高阶逻辑下知识表示与聚类方法的研究*

针对一阶逻辑在复杂结构数据环境中存在模式搜索空间庞大和不能发明新谓词的缺点,提出了使用类型化的高阶逻辑知识表示语言Escher去表示各种复杂结构的数据,利用其强类型语法有效地约束知识发现过程中模式的搜索空间和高阶的特点去解决新谓词构造的问题。设计了以Escher为基础的复杂结构数据中的知识发现过程和基于复杂结构数据的聚类算法,并以实验验证了其有效性。     

朴素贝叶斯分类器一阶扩展的注记

众多研究者致力于将朴素贝叶斯方法与原有的ILP系统结合,形成各种各样的多关系朴素贝叶斯分类器(MRNBC).该文提出形成朴素贝叶斯分类器的一阶扩展的一般方法.现实中关系数据库广泛存在,可以直接作用于数据库表,而无须转换表示形式的MRNBC则是研究的重点,该方法主要基于关系数据库理论,分析了进行一阶扩展的关键问题.     

一种基于决策表的核增量式高效更新算法

引入简化决策表,结合简化二进制差别矩阵设计思想,提出一种基于决策表的核增量式高效更新算法.该算法在更新简化的二进制差别矩阵时,只需在原决策表基础上对记录进行相应的更新,不需要重复计算原决策表的二进制差别矩阵.采用边更新简化二进制差别矩阵边计算核,显著地提高了算法的效率和灵活性.新算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C||U′|)和O(|C||U′pos||U′|).最后用一个实例说明了新算法的高效性.     

概率命题逻辑是经典命题演算形式系统的随机事件语义

经典命题演算形式系统(CPC)中的公式只是一些形式符号,这些形式符号的意义是由具体的解释给出的.概率逻辑是在标准概率空间上建立的一种逻辑体系,是CPC的随机事件语义,对联结词的解释就是集合运算,对形式公式的解释就是事件函数,对逻辑蕴涵和逻辑等价的解释就是事件(集合)包含和事件相等=.由于不存在处处适用的真值函数(算子),概率逻辑不能在CPC内实现概率演算,但可在CPC内实现事件演算,CPC完全适用于概率命题演算.     

半监督局部判别分析

针对无监督学习及有监督学习算法的缺点,提出一种半监督局部判别分析的线性降维算法。数据在没有足够的训练样本时,局部结构比全局结构更重要。算法在每一个局部区域利用有标签数据推导出数据的局部判别结构,无标签数据和有标签数据推导出数据的内在几何结构。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明该算法是有效的。     

自适应半监督边界费舍尔分析

基于图的半监督算法已经成功地应用于人脸识别中,算法不仅考虑带标签数据而且利用一致性的假设。传统的算法一致性约束是定义在原特征空间中,但是在原特征空间中定义的一致性不是最好的。提出了自适应半监督边界费舍尔分析算法,它将一致性约束定义在原特征空间和期望低维特征空间中。在CMU PIE和YALE-B数据库上进行了实验,结果表明自适应半监督边界费舍尔分析算法在人脸识别率上有显著的提高。     

基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法

预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题。由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白 质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级 结构预测算法。该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的 输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度。实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前 其他典型的预测方法。     

关于KDD的一类开放系统KDD的研究

On the basis of KDD(Knowledge Discovery based on Database),the paper proposes the general framework of the open KDD system－KDD*, discusses its theoretical foundation and realization of its key technology－double base cooperating mechanism. The result of initial illustration shows that the structure of KDD' is effective and available.     

基于马尔可夫逻辑网的联合推理开放信息抽取

在自然语言处理的几个子任务上,传统的方法都是分而治之,例如分词、句法分析、命名实体识别、实体关系识别等。但是,孤立地分析和处理这些子任务会丢失一些彼此之间的内在联系,而这些子任务之间的内在联系往往会对每个子任务有很大帮助。所以,有人提出用联合集成式的模型,从整体上解决这些问题。但是,这些模型都只针对特定领域内的数据进行处理,还未能对开放式的信息进行处理。因此,提出了基于马尔可夫逻辑网的联合推理模型来处理开放式信息抽取(Open IE)。经过大量的实验证明,该模型的执行效率明显高于传统的模型。同时,该模型的适应性更好。     

基于混合遗传算法的聚类模式数据挖掘方法

数据挖掘是指在数据库中发现潜在的、人们感兴趣的关系及特征。聚类的任务是根据一定的标准将数据分组。最常用的一种启发式算法是“爬山法”,这种方法可以保证获得局部最优。遗传算法是一种寻求全局最优的优化技术。本文将遗传算法同“爬山法”结合提出了一种混合遗传算法。