多智能体技术在基于双库协同机制的知识发现KDD*模型设计中的应用

KDD^*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型，是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD^*的智能性，设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统，利用多智能体技术，实现了数据预处理，数据挖掘，知识的自动获取，基础数据库与知识库的同步进化与协调，知识的评价与表示等功能。     

数据库中的知识发现

通过对数据库中知识发现和数据挖掘基本概念的分析,总结了数据库中知识发现的实现过程。其具体步骤包括对知识发现应用领域及终端用户的目标理解、创建一个目标数据集、数据的整理和预处理、降维和转换、挖掘等。     

基于内在认知机理的知识发现理论及其应用

介绍了基于内在认知机理的知识发现理论KDTIM这一新框架，主要内容包括：3个奠基性的机制——双库协同机制、双基融合机制、信息扩张机制；由此诱导出的5种新知识发现过程模型，派生出的9种新的技法，引发出的4类新型实用智能系统. 基于KDTIM开发的知识发现软件系统ICCKDSS， 及其典型应用. 并对KDTIM与相关工作进行了比较.     

知识发现系统原型构架的研究

简述了知识发现的处理过程,在此基础上对知识发现系统的原型构架进行了研究并分析了其工作原理,最后探讨了知识发现系统存在的主要问题。     

数据挖掘技术与数据库知识发现

本文主要介绍数据挖掘技术（DataMining）与数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）的概念、数据挖掘算法、数据挖掘技术流程、数据挖掘技术的应用现状。并阐述了数据挖掘与数据库知识发现的区别、联系与面临问题。     

知识发现和数据挖掘的研究

近年来，随着信息产业的急剧发展，数据大量地产生和搜集，使得传统的数据管理方法不能有效地使用这些数据为人们服务。于是，人们不得不去寻找一种新的方法和技术，使之能够智能地、自动地将这些数据转化处理为有用的信息和知识。知识发现和数据挖掘（ＫＤＤａｎｄＤａｔ...     

用神经网络来进行数据库中知识发现

讨论了数据库中的知识发现的基本技术，提出了一种适用于数据挖掘的神经网络方法，并给出了神经网络数据挖掘系统的构造过程，应用结果表明该方法是可行有效的，并对该方法进行了深入的讨论。     

基于 Rough Set 的知识发现系统

ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具，已广泛应用于人工智能的许多领域特别是ＫＤＤ领域。文章介绍了ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的基本思想，并着重讨论了几个基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的典型ＫＤＤ系统。     

数据库的知识发现

数据库的迅速发展使得人们不仅用数据库来进行查询和检索,而且帮助人们从数据中抽取带有结论性东西,文中介绍了数据库知识发现的研究内容,方法、研究重点,并叙述了它在数据库发展中的作用。     

数据库的知识发现

数据库的迅速发展使得人们不仅用数据库来进行查询和检索,而且帮助人们从数据中抽取带有结论性东西．文中介绍了数据库知识发现的研究内容、方法、研究重点,并叙述了它在数据库发展中的作用．     

基于支持向量机的决策系统知识发现

从规则获取和类别预报两方面研究支持向量机(SVM)方法在决策系统知识发现中的应用。对于规则获取，用SVM对决策系统进行条件属性约简并提取特征对象，进而基于较少的特征对象提取规则，使得规则获取的难度和速度都有所改善；对于类别预报，利用SVM对决策系统的对象进行分类，得到一个简单的判决函数。该判决函数可以完成对样本的类别预报，起到与决策规则类似的作用，而且此方法比传统方法简单易行。实验表明，将SVM方法用于决策系统的知识发现，不仅简便可行，而且可以提高速度。对于较大的决策系统更能体现出该方法的优越性。     

知识发现的逻辑系统综述

针对知识工程与知识发现的逻辑基础理论问题,从逻辑学发展出发,论述并构思了与计算机相关的逻辑系统结构,阐述了现代逻辑对于计算机科学技术的发展所产生的重要影响,表明现代逻辑是人工智能和知识工程学科的重要理论基础.     

知识发现系统内在机理

介绍了杨炳儒教授独立提出的知识发现系统内在机理中的3个机制--双库协同机制、双基融合机制、信息扩张机制,及在其上构建的KDD*,KDK*,KD(D&K),EsKD结构模型.并介绍了在知识表示方法、发现算法与自动评价方法等方面的创新性成果.     

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 experiment, the structure of ESKD is effective and feasible.     

云端装配知识发现系统的设计与实现

主要介绍了云端装配知识发现系统的总体设计思路、总体设计结构、粗糙集处理引擎设计、软件架构设计和详细实现,用户在浏览器就可以完成对上传的数据进行参数设置、完整性处理、离散化处理、属性约简、知识生成和知识过滤等一系列操作。     

PMTU探测算法分析与研究

数据包在网络上传输到目标站点,包长不能超过PMTU值.研究PMTU探测算法的目的是为了尽可能封装大的IP数据包,提高网络资源利用率.分析了数据报文分片机制.探讨了目前主流的PMTU探测算法,如递增法,递减法,分层探测算法的优缺点.并在此基础上提出和实现一种改进的PMTU探测算法,经过对不同站点进行测试,结果表明改进的算法发包数量较少,探测值也更精确.     

模糊信息系统的一种规则提取方法

该文定义了一种相似度量算子对对象间关于属性的接近程度,并基于此提出了代表一类模糊相似关系的模糊不可区分关系R:B,即关于对象的模糊不可区分关系.以此模糊相似关系为基础,在广义近似空间(U,R:αB)中定义了上、下近似算子;并引入阈值α,β,即允许一定程度的错误分类率存在,讨论了属性间的相互依赖关系,且给出应用实例.     

基于贝叶斯方法的知识发现

贝叶斯方法是概率统计学中一种很重要的方法。贝叶斯网络就是根据各个变量之间概率关系用图论方法建立的模型,本将概率统计的贝叶斯规则应用于知识发现,建立图论模型进行数据挖掘,章最后应用贝叶斯网络对于实际的数据库进行知识发现,其结果说明了这种方法的有效性。     

基于Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

针对商务决策支持系统中存在信息不确定、冗余数据量大的问题,提出了一种基于Rough Set理论的提取最小规则算法。该算法的核心是改进的分明矩阵属性约简和启发式的属性值约简。通过算法对原始数据表中的冗余属性和属性值进行约简,得到了决策表和最小决策规则。最后,对商务决策支持系统的实例进行数据约简,挖掘其中的隐含知识,获取了有价值的决策信息。