带有预定时标连杆轨迹的优化尺度综合

研究了利用机构输出特性的谐波特征参数进行带有预定时标连杆轨迹优化尺度综合的方法。即以“数值图谱”识别的机构尺寸型为初始参数优化出最优的尺寸型,然后再计算实际机构的尺寸参数。     

网格知识发现服务架构的研究

网格知识发现是一种并行分布武的知识发现模式．克服了以数据挖掘为代表的传统知识发现技术的种种局限,将网格上分散分布的数据挖掘算法、工具、软件等整合起来,并将这些元素通过元数据进行组织形成一个高度集成的知识发现体系．笔者进行了网络知识发现的知识发现服务架构的研究,并将知识发现服务作为知识网格的一部分集成到网格知识环境中．     

基于结构相似度的多尺度局部社区发现算法

社会网络规模巨大且结构动态变化给传统社区发现算法带来了巨大挑战,局部社区算法通过种子节点进行扩展得到局部社区,较好解决了这些问题。结合节点结构相似度在传统社区定义的基础上提出了一种新的社区定义,在该定义基础上引入尺度因子并定义了结构模块度,基于该模块度提出了一种多尺度局部社区发现算法,并改进该算法使之应用到局部重叠社区发现。通过实验选择效果较好的节点结构相似度,在真实网络中和其他局部社区发现算法进行对比实验,结果表明该算法具有较好的性能。     

面向分布式知识发现的知识网格框架及其实现

将Web服务与网格技术相结合,给出了知识网格的三层框架模型,它包括本地资源层、知识网格中间层以及知识网格应用层,以满足在分布式环境中并行处理数据,发现知识的要求.用语义学习实例描述了知识发现在知识网格平台上的执行方式.     

办公自动化系统中知识发现的研究

针对传统办公自动化系统只能处理公文数据,阐述了知识管理在办公自动化系统的作用,给出知识发现的体系模型,并对知识发现与提取的算法进行了研究,利用知识聚类与相似度的计算生成知识。     

基于数据仓库技术的决策支持系统中的知识发现

基于数据仓库技术的决策支持系统结构框呆，探讨了决策支持系统中知识发现的主要方法及关键技术，并进一步阐述了知识发现过程加应注意的几个问题以及知识发现的发展方向。     

数据库中知识发现与挖掘

本文对当今计算机科学中的热点研究问题－数据库中知识发现进行了全面的介绍。讨论了春与其它学科的关系,并介绍了数据库中知识发现的重要阶段－数据挖掘中的一些概念。     

数据库知识发现技术及发应用

随着社会信息化进程的飞程发展，各种应用数据库及存储数据量急剧增长，已远远超人类目前的分析和理解能力，因此如何从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息的研究，即数据库知识发现KDD（Knowledge Discovery in Dafabase)具有十分重要的现实意义。     

基于数据仓库技术的决策支持系统中的知识发现

基于数据仓库技术的决策支持系统结构框架 ,探讨了决策支持系统中知识发现的主要方法及关键技术 ,并进一步阐述了知识发现过程中应注意的几个问题以及知识发现的发展方向     

电网知识协同发现策略研究

传统的电网知识挖掘,仅仅是对电网数据库进行挖掘,是一个相对孤立且封闭的发现过程,忽略了知识的再创新,本文提出一种新的电网知识发现策略,它将电网数据库和电网知识库有机的联系起来,构建基于双库协同机制的电网知识协同发现模型,视电网知识库的发现为一个可扩展的和不断进化的动态系统,同时对电网两库进行挖掘,实现电网知识库与电网数据库的同步进化,改变与优化了传统电网知识发现的过程和运行机制,实现多源头聚焦与减少平价量,提高了电网挖掘效率。通过实例验证该模型在电网短期负荷预测知识协同发现过程中同层次的综合考评,实现对预测方式进行的优化或细化更新预测知识。     

多媒体数据库的知识挖掘

介绍了多媒体知识挖掘的基本结构,说明了不同类型多媒体数据挖掘的基本方法和技术,包括文本数据、图形图像音频数据以及因特网上数据,并对多媒体数据表示进行了介绍和展望。     

聚类分析技术与基因数据知识发现

聚类方法是面向基因数据库知识发现的主要手段之一。随着后基因时代的到来，巨量的基因数据向现有的聚类分析方法提出了严峻的挑战。就基因数据库知识发现的内容、聚类方法在基因数据分析中的应用和基因数据库的特征进行了分析与探讨，指出面向基因数据分析的聚类方法必须解决基因数据集巨量性、异构性、高维性等6个固有特征所产生的一系列问题。     

ESKD-A New Structure of Expert System Based on Knowledge Discovery

A new structure of ESKD (expert system based on knowledge discovery system KD (D&K)) is first presented on the basis of KD (D&K)-a synthesized knowledge discovery system based on double-base (database and knowledge base) cooperating mechanism. With all new features, ESKD may form a new research direction and provide a great probability for solving the wealth of knowledge in the knowledge base. The general structural frame of ESKD and some sub-systems among ESKD have been described, and the dynamic knowledge base based on double-base cooperating mechanism has been emphased on. According to the result of demonstrative experi- ment, the structure of ESKD is effective and feasible.     

知识发现与数据可视化技术浅析

数据挖掘和知识发现、数据可视化技术都是发现数据库中数据中隐藏的信息的有效途径。知识发现过程离不开数据可视化的支持，数据可视化分析本身是一种知识发现的过程，并提到将知识发现与数据可视化有机集成的问题。     

基于知识发现复杂不确定性系统预测模型研究应用

针对复杂不确定性系统特性,将知识发现理论方法与预测理论方法有机结合起来。在研究适于预测知识发现理论与挖掘方法的基础上,继承传统统计学、概率论和神经网络等预测理论与方法,构建了基于知识发现多目标、多因素集成化预测模型(integratedpredictionmodelbasedonknowledgediscovery,IPMK),并通过对油气储量、产量和需求量的预测,验证了预测模型的有效性与实用性。     

基于模式语言的设计知识描述与发现方法研究

针对网络协同产品设计过程中知识表现形态的复杂性、多样性和不确定性特征,在对模式语言概念分析的基础上,应用信息论和模糊综合评价方法,提出一种基于模式语言方式设计知识描述方法与知识描述存储表结构,建立了基于模式语言的知识发现和知识综合模糊评价模型.以冲压模具的设计为例,验证了基于模式语言的设计知识描述和知识积累方法的可行性和实用性.     

在FMS设备维修记录中发现故障诊断知识的方法

在设备维修记录中发现故障诊断的知识 .分为两个阶段 ,即准备阶段和知识发现、建立阶段 .准备阶段从维修记录中选择一条或几条相关记录 ,并将其分解成与之相关的概念和属性 ;知识发现、建立阶段在概念树和属性库中发现概念和属性间的新联系 ,进而发现知识并将其表达成故障诊断规则形式 .应用于FMS设备维修系统表明该方法行之有效 .