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可拓数据挖掘研究进展 总被引:3,自引:1,他引:2
可拓学研究用形式化模型解决矛盾问题的理论与方法,可拓数据挖掘是可拓学和数据挖掘结合的产物,它探讨利用可拓学方法和数据挖掘技术,去挖掘数据库中与可拓变换有关的知识,包括可拓分类知识、传导知识等可拓知识.随着经济全球化的推进,环境的多变促使了信息和知识的更新周期缩短,创新和解决矛盾问题越来越成为各行各业的重要工作.因此,如何挖掘可拓知识就成为数据挖掘研究的重要任务.研究表明,可拓数据挖掘将具有广阔的应用前景.将介绍可拓数据挖掘的集合论基础、基本知识和目前研究的主要内容,并提出今后需要进一步探讨的问题及其发展前景. 相似文献
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解决矛盾问题的可拓模型与可拓知识的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
可拓学是解决矛盾问题的学科,在可拓学的可拓模型原型的基础上,明确了计算机解决矛盾问题的可拓模型,它包括三部分:关联函数、可拓知识和推理算法,其中关联函数和可拓知识对不同的问题需要利用不同的原理,且它们是逐步变化的.在可拓知识中,关联函数的可拓变换需要通过计算证明其值是逐步增加的.这样,矛盾问题在计算机中才能得到解决.本文通过多个实例来说明解决矛盾问题的可拓模型及可拓知识的建立和实现. 相似文献
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孙弘安 《数学的实践与认识》2007,37(11):180-184
根据蔡文提出的可拓集合的新定义,给出了可拓集合的包含、并、交、非运算的新定义,并讨论了有关运算性质,进而获得可拓域与稳定域的几个交并运算结果. 相似文献
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基于可拓集合的动态分类及其UML表示方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
可拓集合是分析事物的可变性和多变性的理论基础 .本文首先建立了物元与类之间的联系 ,在可拓集合零界的基础上建立了过渡类 ,为了形式化描述出多值分类 ,对关联函数进行约束 ,并利用可拓域与物元变换探讨了动态分类机制 ,最后采用 UML构造型扩展机制对动态分类的表示问题进行初步的研究 . 相似文献
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可拓策略生成方法与技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
知识激活乃至策略生成问题目前仍然是属于探索性阶段.研究了知识生成和智能激发的可拓方法,其核心是利用可拓变换与拓展推理解决矛盾问题,它为技术实现策略生成探索出一条可行之路. 相似文献
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可拓集合及其应用研究 总被引:26,自引:0,他引:26
介绍了扩展的可拓集合概念 ,提出了可拓集合论需要进一步研究的内容 ,并综述了可拓集合在人工智能、市场、资源、检测和控制等领域的应用 . 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(12)
利用可拓数据挖掘,将可拓分类方法应用到高校教师科研考核评价中.对考核结果进行定"量"和定"性"的分析,将教师的科研情况划分为正质变、负质变、正量变及负量变等类型,并计算其支持度和可信度,为科研管理者衡量策略执行效果提供数量化的参考依据. 相似文献
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基于可拓分析的信息模式识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
采用可拓评判方法,应用物元概念和关联函数,确定了玉米螟种群动态分级识别的的经典域物元和节域物元,提出了一种新的基于可拓分析的信息模式识别方法,并探讨了其应用.应用结果表明,历史拟合率达100%,1995、1996两年预报,其结果与实际一致.说明该识别方法具有良好的应用前景,一种全新的模式识别分类器. 相似文献
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CPI指数变换对产品销售影响的可拓数据挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
李小妹 《数学的实践与认识》2009,39(4)
目前对数据挖掘的研究主要集中在对静态数据的挖掘,而在实际工作中,经常要处理的矛盾问题,需要通过可拓变换和可拓变换的运算来解决,这就需要用到变换的知识,需要运用动态数据挖掘或可拓数据挖掘来解决问题.运用可拓逻辑和可拓数据挖掘的理论知识,根据国家消费者物价指数的变换对产品销售数据的影响来研究可拓数据挖掘中传导知识的挖掘,为企业的决策者在目前的市场环境下提出更加合理的销售策略提供依据. 相似文献
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In this paper, we use the constancy of certain subspace valued mappings on the components of the generalized Kato resolvent set and the equivalences of the single-valued extension property at a point 0 for operators which admit a generalized Kato decomposition to obtain a classification of the components of the generalized Kato resolvent set of operators. We also give some applications of these results. 相似文献
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§ 1. Introduction Artificialintelligentisbasedonknowledgeexpression ,atthesametimeitisdependedonusingknowledge .Wecangetanalysisanddecisionandforecastbyusingknowledge .Inlogicsystem ,usingknowledgemeanslogicinferenceordeduction .Now ,manylogicsystemshavebeenproposedasformalmodelsforknowledgeexpressionandreasoning [1 ] ,[2 ] ,[6]— [9] .Althoughpropositionalcalculus(P(X) )isthesimplestlogicsystem ,itprovideswithuniversalmethodforotherlogicsystems.Asweknow ,reasoninginpropositionalcalculu… 相似文献