基于GDT的对FOIL系统的改进

为了能更有效地处理含有噪音数据的数据集,提出了一个基于GDT(general distribution table)的对FOIL系统的改进方法,该方法利用GDT的思想、规则强度等概念,考虑到数据由噪音引起的不确定性.通过对FOIL系统算法的改进,能够很好地解决FOIL系统对含有噪音训练例集的学习能力,提高FOIL的学习精度.同时,通过例子阐述了该方法的实施过程,分析表明:该算法是一种新的有效地处理含有噪音数据的一阶谓词学习系统.     

ESPRIT：欧洲信息技术研究与开发的战略计划

本文简要介绍欧洲信息技术研究与开发的战略计划ESPRIT的组织实施、和迄今已取得的效果,供国内计算机科技界参考。     

基于SVM的人类基因序列分类方法

为了判断一个给定的DNA序列片段是基因序列还是间区序列,基于语言学方法提取了DNA序列特征,通过支持向量机(SVM)训练方法,实现了对人类22号染色体的DNA序列中的基因和基因间区序列的分类.在不依赖于任何生物领域知识的前提下,该方法能得到85%以上的分类精度.相对于SVM分类方法,虽然二元Logistic回归(BLR)方法也能达到较高的分类精度,但在训练时间上SVM方法远优于BLR方法.     

关系数据库中基于区域聚类的多区域查询优化

针对关系数据库及其应用中多个区域查询的并发处理,提出了一种区域聚类的方法,其基本思路是将多个查询中相近的区域分成若干组,每组构成较大的区域,从较大的区域中检索元组.这种方法避免了多个区域中相同部分的多次访问,减少了数据库I/O操作的次数.对于低维和高维数据,此方法与一一查询的朴素方法相比,其性能都有明显提高.     

一个基于抽象解释部分演绎过程

本提出一种新的基于抽象解释的逻辑程序部分演绎方法。在一遍预处理里，针对给定的程序Ｐ和目标Ｇ，同时进行ＰＰＵ｛Ｇ｝的部分演绎和抽象解释，以轴象解释控制部分演绎的展开过程，只要抽象论域是有穷的，部分演绎必定终止，耐用Ｐ’带有抽象解释估算出的关行其运行性质的信息，便于对Ｐ’作进一步优化。     

B2C电子商务站点中知识发现的研究

基于国内外最新的研究成果对电子商务中的知识发现进行了综述;首先介绍了在B2C电子商务站点中发现隐含的、未知的但有价值的商业知识的基本流程、主要方法和技术;然后概括了数据挖掘技术目前在B2C电子商务中的应用情况;最后对电子商务中知识发现的发展趋势进行了展望。     

遗传归纳逻辑程序设计中规则的位串表示法

为了利用ＧＡ来解决ＩＬＰ方法中的性能瓶颈问题,关键在于如何把ＩＬＰ的一阶规则编码为遗传算子可操作的位串形式．提出了一种新的用于遗传算法（ＧＡ）的一阶规则位串表示法．示例分析表明,这是一种结合ＧＡ算法和ＩＬＰ技术的有效的规则位串表示法．     

基于语义分析的OWL文档聚类研究

借助目前丰富的网络资源，将同一主题的现存Ontology知识聚类，提供给领域专家或用户进行二次精化和集成是Ontology研究领域的一个重要课题．OWL是目前用于表示和交换Ontology信息的基本标准．本文从OWL的语义本质出发，考虑了知识之间的继承性及复杂类比较和模糊集运算的相似性，提出一种计算OWL文档语义相似性的方式，并和层次聚类算法集成完成了对OWL文档集的聚类实验．实验结果说明本文提出的算法对自动生成和手工建立的OWL文档集都有很好的效果。     

贝叶斯网及其概率推理在智能教学中的应用

对贝叶斯网及其概率推理进行了简述,提出并实现了一种以贝叶斯网为学生模型的智能教学系统,并重点介绍了学生模型的结构、功能和概率推理算法. 系统运行的实例数据真实地反映了学生模型当前的解题情况.