规则方法中的一些问题研究

讨论了规则方法用于处理不确定信息中存在的一些问题。特别地，对蕴含问题作了更深入的讨论。     

间断区间时态逻辑的语义

区间逻辑不能模拟自然语言中与,或,非时态关系,其公理系统的完备性不易保证。我们建立的间断区间时态知脚注可以克服区间逻辑的上述缺点,本文给出了间断区间逻辑的语法,语义及公理,即描述了间断区间时态逻辑的语义。     

电子商务安全协议的逻辑验证

作者在以前所做的工作中,已对电子商务安全(secure electronic transactions,简称SET)中抽取的片段进行了证明,也对SET中可能存在的问题进行了初步探讨.该文在此基础上,对SET的整个业务流程进行了严格的逻辑验证,通过形式化逻辑方法的验证,发现了SET协议中存在的一些问题,并对如何解决这些问题进行了初步的探讨.     

生产式规则表示中的知识结构

本文分析了规则表示中的知识结构。将规则看成一个过程,并配合规则的特性,给出了避免逐步匹配的缺点。     

模糊数据库中近似相等的研究

近几年,国外对模糊数据库进行了研究,在能源决策及信息检索方面己有所应用。如日本和美国己把模糊数据库用于能源决策、医疗会诊等许多领域,显示了其重要的实用价值。在国内,许多学者也对一模糊数据库进行了有效的研究。     

大型时态数据库中的Burst模式挖掘

首先分析了挖掘整个大型时态数据库时可能存在的两个问题,提出了解决的一种新方法。该方法采用“先分后合”的思想：先将大型数据库划分成多个小型数据集,接着对这些数据集进行四次裁剪后再进行综合评价,最后挖掘出潜在的Burst 模式。实验结果表明,该方法准确有效。挖掘出的Burst模式给公司决策者在制定决策的时候提供参考帮助和支持。     

负增量式关联规则更新算法

模式维护是数据挖掘中一个具有挑战性的任务.现有的增量式关联规则更新算法主要解决两种情况下的维护问题：一是最小支持度不变,而数据量增加;二是数据量不变,而改变最小支持度.本文提出了一种负增量关联规则更新算法.实验表明,该算法是有效的.     

基于间断区间的时态知识表示

一般,用逻辑形式表示时态信息的方法是命题附加一个时间点或时间区间。文［１］指出,时间区间表示单个事件带间断区间是困难的,不过,文［１］定义两个间断区间的时态关系为一个矩阵,其计算量相当之大以至该方法不实用二本文给出一个基于间断区间的时态知识表示模型,它将两个间断区间的时态关系分为２０种,其计算量与Ａｌｌｅｎ的区间演算属同一数量级。     

基于核估计和区间聚类的数据流中异常模式发现

研究数据流中异常模式发现问题。为保证可以随时输出当前的异常模式,引入一种简单且有效的数据结构——三层时间区间嵌套模式(TTI),来监测数据流。对新到数据是否为异常加以判断评价的标准不是预先分配的静止阈值,而是由算法(KIC:核估计和置信区间聚类分析)计算得到的动态阈值,从而在仅占用很小内存的前提下提高了算法的准确性。设计的SWMA算法进一步降低了时间和空间复杂度。最后分别在模拟线性模型、非线性模型及带时间戳的真实数据流上对方法的准确性、可行性和时效性进行了验证。     

基于频繁项集与负规则的局部反馈查询扩展

针对信息检索中存在的词不匹配问题,提出了基于频繁项集和负关联规则挖掘的局部反馈查询扩展模型及其算法.该算法对前列n篇初检文档挖掘频繁项集和非频繁项集,并从频繁项集中提取关联词;从频繁项集和非频繁项集中挖掘负关联规则,提取负关联规则后件作为负关联词,计算负关联词与整个原查询词的相关性;根据相关性删除关联词库中与负关联词相同的词项,将余下的关联词项作为最终扩展词,并与原查询组合成新查询,实现查询扩展.实验结果表明,该算法能发现虚假的负关联词,有效地提高和改善信息检索性能.