知识过滤与属性f-迁移依赖

依据S-粗集,给出f-迁移知识,F-迁移知识,知识过滤度和知识过滤属性f-迁移依赖的概念,提出知识过滤属性f-迁移依赖定理,给出知识过滤属性f-迁移依赖在知识识别中的应用,揭露了知识过滤的本质.     

知识依赖与知识依赖特性

给出S-粗集(Singular rough sets)中的知识，f^--知识和它们的属性集结构；利用这些概念，给出知识的f-依赖关系与知识的f^--依赖关系，提出知识依赖性定理和知识的依赖属性补充-删除原理．     

P-信息的属性合取扩展-收缩特征与P-信息的智能发现

利用P-集合与P-推理,给出P-信息的属性合取扩展-属性合取收缩概念、特征、定理;属性合取扩展-属性合取收缩是P-集合的一个重要应用特性。利用内P-推理与属性合取扩展,给出内P-信息智能发现定理;利用外P-推理与属性合取收缩,给出外P-信息智能发现定理和准则。最后给出具有属性合取扩展特征的内P-信息智能发现在信息辨识中的应用。     

分辨矩阵与知识粒度的应用

粗集理论是一种新的软计算方法，可以有效地分析和处理不完备信息，本文介绍了知识的粒度和属性的重要度等概念，得到了Skowron的分辨矩阵若干定理．利用这些结果，提出计算知识粒度和属性重要度的新方法，给出这些方法的应用，应用例子表明本文提出的方法的有效性．     

知识发现与属性特征

知识概念的研究是知识表示、知识发现和知识获取的基础.利用概念的内涵与外延的特点,给出信息系统的知识概念,得到信息系统知识概念的性质和知识发现原理,并给出基于知识概念的属性约简和应用.     

变异粗集近似精度与变异知识特性

利用变异粗集的概念，讨论了变异粗集近似精度与Pawlak粗集近似精度的关系．分析了变异知识重要度、过滤度的性质，得到了变异知识重要度、过滤度、粒度的关系定理以及变异知识挖掘定理．     

P-集合的粒度与P-知识辨识发现

利用P-集合,给出P-集合的粒度概念,讨论了P-集合粒度的特性,给出粒度与包度的关系定理、粒度的分解定理以及单调性定理。定义了P-知识以及知识分辨度概念,将P-集合概念及其粒度特性应用于P-知识的辨识发现中,得到P-知识的辨识发现定理。最后将辨识发现定理应用于系统状态的检测识别,给出了系统状态检测-识别准则及其应用。     

S-粗集知识的动态推理与识别

利用数理逻辑中命题逻辑的形式, 给出知识系统受到外部属性干扰时, 干扰的逻辑推理结构, 知识的动态推理与识别, 提出知识的推理识别定理, S-粗集的推理识别定理, 知识的动态推理识别原理。 给出知识的动态推理与识别在知识动态识别中的应用。     

属性扰动知识规律与它的链式结构

知识的属性扰动引起知识规律的变化,这些属性扰动知识规律具有链式特征;利用S-粗集,给出知识规律、属性扰动的知识规律和扰动度的概念,并对知识规律与属性扰动的知识规律进行了讨论,提出了属性扰动知识规律的链式定理.     

知识的属性依赖挖掘与识别

利用属性集α内被补充属性,知识［x］内的元素个数被减少;利用属性集α内的部分属性被删除, 知识［x］内的元素个数被增加的两个特性。给出阶梯知识,阶梯知识生成,知识属性依赖的概念,提出知识的属性依赖挖掘定理,知识的属性依赖挖掘-状态识别准则,给出知识的属性依赖挖掘的应用。     

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．     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

组织融知渠道研究

融知 ,即知识获取 ,是知识管理的一个重要课题。组织可能的融知渠道有很多 ,本文通过对组织进行调研和分析 ,归纳出六类组织的主要融知渠道 :知识学习、知识引进、知识挖掘、人才引进、知识继承、知识创新。为了进一步了解组织融知渠道 ,本文从与组织融合度、融知成本、知识量、时间效率、显性程度等六个方面对上述六类融知渠道进行了特性分析。最后 ,本文列举了上述融知渠道的典型应用     

基于海洋生态本体的知识管理系统的研究与实现

基于本体知识表示,构建了海洋生态本体,对海洋生态领域的概念、属性、关系等知识进行了规范化描述。建立了海洋生态领域知识规则库,用于本体知识推理。设计了一个基于JenaAPI的、支持OWL本体查询和推理的知识管理系统,实现了海洋生态知识的知识查询和初步的海洋生态危机预警功能,解决了海洋生态领域的知识共享和交互问题,为海洋生态的相关服务提供了语义层次的支撑平台。     

一种基于粒计算的Multi Agent决策算法

为了克服单个Agent知识的局限性,提高系统决策的可靠性,提出了一种基于证据推理和粒计算的Muhi．Agent决策信息融合算法,并对Muhi—Agent合作决策进行了定义和描述。Multi．Agent决策融合划分为观测和决策两个阶段,观测Agent从环境信息中提取特征向量作为输入,信息粒化后降低了合成计算的复杂度。     

A semantic retrieval method based on the fuzzy reasoning

This paper gives a semantic fuzzy retrieval method of multimedia object, discusses the principle of fuzzy semantic retrieval technique, presents a fuzzy reasoning mechanism based on the knowledge base, and designs the relevant reasoning algorithms. Researchful results have innovative significance. Foundation item: Supported by the Natural Science Foundation of Hubei Province(No. 200J157) Biography: Cao Jia-heng(1946-), male, Professor, research direction: multimedia software, artificial intelligence.