BR_0代数中的~*理想及其诱导的商代数

通过在BR0代数中引入了新的运算*,首先定义了BR0代数中的*理想、素*理想、生成*理想、极大*理想,并研究了对应理想的一些性质;其次,通过(素)*理想构造出1个同余关系,并证明了1个BR0代数在该同余关系下的商代数还是(全序)BR0代数.     

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.     

U*-逆半群的一些性质

主要研究了L~*-逆半群的1个子类——U~*-逆半群。首先引入U~*-逆半群的定义,其次证明了半群S为U~*-逆半群的充分必要条件是对任意的x∈S,存在唯一的元素x0∈H_1~*,使得x≤x0,并进一步给出了U~*-逆半群是F-富足半群的充要条件是M=H_1~*,从而将L~*-逆半群与F-富足半群之间建立了联系。     

关于知识发现系统的扩展性研究

在总结和分析目前基于数据库的知识发现的理论、技术和方法现状的基础上,对知识发现的发展趋势进行了探索,介绍了在作者先前提出的基于双库协同机制的知识发现理论的基础上,就整个知识发现过程的机理、ＫＤＤ扩展性结构和运行机制所进行的深入研究。     

标准C*-代数间保持一类正元比较关系的映射

假设H是一个复Hilbert空间,AH是H上的一个标准C*-代数,AH+是AH中所有正元构成的集合.1977年,Cuntz引入了C*-代数中正元的比较关系.设A是一个C*-代数,任给A,B∈A+,若存在X∈A+,使得A=XBX*,则记A≤B.文章刻画了定义在AH+上的所有双边保持此关系的弱连续半线性满射.     

船舶智能监控系统的设计与实现

针对传统基于DCS结构的船舶控制系统在信息处理和知识发现方面存在的问题,提出一种船舶智能监控系统的结构、基于集成智能的信息管理系统,着重介绍了该系统的结构、功能和实现方法.     

利用跳点搜索算法加速A*寻路

介绍广泛应用于游戏寻路中的标准A*算法,指出跳点搜索(JPS)算法使A*生成并扩展的节点数量很少,而且到达目标的速度很快.因为跳点搜索能够消除路径间的对称性,通过在直线和对角线方向上修剪节点来识别后继,在搜索时跳过了大量可能会添加到open列表和closed列表中的中间节点以及其他计算,这使搜索速度有了很大提升.在5个基准网格地图上测试A*+JPS对A*的相对加速比,实验结果表明:跳点搜索可将标准A*搜索的速度提高一个数量级甚至更多,并且速度收益的程度取决于基础网格地图的地貌,对于大的开放区域,跳点搜索更加高效.另外,跳点搜索对A*在节点扩展数量上的改进甚至比搜索时间的改进更加显著.无论从搜索时间还是从节点扩展数量上,A*+JPS都明显优于A*,利用跳点搜索算法可显著加速A*寻路.     

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.     

奇异介子对前身中子星转动惯量的影响

本文利用相对论平均场理论并考虑重子八重态{n,p,Λ,∑－,∑0,∑+,Ξ－,Ξ0},研究了σ*,φ介子对前身中子星转动惯量的影响. 研究发现：考虑到σ*,φ介子的贡献,σ0,ω0,ρ0介子的势场强度以及中子和电子的化学势都明显降低了.同时还发现,与不考虑σ*,φ介子的贡献时相比,前身中子星质量的最大值和转动惯量的最大值也都降低了,并且前者的减小量大于后者的减小量.     

Research on Inner Mechanism and KDTLM Theory of Knowledge Discovery

The inner mechanisms were put forward solely by the author Yang Bingru.Among the inner mechanisms the double-base coope-rating mechanism,doubie-mechanism,double-basis fusion mechanism and information increasing mechanism are introdueed in this paper.The expansibility structural models of KD(Knowledge discovery)are Described including KDD“.KDK“,KD(D＆K)and DFssm,ete..Some innovative methods,such as a mining algorithm and auto-evaluation method are introduced.On the basis of all above parts,KDTIM(Knowledge dis-covery theory based on inner mechanism)theory is the advanced theory.and explination of the mainstream driving to KDbrought by re-search on inner mechanism and KDTIM is presented.     

Research on Inner Mechanism and KDTIM Theory of Knowledge Discovery

TheresearchonKDismainlytotakeonitstaskdescrib ing ,knowledgeevaluationandknowledgerepresentationasthethread ,andtheeffectiveKDalgorithmswereregardedasthecenterintheworldatpresent[1],whichisthemainstreamandfundamentalkeywithinquitealongtime.However,thelimitationofdataminingtobothstructureddataandcomplex typedataisexactlycomingfrompeople’sscarceunderstand ingandresearchoftheinherentlawinKDsystem .IfKDisconfinedtoasealedpattern ,aseriesofunavoidablequestionswillbecaused ;andifKDandsomereleva…     

基于认知心理特征的协调器及相应KDD过程模型

为提高KDD自认知能力,首次提出了基于认知心理特征的启发协调器和维护协调器.讨论了其设计及相应的实现算法.为实现知识库的自聚焦和实时维护,引入了双库协同机制用于方向搜索和方向挖掘.建立了相应的过程模型KDD*,实验结果显示此过程模型改善了KDD的性能.     

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。     

BL_Δ~*系统的完备性

研究了BL*系统和BR0-代数.首先在BL*系统的基础上添加了一元逻辑连接词Δ,得到BL*系统的一种模式扩张BL*Δ系统,随后提出了ΔBR0-代数的概念,其次研究了ΔBR0-代数中的Δ-滤子及其性质,最后证明了BLΔ*系统的完备性,给出了BLΔ*系统的广义演绎定理.     

知识发现技术在政府决策支持系统中的应用

基于知识发现的政府决策支持系统的开发能够为政府做出更合理、更科学的决策提供数据支持。讨论了政府决策支持系统的特殊性,分析了知识发现的系统架构,介绍了基于关联规则的知识发现与数据挖掘技术,提出了用Apriori算法进行政府决策支持系统开发的思路。     

BL*Δ系统的完备性

研究了BL^*系统和BR0-代数.首先在BL^*系统的基础上添加了一元逻辑连接词Δ,得到BL^*系统的一种模式扩张BL^*_Δ系统,随后提出了Δ BR0-代数的概念,其次研究了Δ BR0-代数中的Δ-滤子及其性质,最后证明了BL^*_Δ系统的完备性,给出了BL^*_Δ系统的广义演绎定理.     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

基于广义归纳逻辑因果模型的知识发现与算法实现

以语言场、广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型为理论依据，分析了广义因果联系类知识的发现机理，给出了因果联系类知识发现的实现算法。该算法为解决具有随机不确定和模糊不确定性特征的因果联系类知识的发现提供了行之有效的方法。通过算法的运行实例，验证和说明了算法的正确性和有效性。     

B_q~*→D_qV和P_qD~*非轻弱衰变的研究

基于强子、电子对撞机LHC和Belle-Ⅱ上的重味物理实验,详细研究了B~*→DD~*、Dρ~-、DK~(*-)、πD~*和KD~*等非轻衰变.采用简单因子化方法计算了这些过程的衰变振幅,并利用BSW模型计算了和这些过程相关的形状因子,进而给出了这些衰变过程的分支比和极化分数.从数值结果来看,B_q~*→D_qD_s~(*-)和D_qρ~-衰变有比较大的分支比,数量级高达10~(-8).因此,这两个过程将有望较早地被LHC和Belle-Ⅱ实验所观测到.