几何设计约束的表示与满足问题研究

对于智能ＣＡＤ系统来说，具有解决几何设计约束的功能是重要的。本文提出了一种面向对象的几何设计约束表示方法，它可以通过两种方式来表达。文中给出了一个约束传播算法，用于解决约束满足问题。     

文本分类中基于概率主题模型的噪声处理方法

训练集中文本质量的好坏直接决定着文本分类的结果。实际应用中训练集的构建不可避免地会产生噪声样本,从而影响文本分类方法的实际应用效果。为此,针对文本分类中的噪声问题,本文提出一种基于概率主题模型的噪声处理方法,首先对训练集中的每个样本计算其类别熵,根据类别熵对噪声样本进行过滤;然后利用主题模型进行数据平滑,进一步减弱噪声样本的影响。这种方法不但能够减弱噪声样本对分类结果的影响,同时还保持了训练集的原有规模。在真实数据上的实验表明,该方法对噪声样本的分布具有较好的鲁棒性,在噪声比例较大的情况下仍能保持较好的分类结果。     

关联规则的相关性研究

首先对关联规则的不足进行分析,然后引入相关计算来弥补支持－信任框架理论中的不足,并给出基于相关计算方法的算法设计思想以提高挖掘出的知识的有效性。     

用XML表示和发布图文混合信息

可扩展标识语言XML以其合理的数据组织结构和可扩展的特性,广泛适合于表示各类复杂的数据形式。利用XML表示和发布图文混合信息具有很重要的实际价值。基于实例介绍了使用XML表示和发布图文混合信息内容的方法和过程。     

CC4神经网络的分类性能理论分析

本文在提出规范、规范满等概念的基础上,对CC4神经网络分类计算的倾向性进行了理论分析.并针对文本分类,提出了基于神经网络的增量式索引建立方法,将以词频为基础表示的高维文本信息映射到低维数据空间.为了使CC4神经网络应用到基于文本信息空间索引的分类技术中,将空间索引变换为CC4神经网络可以接受的二值向量,使得CC4神经网络以空间索引为基础,进行文档分类.最后给出了相应的实验结果.     

PDF417二维条码肖像图片压缩编码的优化算法研究

针对PDF417二维条码存储空间有限的问题，提出了一种基于小波变换的有损图像压缩算法，通过这个算法，可以将静态图片信息加入PDF417条码中，并能够满足在指定字节数情况下保证高质量地压缩图像，该文在分析小波变换等算法理论的基础上，详细介绍了PDF417二维条码肖像图片压缩编码的优化算法及该算法的实验结果与美国Symbol公司的PC2VQ算法结果对比。     

Web信息抽取

With the tremendous amount of information available on the Web,the ability to quickly obtain information has become a crucial problem.It is not enough for us to acquire information only with Web information retrieval technology.Therefore more and more people pay attention to Web information extraction technology.This paper first introduces some concepts of information extraction technology,then introduces and analyzes several typical Web information extraction methods based on the differences in extraction patterns.     

处理知识库中不一致性的超决定逻辑研究

本文首先分析了现有的能够处理知识库中不一致性的逻辑的不足，然后定义了超决定结构、模型和语义的概念，具体描述了超决定语义的计算过程，从而给出了一种能够处理知识库中不一致性的逻辑,并对该逻辑进行了一些讨论.     

基于本体的跨语言信息检索模型

随着网络信息的日益丰富和用户需求的提高,人们已经不能满足于仅仅在同一语种中进行检索,跨语言的信息检索(CLIR)因而受到人们越来越多的关注。为此,本文提出了一种新的基于语义的跨语言信息检索模型Onto-CLIR,该模型在传统信息检索技术的基础上,利用本体来刻画不同语言中对应的领域知识,以解决从查询语言到检索语言之间转换过程中出现的语义损失和曲解等问题,从而保证在检索过程中能够有效地遵循用户的查询意图,获得预期的检索信息。本文以体育新闻检索为背景,以英文查询作为查询请求,检索来自新浪网的体育类新闻,结果表明采用基于本体的跨语言信息检索方法之后检索的查全率和查准率平均提高10个百分点左右,有效地改善了检索性能。     

前言

<正>数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术,发掘数据对象蕴含的知识与规律,为任务决策提供有效支撑.国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确指出,数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑.在大数据时代背景下,数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域.然而,随着人工智能、移动互联网、云计算等信息技术的快速发展,数据挖掘研究在理论、方法、应用等多个层面均面临新的挑战.