超星发现系统对知识关联的运用

超星发现系统是一款资源发现系统.目前在国内,该系统与同类发现系统比较后,被认为在多方面具备一定优势,抑或有着其他发现系统没有的特点.它通过对知识关联的应用,在知识挖掘和数据分析方面起着重要作用,最终有助于知识的组织与管理,以及知识发现.本论述首先就相关的概念,即知识单元、知识网络、知识关联、知识发现和资源发现系统等做—个简单论述.其次,对该系统在知识关联方面的应用做—个介绍.再结合相关概念,总结了该系统对知识关联的应用在知识组织、知识管理、知识发现等方面起到的积极作用.最后,谈一谈超星发现系统在知识关联方面还存在的两点不足之处.     

基于有限元仿真结果的知识发现

提出了通过数据挖掘技术实现基于有限元仿真结果的知识发现．分析了数据挖掘的一般步骤，建立了基于有限元仿真结果的知识发现系统，论述了知识发现系统的各个模块及实现该系统的关键技术；对粗糙集和主成分分析法作了简单的介绍，并举实例对粗糙集方法作了说明．通过数据挖掘技术将计算实例提炼出来，作为一种知识源参与到设计优化过程中去，将CAE从设计验证层次提升到设计驱动层次．     

图书馆知识发现系统应用状况分析

图书馆作为为人们提供知识服务的宝库,想要满足人们日益增长的需求,就需不断提升自身服务的质量,创造良好的知识环境。知识发现系统就是为收集更多有用的知识而产生的。对图书馆知识发现系统的应用状况进行了分析研究。     

基于知识发现技术的神经网络专家系统

为了克服传统专家系统的３大缺陷，在讨论专家系统新技术的基础上，探讨如何在专家系统中融入知识发现的技术，提出一个新的系统框架，在其中使用的一些知识发现算法包括历史数据库中的数据挖掘及知识库中的知识发现，对此新的专家系统框架给予了实验。结果是：系统运行后，既可以发现新知识，又可以改进原有规则。这样大大提高了系统知识获取的能力，而且也求精了知识库。     

一种基于用户过程的知识发现建模方法

从开发真正实用的知识发现集成系统的目的出发,指出对用户知识发现活动的全面支持是ＫＤＤ系统成功的关键。通过对知识发现过程的系统分析,建立起面用户地过程模型。     

马铃薯专家系统中基于遗传算法的知识发现的研究

主要讨论了从数据库中发现有用的知识建造专家系统,利用遗传算法构建知识发现子系统,以解决在处理复杂数据时的仿真丢失问题。结合项目实际设计了系统的结构和工作流程,并对实现系统的关键技术进行探讨和构想,以此提高求解问题的效率,增强系统在实际应用中的适用性。实现了遗传算法在马铃薯专家系统建立过程中的应用。     

粗糙集理论中新的知识发现方法

与现有的基于属性简约的知识发现方法不同。本文基于粗糙集合理论定义了两类新的知识发现，即１、２类知识发现（ＦＣＫＤ，ＳＣＫＤ），目的是在知识系统动态变化后，通过减小知识的粗糙度，发现规则中没有的，有决定性作用的新属性，在此意义下改变规则中属性结构，并发现新的规则，定义了两个用发现新属性的算子，给出了两个定理、一个推论及其证明，并通过实例对提出的方法作了说明。     

面向KBS分布式知识发现平台的设计

采用Multi-Agent架构的非线性设计模式,研究KBS中领域知识的知识发现方法.给出了一种基于Multi- Agent的并行知识发现模型,并以分布式挖掘技术扩充现有知识发现模型;将该模型应用于KBS中领域知识发现中,设计了一种面向KBS分布式知识发现平台.分析结果表明,该设计方法是一种解决KBS分布式知识发现的可行方案.     

基于知识网格的知识发现模型及应用设计研究

概述了知识网格和并行分布式知识发现,介绍了基于知识网格的知识发现的模型,对网格环境下知识发现应用进行了设计。     

知识发现与知识挖掘技术及其应用

介绍了知识发现与挖掘技术的相关概念及常用的技术方法,对知识发现与挖掘过程进行了描述,阐述了知识发现的几种具体的应用形式。     

一种基于粗糙集的知识约简方法

最佳知识约简问题是信息系统与知识发现中面临的一个重要问题.提出了基于粗糙集的理论对信息系统生成的差别矩阵进行约简的方法.该方法先对连接差别矩阵进行一致化处理,然后再将差别矩阵进行约简,最后在约简后的矩阵中作最佳知识约简.     

基于粗糙集理论的医院院内感染数据挖掘

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的新型数学工具 ,已广泛应用于人工智能的许多领域特别是数据挖掘和知识发现领域。本文首次将基于粗糙集理论的数据挖掘技术应用于医院院内感染的知识发现 ,在智能诊断的知识自动获取方面取得新的进展。     

一种基于用户过程的知识发现建模方法

从开发真正实用的知识发现（KDD）集成系统的目的出发,指出对用户知识发现活动的全面支持是KDD系统成功的关键．通过对知识发现过程的系统分析,建立起面向用户的过程模型．实践证明,对用户工作的良好理解对于开发新型KDD集成系统具有重要的指导意义．     

数值仿真结果中知识发现的模糊-粗糙集方法

分析了塑性成形过程数值仿真结果的特点和采用离散化作为粗糙集数据预处理方法的不足,提出用模糊-粗糙集算法对仿真结果进行数据挖掘,并以NUMISHEET’93中盒形件拉伸为例进行了数值仿真,从中提炼出对加工工艺和模具设计有指导意义的产生式规则,且每条规则都有可靠性度量,有利于知识推理中的规则调度．研究结果表明,该算法是一种适用于本领域特点的更有效的算法．     

基于粗糙集的转炉炼钢知识发现模型

针对转炉炼钢知识发现的特点,采用粗糙集理论进行分析,应用数据清洗、标准化及离散等方式对转炉炼钢生产数据进行预处理,以炼钢生产的主要影响因素作为知识发现的条件属性,以转炉冶炼终点控制目标作为知识发现的决策属性,建立了基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型,实现转炉炼钢生产知识的自动发现、获取和规则提取。以转炉冶炼终点钢水温度的变化规律做为知识发现的决策属性,采用210 t转炉炼钢实际生产数据进行模型的应用测试,结果表明提取出的铁水硅含量、铁矿石质量、氧气消耗量等影响因素对转炉冶炼钢水终点温度存在重要影响,且模型提取出的转炉炼钢终点钢水温度知识规则与现行转炉炼钢现场的变化规律一致,证明基于粗糙集方法的转炉炼钢知识发现模型的有效性。     

知识发现过程中连续属性离散化方法研究

在综合分析知识发现过程中连续属性离散化方法的基础上，提出了一种基于全局聚类分析来处理连续属性离散化问题的方法。实例验证结果表明该方法对知识发现过程中连续属性离散化的划分更为合理。     

EPON系统注册过程

注册是指新连接的或离线的ONU加入到EPON系统的过程,是EPON系统正常运行的前提.该文首先详细分析了注册过程和产生注册冲突的原因,并比较了两种解决注册冲突的方案.然后对IEEE802.3ahDraft3.0采纳的冲突退避方案进行了仿真,并对注册过程中的两个重要参数———注册窗口的大小和周期进行了讨论,得出了优化值.