在数据库中自动发现广义序贯模式

本文将序贯模式的发现从单层（SingleLevel）概念扩展到多层（MultipleLevel）概念．即既允许在同层概念之间，也允许在不同层概念之间发现序贯模式，提出了发现广义序贯模式的自顶向下逐层递进的方法．     

知识发现的若干问题及应用研究

知识发现是一个众多学科诸如人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库数据可视化等相互交叉、融合所形成的一个新兴的且具有广阔应用前景的领域。目前国际上对识发现的研究     

关于经验的模态逻辑系统

本文提出了两组新的模态词“一贯地(真)”、“偶然地(真)”以及“经验地(真)”、“有先例(真)”,推广了Kripke语义,并利用它们建立起一个关于经验的模态逻辑系统??.     

一种基于《知网》的中文文本聚类算法的研究

针对基于关键词集的中文文本聚类算法中存在的问题,将《知网》引入到中文文本的特征表示中,并在此基础上提出了一种基于《知网》的中文文本聚类算法。该算法在中文文本表示中加入了基于《知网》的概念特征,实验结果表明该算法能够更好地将语义相关的中文文档聚集在一起,与传统的基于关键词集的中文文本聚类算法相比,聚类质量得到了较大提高。     

一种基于复杂网络特征的中文文档关键词抽取算法

关键词抽取是自然语言理解领域中的重要技术之一.本文研究汉语语言所组成的自然语言网络中的复杂网络特性,并根据语言网络中的"小世界"特性和近两年复杂网络研究中部分新的理论成果,提出基于复杂网络特征的中文文档关键词抽取算法.该算法根据文档语言网络中单词结点的复杂网络特征值进行关键词抽取.实验结果表明,本文算法抽取关键词所获得的平均准确率要高于TFIDF关键词抽取算法所获得的平均准确率.     

连续认知结构推理方法及其应用

实际问题中存在着大量连续量以及对它们的各种认知信息(知识).为了较好地描述和利用这些知识,将这些知识分解为连续认知结论以及关于这个结论的一个认知结构,并将它们统一成一个连续认知结构.在此基础上提出了一种基于连续认知结构的连续认知推理网络,并探讨了一套利用连续认知结构进行推理的方法.这种方法在不完全的知识推理网络中的推理是非单调的,其最简推理复杂度关于推理网络节点在最复杂情况下是线性的.同时,还用例子说明了这种方法在实际问题求解中的适用性.     

网站浏览路径预测

用户浏览因特网网站点击某个链接后,该链接的网页往往需要一段时间才能传送到用户端.为了缩短用户的等待时间,利用网站服务器的空闲CPU时间,对用户下一个HTTP请求进行预测,以便预处理下一个网页是一种可能途径.使用已分类的网页信息、用户配置文件和网站日志进行预测,介绍并且分析了16种预测算法.实验结果证明某些算法是比较有效可信的.     

一种有效的的时间序列维数约简方法

提出了一种用于相似性查询的时间序列维数约简的有效方法 .该方法采用快速小波变换将时间序列分解成不同频率的子带 ,用经过多分辨分解后得到的低频逼近信号重新表示原始序列 .这样将一个高维的时间序列映射到一个低维空间 .这种方法支持欧几理德距离标准和 L -平移欧几理德距离标准 .该算法的时间复杂性为 O(n) .     

基于范例推理中的一种范例匹配方法模型

传统的最近邻检索和匹配算法不一定能找到最优相似范例,本文提出了一种根据范例间数值型属性对应成比例的原则进行范例匹配的方法,它作为原算法的一个补充,为找到最优相似范例提供了一条有效途径.     

基于遗传算法的Job-Shop调度问题求解方法

调度问题是许多计算机应用领域的重要问题,Job-Shop调度是其中的一类典型的困难问题,它通常包含多个可并行实现的目标以及实现这些目标的多种方法与资源.本文以一类实用的Job-Shop问题模型为基础,给出了用遗传算法求解调度问题应采用的染色体表示方法,并针对问题的特点,给出了面向资源空间与面向规划空间的遗传操作的设计思想与方法.实验结果表明,基于遗传算法的Job-Shop调度问题求解方法具有较好的性能,同时也表明,对于求解过程中可能出现的提前收敛问题可通过改变遗传操作概率及调节适应度等方法予以解决.