P-集合

利用普通集合, 提出包集合(简称P-集合)， P-集合是由内P-集合X与外P-集合XF共同构成。 并给出P-集合的结构和P-集合与普通集合的关系, P-集合具有动态特性。 在静态-动态意义下, 普通集合是P-集合的特例, P-集合是普通集合的一般形式， 然后提出P-集合的内P-分解定理与外P-分解定理, 利用P-集合, 给出集成知识与它的结构， 最后给出P-集合在动态知识发现中的应用。  

数据挖掘综述

从人工智能、统计分析和数据库技术3个方面对数据挖掘技术进行了总结;从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务,包括分类、聚类、回归、关联、序列和偏差6种模式的识别.详细介绍了数据挖掘技术的常用方法,包括模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题.  

采用模糊Petri网的形式化推理算法及其应用

以模糊Petri网为工具，研究了多种约束条件下的人类知识和推理过程的表示方法．在此基础上，将模糊Petri网与矩阵运算相结合，给出了模糊推理过程的形式化推理算法．算法考虑了推理过程中的众多约束条件，包括命题在规则中的权重、变迁触发的阈值、规则的可信度以及多结论规则等，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现，充分利用了模糊Petri网的并行处理能力，使模糊推理过程更加简单、快速和易于实现。  

贝叶斯网络的建造及其在数据采掘中的应用

贝叶斯 (Bayesian)网络近年成为数据采掘引人注目的研究方向。通过剖析 Bayesian网络的结构和建造步骤 ,着重讨论用 Bayesian方法从先验信息和样本数据进行学习以确定网络的结构和概率分布的基本方法 ,分析 Bayesian网络学习的特点 ,探讨 Bayesian网络的适用性。与数据采掘的其它方法相比 ,Bayesian网络的优点是可以综合先验信息和样本信息 ,这在样本难得时特别有用 ;可以发现数据之间的因果关系 ,适合于处理不完整数据集 ,这是其它模型难以做到的。其缺点是计算开销较大 ;确定合理的先验密度比较困难 ;如何判定实际问题是否满足所要求的假设 ,没有现成的规则  

一种基于Web的企业知识管理系统的模型框架

在分析知识管理、知识管理系统 (KMS)的含义和Web技术的特点的基础上 ,提出了一种基于Web的企业KMS的模型框架 ,并且还分析了该模型框架中各组成部件的功能 ,讨论了KMS的核心部件知识库和知识地图·指出 ,企业依据模型框架 ,能易于构建知识管理系统和实现有效的知识管理 ,实现知识资源的共享和充分运用·通过一个实例分析 ,进一步说明了该模型框架的应用·  

利用社会网络分析促进隐性知识管理

由于隐性知识是在人与人的协作、交流中传播和创新的,因此以IT为基础的知识管理系统难以对其有效管理。以中国人民大学经济科学实验室为案例进行了如下研究:通过问卷调查收集数据;绘制组织内部信息沟通、咨询、知识传播等社会关系网络;定量分析网络结构以发现阻碍知识传播及创新的问题。上述研究表明:社会网络分析可以为组织制定隐形知识管理的措施提供定量分析的依据和手段。  

知识组织与传统组织的知识化

组织环境的巨变导致组织本身正发生革命性的变革，知识组织是在这一背景下所提出的关于组织性质的新概念，论文归纳了知识组织的3个基本特征，即以知识为核心资源，以知识为创造价值的核心资产和对知识的管理成为管理活动的焦点，提出，对于传统组织来说，“知识化”是应对挑战的唯一出路，其知识化的主要途径是：确立知识管理的核心地位，加大产品和服务中的知识含量，并在要素投入的结构上进行大的变革。  

时态信息处理技术研究综述

时间是信息的重要属性。随着数据库与信息技术的深入和发展，时态信息在信息系统扮演着日益重要的角色。将时态信息研究的起源与发展分成3个时期，简述各个时期研究情况和代表性成果。还分析了国内外时态信息有关研究献，介绍了几种代表性时态数据模型，对时态信息技术研究现状与存在的不足，以及未来的发展都给出了作的见解。  

基于知识管理的图书馆创新服务

在知识经济时代 ,知识管理是最新型的管理思想和管理方法 .为此 ,简要分析了图书馆实施知识管理的内容和目的 ,提出图书馆知识管理的最终目的在于以创新服务去最大限度地满足读者对知识的需求 ,并详细论述了开展创新服务的具体内容  

组织内社会网络的知识传导及成本研究

每个行为主体既生活在复杂的社会网络中又生活在特定组织的双重环境中 ,所以 ,主体间知识的传导就受社会网络及组织的双重约束。本文在社会网络的概念框架下探讨了知识在组织内的社会网络中传导的机理 ,进而阐明社会网络的特征影响知识的传导。在此基础上 ,从知识的特征、知识的发送者及接收者的特征及知识传导所发生的环境情境特征三个维度对知识传导中产生的成本进行探讨