一种改进的知识发现算法及其应用

针对基于留数分析和递归切割的模式发现算法的不足,提出了一种改良的模式发现算法。算法不仅能处理具有特殊分布的样本集,针对不同属性对知识发现的贡献不同而区别对待,同时计及切割产生的子空间数量对模式判别准则的影响。在人造数据集和电力系统安全稳定评估的应用验证了算法的有效性。与原算法相比,知识发现的效率更高、应用范围更广泛。     

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.     

基于加权双向二维线性判别特征的焊点检测算法

为克服现有自动光学检测(AOI)算法的缺陷,针对AOI的特点,对传统的双向二维线性判别方法进行改进,提出一种基于加权双向二维线性判别方法的焊点检测算法.在计算协方差矩阵时,对不同的类别以及类内不同的样本进行加权,从而提取更有判别力的特征.将改进后的算法应用于焊点检测,可实现对不同批次用料的自动分类.文中提出的算法检测速度可以满足实际需要,且与现有AOI系统中常用的图像对比算法和图像分析法相比,可以显著降低误报率.     

一种基于P2P模式的普适服务发现的策略

为了提高普适环境下的服务发现效率,基于P2P(peer-to-peer)网络模式提出了一种新的服务发现策略.基本做法是借鉴chord算法的环状拓扑结构及其采用的分布式哈希表(distributed hashing table,DHT)算法,将位于环上的各节点维护的指针表通过计算后删除冗余节点,加入相应的远程索引.远程节点的加入是为了构建small-world网络.与一些已经提出的采用随机选取远程连接节点的算法不同,本文将通过本地节点的计算来选取远程节点,保证加入远程连接节点后使服务发现的范围覆盖整个网络,而其指针表长度不变.通过仿真证明了该算法能有效减小服务发现的路径长度,提高服务发现成功率,将服务发现路径长度控制在O(log2N)数量级.     

静态数学模型发现系统的发现推理机制

阐述了用于多种静态数学模型发现系统ＦＤＳ的发现推理机制及原理，提出发现推理的组合模板方法和误差判别切换算法。     

一种改进的圆裁剪算法

对圆裁剪的经典算法进行了改进，引入4个判断准则，在经典算法进行求交点前就能准确地判别出位于矩形框边界外的交点，从而不必去计算出这些交点的坐标。实践证明，改进后算法的效率有了一定的提高。     

基于KS检验的高斯混合模型分裂与合并算法

高斯混合模型是有限个独立高斯模型的线性组合,估计其子模型个数是一个重要的研究问题.一类典型的算法是以最短描述长度为目标函数,在迭代过程中通过对子模型进行分裂与合并操作确定子模型个数.这类方法一般采用熵比、KL散度和模型相似度作为分裂和合并的判别准则.但是熵比或KL散度准则对稀疏子模型和凹形子模型过于敏感导致过度分裂,模型相似度准则不能反映合并后模型的高斯拟合优度导致过度合并.在算法的迭代过程中,这些过度分裂与合并操作产生振荡现象.针对估计子模型个数时出现的过度分裂与合并问题,基于KS检验的高斯混合模型的分裂与合并算法选择熵比与KS检验作为分裂的判别准则,模型相似度和KS检验作为合并的判别准则.最后在六个数据集上进行了实验证明算法的有效性.     

面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法

针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.     

基于已存信息的知识发现更新方法

在挖掘关联规则和序列模式过程中,用户往往需要多次调整最小支持度,才能获得有趣的关联规则和序列模式.现给出基于已存信息的知识发现更新方法———PSI算法和大PSI-seq算法,以提高挖掘知识的效率.     

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。