预测系统中的类比推理方法

本文提出用类比方法处理历史性数据的模型。该模型将所有与“目标”系统相似的“源”系统分别进行类比处理、再综合所有类比结果、得到预报策略。并且,给出了该模型的实现算法。     

基于稳定性理论的数据挖掘

通过建立稳定性理论与数据挖掘之间的联系,提出了基于稳定性理论的数据挖掘思想与方法.稳定性挖掘案例说明,在企业数据信息的挖掘和分析中,可以找出最有效的决策策略.并对稳定性数据挖掘的完善作了进一步的探讨,这种方法与传统方法比较,更加准确、更加符合实际.因而具有更大的发展空间,必将在商业智能决策中产生巨大的现实意义和社会意义.     

一种有效的信息检索模型*

提出基于用户查询行为和查询扩展的信息检索模型,给出了设计思想及其算法和实现的关键技术。实验结果表明,该模型能有效提高信息检索性能,有很高的实际应用价值和广阔的前景。     

完全加权关联规则挖掘及其在查询扩展中的应用*

为了将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出面向查询扩展的基于多种剪枝策略的完全加权词间关联规则挖掘算法,该算法能够极大地提高挖掘效率;提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更加合理,在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,查询扩展算法的检索性能确实得到了很好的改善和提高,与现有查询扩展算法比较,在相同的查全率水平级下其平均查准率有了明显的提高。     

多数据库中例外模式挖掘方法研究*

首先比较了现有的两种挖掘方法,提出了一种改进技术.综合考虑例外的局部和全局兴趣度,剔除非真正有趣的局部例外;增加两种客观度量并按模式重要度排序.实验表明该方法不仅可以有效挖掘多数据库中例外模式,而且还大大减少了用户负担.     

时态关系代数与元组演算的等价性

建立了一个时态关系代数和时态元组演算并证明了他们间的等价性。     

不确定的因果关系

从实际数据出发，使用概率技术定义了一种新的不确定性知识的表示方法。该方法主要是确定了条件与结果的关系。本文对条件与结果间的关系做了进一步研究，并给出一种计算这种关系的方法。     

基于时态元素的知识表示模型

本文建立了一种基于时态元素的时态知识表示方法，它能描述不同粒度世界中事件的时态方面。     

NR：一种数值推理方法

给出了一种数值推理方法。它将逐步匹配推理方法转化为逻辑值的计算。该模型的推理时间至多为Ｏ（ｎ＾２）。     

时态信息处理中的一些问题研究

讨论了时态信息处理面临的几个问题：“ＮＯＷ的处理，事件爆炸，事件在不同粒度世界中的描述。