基于结构计算数据挖掘的可视化系统研究

为辅助工程设计人员理解结构分析计算得到的结果。根据工程应用的现状，提出有限元反演法并开发了一个基于结构计算数据挖掘的可视化试验系统3DVS。该系统的基本组成模块包括数据输入接口、结构建模、变换控制、真实感结构可视化、结构内力场可视化、剖面应力显示等。本研究所开发的试验系统成功地将大量数据转化为设计人员易于理解的形式，解决了现有CAD软件中结构计算程序输出数据不能满足三维可视化表现要求的问题，实现了科学计算可视化技术在建筑工程设计领域的新的探索性应用，证实了本研究能够为工程结构仿真服务，具有重要的实用价值和广阔的应用前景。     

人工神经元网络在空间数据挖掘与知识发现中的应用研究

对常用的空间数据挖掘方法进行分析，认为常用的统计学方法对数据的限制较多，且计算量较大，在应用中有一定的局限性。与此相反，神经网络方法由于其固有的自学习能力和抗干扰能力，在空间数所挖掘领域有着广泛的应用前景。最后在空间数据挖掘领域引入GSOM网络，用于空间聚类，通过实例证明，效果较好。     

基于灰色系统理论的数据挖掘技术

利用灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具的特性,针对系统样本数据量不大或有残缺,样本数据更新变换快,整体数据规律相当复杂,而在某一时间或空间的数据却有很强的规律性之类的贫信息灰色系统中的数据挖掘课题,探讨了灰色系统理论与技术在数据挖掘中的应用问题,提出了贫信息灰色数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法,并提出了灰色系统数据挖掘的体系结构。     

基于网络日志的数据挖掘预处理改进方法

对网络日志数据挖掘预处理技术进行研究,针对Frame页面过滤方法与超时阈值设定进行分析,提出了应用ID3算法改进Frame页面过滤过程中丢失SubFrame页面信息且需要进行站点提升步骤。在超时阈值的设定方面采用动态修正方法,提高预处理技术对长时间会话的识别能力的改进方法。通过实验验证,该方法有效地减少了预处理过程中的信息丢失,同时提高了挖掘结果的精度。     

从数据挖掘到专家挖掘

在简要分析传统数据挖掘方法不足的基础上,提出专家挖掘的必然性和重要性.作为一个新的研究领域,首先介绍了专家挖掘的基本概念,接着给出了其过程模型、主要方法与技术,并通过与数据挖掘方法的比较,分析了专家挖掘与数据挖掘互为驱动的知识发现的优势,最后结合案例说明专家挖掘的可行性.     

一种能量均衡的无线传感网络生命期优化算法

针对传统路由算法在无线传感器网络中的不足,选取能耗小、节点剩余能量多的路由以均衡网络能耗并最大化网络生命期。通过构造目标优化度评价函数,以达到网络路由能量均衡最优化的目的。算法通过调整各目标优化度函数的取值范围,以满足业务对能耗和剩余能量的不同要求。最后的仿真结果显示,与传统的路由算法相比,本算法在网络生命期、能量均衡分布及总体能耗等方面具有明显优势。     

基于知识的产品协同设计系统体系结构研究

从产品生命周期的视角，提出基于分布式广义知识库系统支持的产品协同设计系统的体系结构，该结构包括三个层次：基础层、应用层和决策层。研究基于知识的工程系统支持CAD协同、产品信息建模及可视化仿真的方法，系统论述各层次的设计数据管理和交换机制。在基于知识的工程环境下，研制面向产品生命周期的协同设计系统框架。给出断路器开发实例，实现其生命周期协同开发的数据和知识的交流与共享。     

神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨

知识发现是目前数据库和机器学习的热门方向,本文在讲座了神经网络专家系统技术的基础上,探讨了如何在神经网络专家系统中融入发现的过程,给出了一个系统框架及其中的一些算法,并给予了深入讨论。     

基于Hadoop云平台的并行数据挖掘方法

业界已经开始运用云平台来处理海量高维数据,将各种异构系统仿真为一个系统,其中在Hadoop环境进行数据挖掘会遇到数据模型的全局性、HDFS的文件随机写操作、数据生命周期短等问题.为解决这些问题,在Hadoop上实现高效海量数据挖掘,提出了在Hadoop上一种高效数据挖掘框架,利用数据库来模拟链表结构,管理挖掘出来的知识,提供了树形结构、图模型的分布式计算方法;在此基础上实现一个统计算法——Yscore分箱算法,以及决策树和KD树的建树算法;并利用Vega云对Hadoop集群进行仿真.实验数据表明该框架和算法实用可行,且可能拓展与数据挖掘之外的其他领域.     

