基于时间段的时序规则发现

时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高.     

对国内电脑游戏类电视节目的观察与解读

近年来,一种新的电视节目形态——电脑游戏类电视节目,正悄然兴起,并以其独特的魅力赢得了庞大的受众。以中国内地的电脑游戏类电视节目为例,通过分析,探讨其作为新兴的节目类型,何以能够产生,生存优势何在,未来的发展空间如何。以期为电视节目类型的创新带来一些启示。     

基于径向基函数神经网络的热轧产品性能预测

针对热连轧带钢生产过程中钢材内部一系列复杂的相变与物理变化以及涉及到的海量数据,可利用数据挖掘基本方法建立模型,提取规则,实现热连轧带钢生产的性能预测与评价功能。本文使用径向基函数神经网络建立模型,实现热轧产品性能预测。径向基函数神经网络在逼近能力、学习速度等方面都优于传统BP神经网络,本文将根据二者网络结构说明径向基函数神经网络的优越性。     

奇异的花

科学家新近在电子显微镜下发现，水栖萤火虫分泌的防御腺体呈现着不同形状的“花瓣”。     

语义场模型研究

将场理论引入语义空间,提出语义场模型,利用该模型刻划本体概念间的语义联系及语义分布规律.首先,从势、梯度和场强等多个角度对语义场进行描述,其中,势代表场中某一点的语义,体现语义的分布情况;梯度描述了场中局部位置的语义变化情况;场强则体现了场中语义联系的强弱.然后,分析了场源作用范围,给出了本体概念质量计算方法,讨论了势函数影响因子优选问题.最后,指出了语义场在资源语义聚类、支持语义的P2P应用系统等方面的应用前景及思路.