空间数据概念树提升算法研究

本文提出了空间数据概念树提升算法．该算法对基于规则的面向属性的概念埘提升算法作了改进，主要是引入可性度因子对规则进行修正．并实行主概念属性一次性泛化。整个算法无需回溯。     

基于粗糙集的数据概化算法

应用粗糙集理论对大型数据库中的数据概化进行了研究，提出了对数据的动态概念层次划分算法，用以对相关数据集进行属性约简，并在此基础上挖掘概化特征，动态维护概念层次树。     

基于概念相容性的概念树自动生成算法

在面向属性归纳(AOG)的数据挖掘中,属性归约及概念归纳都离不开概念层次.而概念层次一般都是先验的,当出现概念层次中没有的新的概念时,无法进行归纳.以属性论为基础的概念相容测度,将概念层次单纯的文字表示转换为其定性基准的表示,给出了名称型属性的概念层次树的动态生成算法.当有新的属性值出现时,可以不用重新生成概念树,只需调用该算法,将新的属性值插入已有概念层次树即可.从而可以让概念归纳与修改概念层次同时进行,使AOG具有了动态归纳的特性.     

基于概念格的产品信息描述及其优化策略

给出了利用概念格结构描述并显示产品信息特征的方法，介绍了如何利用关键格以及属性相似性聚类策略优化显示结专。在此基础上．建立了一种用于Web信息处理和显示的概念格结构模型，通过一个例子说明了具体应用和软件实现，并对其现实意义进行了分析。     

用实数编码的遗传算法构造斜决策树

决策树方法是一种通过构造决策树来发现训练集中分类知识的数据采掘方法,其核心是如何构造决策树,构造决策树的关键是找出表示内部节点的最佳扩展属性。扩展属性有单属性和联合属性,由单属性形成的扩展属性集小,可以容易地找出最佳扩展属性,构造单元树的速度快,但是生成的单元树规模大,并可导致子树复制、一个属性的多次测试等;用联合属性作为扩展属性,生成的多元树规模小,能有效地克服单元树     

基于攻击树的信息系统安全度量

首先介绍了当前信息系统安全领域研究的现状，指出定量研究正逐渐成为研究的热点。然后介绍了攻击树的概念，并利用其特点对当前比较常见的缓冲区溢出攻击进行定量的建模分析，并对分析过程中用到的概念进行了定义。通过分析发现，利用攻击树模型对信息系统安全进行度量，是比较好的选择。最后对本模型的特点进行了讨论。     

基于种群协同进化的分类判定树构造算法

提出一种基于两种群协同进化的分类判定树构造算法，该方法充分利用协同进化的强搜索能力和渐进学习等特点，通过设计两个协同进化的种群：一个表示选择的属性子集，另一个表示如何构造判定树，保证在搜索曩优判定树的过程中同时对属性子集选择、判定树的构造进行综合优化，最终获得一个较好的分类判定树。作为实验验证，我们把新算法应用到一个困难的真实问题一胸癌诊断，结果表明了新算法的有效性。和其它算法的实验结果比较，新的分类方法比C4.5和文[1]方法构造出更好的判定树，即去除了多余的属性、具有更高的分类精度。     

OWL中的概念相似度计算和应用

为了提高信息检索的查全率和查准率,经常要处理相似的概念,因此计算概念间的相似度是必要的.OWL中的概念有如下两个特点:概念按照继承关系形成了一个层次结构的分类树,子概念继承父概念的属性;概念的属性由断言条件定义.概念相似度计算分为两步:首先,递归计算相同属性的数量;然后,根据相同属性的数量计算概念相似度.计算模型利用了OWL的较为完整的信息,计算结果与人为判断基本吻合.     

基于属性结构的本体映射方法

提出基于本体概念属性结构的本体映射方法。从多角度提取本体属性的描述特征,综合处理本体之间属性的映射,形成2个本体共同的属性结构树。利用属性结构树寻找概念属性的层次关系,以度量本体概念间的语义相似度。实验结果表明,属性结构是影响本体映射的因素之一,该方法有效。     

基于数据构造的仿真技术及应用

介绍了基于数据构造虚拟原型开发技术的概念及两个关键技术，通过和现有虚拟原型开发技术比较，给出基于数据构造虚拟原型技术的优点。着重分析在计算机虚拟实验系统开发过程中，如何通过数据构造计算机虚拟器件，以及如何利用数据驱动机制通过虚拟器件的数据模型来实现器件的功能、属性，并最终实现整个虚拟实验。