数据挖掘初探

从学科归属、技术、功能3个方面探讨了数据挖掘的定义及内涵,并对数据挖掘与知识发现的关系、数据挖掘的功能、作业流程及应用进行了初步研究。     

浅谈研究生个人知识管理

针对研究生的特点，分析了个人知识管理的必要性，并在个人知识需求分析、个人知识收集、个人知识管理软件的选择、个人知识管理系统的建立和维护、个人知识的使用和创新等方面提出建议。     

区域创新体系的形成途径研究

分析了区域创新体系的形成,认为在我国现行体制下存在行政主导和企业主导两类区域创新体系.企业网络集群化所形成的区域创新体系更加有效,是我国未来区域创新体系发展的主流.集群化区域创新体系的形成有三个主要途径：专业分工、知识溢出和社会资本.     

产业簇群中企业知识管理系统的构建原理

本文针对当前我国产业簇群中企业进一步发展所面临的困境,以及企业实施知识管理的现状,指出解决该困境的方法是构建适应企业良性运行的知识管理系统。作者分析了产业簇群中企业知识管理特点,以及构建知识管理系统的五项原则。最后,提出了构建产业簇群中企业知识管理的原理和方法。     

企业知识管理风险分析与评价

给出了一种企业知识管理风险的分析与评价方法·首先,在分析企业知识管理风险的基础上,建立了风险评价指标体系,即技术创新风险、时滞风险、人才风险、泄密风险与信息风险;然后依据该评价指标体系并针对专家给出语言评价信息的特点,采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子,给出了一种基于语言评价信息的多指标综合评价方法·根据该方法,可以对企业知识管理风险的状况做出评价;最后,通过一个算例说明了如何通过给出的方法评价企业的知识管理风险·     

基于FIFA的主题相似性计算模型

针对主题检测和追踪的第五个技术任务连接分析,提出了一种事件主题相似性分析技术·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·当输入不同两个文档时,采用该分析技术进行识别文档内容所涉及到的事件主题是否一致·首先采用FIFA模型进行内容主题识别,然后采用LDM模型进行事件主题相似性计算分析·实验结果显示主题相似性计算正确率为64%,召回率为69%·     

基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法

提出一种基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法，遵循修正的互信息准则，发展了一种类似于正交化特性的启发式算法，从决策系统中找出属性集的约简；该方法采用可增可删的双向回归算法，克服了目前前向选择或后向删除的知识约简方法中存在的属性相互依赖或依赖于决策类别的缺点，可保证分类精度不变的情况下，得到更为简化的决策属性集。最后，通过一个简单实例的仿真分析过程验证了文中所提方法的有效性。     

失效树中门重要度的算法分析

把失效树中基本事件级的重要度推广到门事件级的重要度,分析了怎样用通常的失效树算法计算门重要度,给出了计算门可靠性重要度的计算公式。并通过例子来比较改进前后的算法,说明该算法的简单实用和精确性,及其易于在计算机上实现。     

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。     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。