误报、漏报和缺乏自适应性问题,以人体免疫系统的多层防御结构为基础,结合了误用检测和异常检测两种检测技术,提出了一种基于免疫原理的层次入侵检测模型,详细阐述了该模型的体系结构、工作原理和运行流程.最后给出了自适应检测层的成熟检测规则生成算法、自适应识别算法和检测规则的进化原理.利用此进化原理能不断对规则库里的检测规则实施进化,使之始终保持最有效的检测规则,从而使该模型具有自适应性、动态性和准确性等特点,因此它比其它方法更能满足基于网络的入侵检测系统的要求.     

预测性模型中的一种数据挖掘算法

在数据挖掘中,预测性模型是一个重要的方面。文中提出一个基于N阶转移概率的数据挖掘规则。给出了基本模型和算法,并评估了该算法的复杂性和优缺点。根据该算法,结合序列树提出了一个改进算法。