基于知识网络的专家领域知识发现及表示方法

从知识网络的角度，对专家领域知识的发现及表示方法进行了研究。在分析知识内在关联的基础上，对专家领域知识进行网络建模，包括知识点建模及其关联关系建模。通过对模型进行网络分析，发现其中的群组（Clique）和子群组（Sub—Clique）。对群组和子群组中的知识点进行知识聚合，可获得知识核和知识子核，从而实现专家领域知识的准确获取和表示。该方法描述的专家领域知识可用专家领域知识网络结构图、知识表等形式表示出来，具有客观、准确等特点。文章最后给出了一个验证实例。     

广义计算理论研究

概要讨论广义计算的一般化理论 ,包括广义计算模型、广义计算系统、广义学习模型等 ,同时介绍广义计算系统实例 .     

复杂产品虚拟样机全生命周期管理系统研究

复杂产品虚拟样机工程（CPVPE）技术是融合多学科技术的一门综合性技术,可用于复杂产品全生命周期的各个阶段,大幅度提高和解决产品设计开发过程中涉及的时间、质量和成本等问题。首先针对CPVPE的需求,提出了复杂产品虚拟样机全生命周期管理（CPVPLM）的概念,进而指出CPVPLM作为CPVPE的一项重要支撑技术,能对复杂产品虚拟样机（CPVP）全生命周期中的过程和信息进行全面管理,实现目前PLM尚未实现的功能。在此基础上探讨了面向CPVPLM的CPVP三维模型,研究并提出了一个实现CPVPLM的体系结构,介绍了原型系统在工程中的初步应用与实现。     

基于客户生命周期的客户知识价值变化趋势实证研究

随着客户关系管理逐步向客户知识管理发展,客户知识对客户价值的影响越来越显著.通过实证研究分析客户知识价值在客户生命周期内的发展趋势.收集某移动分公司的96户渠道客户的数据作为样本数据,通过分析客户知识价值的两个度量指标客户知识能力和知识交流意愿的变化趋势得出如下结论:客户知识价值是随着客户生命周期阶段的发展而不断提高,考察期最小,形成期次小,稳定期最大.     

复杂性问题研究实践与认识论、方法论反思

概述笔者从事两项复杂性问题研究的认识与实践 :一是辩证唯物论认识论的指导作用与系统科学的中介作用 ,不容忽视 ;二是在预测和控制某些复杂系统行为的研究中 ,还原论与整体论结合的一个切入点和一种有效形式 ,是典型信息法。     

基于数据仓库的决策支持系统框架

数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域 .本文分析传统决策支持系统开发中存在的问题 ,探讨数据仓库技术在决策支持系统建立中的应用 ,提出基于决策支持系统的基本结构框架 ,并讨论系统建立中数据仓库的数据组织与设计、数据挖掘层次空间的建立、知识发现方法等技术关键 ,最后进一步阐述系统的建立方法 .     

知识的转移特性研究

通过分析不同两个主体之间知识的转移过程 ,提出了知识转移过程存在着语言调制及联结学习两种方式 ,同时 ,隐性知识也可分为真隐性知识与伪隐性知识 .对于真隐性知识的转移 ,联结学习方式是唯一的知识转移方式 ,对于伪隐性知识的转移 ,语言调制及联结学习发生在知识转移的不同阶段 ,语言作为一种共同的知识直接影响着知识转移的效率 .在伪隐性知识转移过程中 ,在初期其效率呈现稳定状态 ,而在语言知识发展到一定阶段后 ,其效率呈现指数增长 .     

基于探索性分析的时序数据研究

探索性分析是从不同的角度进行建模,找出较优模型的一种方法。提出了基于探索性分析的时序数据挖掘方法,采用线性回归技术建立了数学模型。并给出了1978年到2002年间的中国交通产值变化的实例,建立两种预测模型,采用探索性分析方法对预测模型进行探索性的仿真分析,达到较好的效果。     

基于偏好的多属性群知识系统

提出了基于偏好的多属性群知识系统模型,定义了封闭的处理偏好值的运算法则,得到具有偏好的多属性知识系统,并采用基于优势关系的粗集理论来处理给定问题中具有偏好属性间的冗余及依赖,由约简后的偏好属性决策表导出偏好决策规则.通过实证分析表明,该方法可获得认可的知识规则,能取得有实际意义的结果.     

基于实体-关系-问题知识表示体系的决策模型构造方法

分析了目前决策模型构造方法的局限性,提出了一种基于实体-关系-问题知识表示体系的模型构造方法,并从描述模型与问题模型两个角度详细探讨了该方法的构模过程。最后,给出了方法的具体实例。实践证明,该方法可以有效支持决策问题求解全过程。     

基于大范围海图数据的自主式水下潜器全局路径规划方法研究

在大范围海图数据环境中，应用遗传算法(GA)对自主式水下潜器(简称AUV)的全局路径规划问题进行了研究，介绍了基于栅格的环境模型及其数据结构，讨论了GA的染色体编码方式、基于知识的初始种群生成方法与适应度函数，基于领域知识设计了五种遗传算子。通过仿真结果可以看出：采用可变长编码方式使路径描述简单、清晰，算法具有收敛速度快、求解实际问题效率高的特点。