主动时态数据库在数据挖掘中的技术和应用

针对目前数据越来越多 ,而提取有用数据越来越困难的现状 ,参照流行的观点 ,提出了解决该问题的数据挖掘 (DM)和知识发现 (KDD)的一种方法 .在DM和KDD中应用主动时态数据库技术 ,提出构造一个原型系统的模型     

基于Web的数据挖掘技术及其应用

在总结KDD方法和DM技术的基础上，对web挖掘的现状、今后可能采用的技术及其应用进行了分析和讨论。     

基于Web的数据挖掘技术及其应用

在总结KDD方法和DM技术的基础上,对web挖掘的现状、今后可能采用的技术及其应用进行了分析和讨论.     

旋转机械智能故障诊断技术的发展趋势

对旋转机械智能故障诊断现状进行分析,展望发展趋势.当前的状态监测与故障诊断(condition monitoring and faults diagnosis,CM&FD)系统普遍存在的智能故障决策准确率偏低、可靠性差的状况显示出,相关研究仍面临着非常严峻的挑战.对数据库知识发现(knowledge discovery in database,KDD)和粗糙集理论的介绍表明,基于粗糙集理论工具的KDD为智能诊断向更科学化的方向发展指明了一条实现的新途径.但它也引发出对在线获得的故障知识应进行知识化保护问题研究的新课题.     

数据挖掘技术在物流信息系统中的应用

KDD（＇Knowledge Discoveryin Databases的缩写）是人工智能技术和数据库技术相交叉的一个热门研究领域,已经受到越来越多的关注。数据挖掘（DataMining,简称DM）是KDD的一个十分重要的步骤,其内容涉及数据集成、各种知识模式的提取、知识的评价与表示等。信息化物流网络体系产生的巨大数据流,使企业很难根据这些数据进行准确、高效的决策。数据挖掘技术能够帮助决策者快速、准确地做出决策,实现对物流过程的控制,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本。     

基于知识发现的图书馆个性化服务应用研究

本文分析了知识发现在图书情报领域的应用，提出了一种模型，结合多Agent和双库协同的KDD技术，用于实现个性化服务。     

KDD中双库协同机制的研究（Ⅰ）

针对KDD（基于数据库的知识发现）主流发展中存在的典型问题提出了用知识库去 制约与驱动数据库, 并通过数据库改善知识库结构的知识发现的新思想，形成了具有双库协同机制的KDD的开放系统KDD *，从而提高了知识发现的速度、精度和认知自主性，并使知识库在结构上具备了实时维护与自我进化的能力，同时阐述了作为双库协同基础的数据库和知识库在本质上的对应关系。     

基于多Agent的数据挖掘模型的研究

DM(DataMining)模型的研究是数据挖掘领域中的一个重要分支,现有的一些模型各有优势,但又不是完美的,尤其是在智能性方面表现得较差。文章设计了一个基于多Agent的智能数据挖掘系统,利用多智能体技术实现了数据的采集、预处理、查询、知识的自动抽取、数据挖掘等功能,使整个过程实现了知识性、智能性。     

评测智能化入侵检测方法的样本库分析

对入侵检测评测样本库的生成方法进行了介绍,给出了KDD CUP’99数据集的样本分布,探讨了httptunnel攻击在KDD CUP’99数据集中的分类情况,通过分析KDD CUP’99数据集的特征属性与SNORT特征项的关联,表明了KDD CUP’99数据集作为智能化入侵检测方法评测样本库是公正而合理的．     

知识发现系统进展与结构模型

首先介绍了KDD的基本概念,然后阐述了其国内外发展、面临的挑战与趋向,最后介绍了我们提出的KDD的扩展模型—KDD*、KD(D&K)、ESKD的研究。     

知识发现技术在政府决策支持系统中的应用

基于知识发现的政府决策支持系统的开发能够为政府做出更合理、更科学的决策提供数据支持。讨论了政府决策支持系统的特殊性,分析了知识发现的系统架构,介绍了基于关联规则的知识发现与数据挖掘技术,提出了用Apriori算法进行政府决策支持系统开发的思路。     

KDD在高校教育中的应用

以KDD（KnowledgeDiscoveryinDatabase,数据库中的知识发现）理论为基础,深入剖析当前高校教育技术信息化、网络化的状况,介绍了KDD技术发展状况以及数据挖掘在高校教育中的具体应用,归纳总结了KDD技术在现代教学过程中的应用空间及功能,并提出一些思考。     

知识发现中的聚类分析及其应用

知识发现的目的是在大量数据中进行模式识别、提取有用的知识 .本文在对知识发现方法作了一般论述的基础上 ,着重分析了聚类分析方法 ,设计了该方法的一个实现算法 ,并结合员工业绩考核讨论了方法的应用     

基于知识发现的零售业CRM应用设计研究

从零售业大量的数据中挖掘出有用的知识,对发展趋势进行预测,对零售业显得尤为重要.通过对知识发现的内涵、知识发现过程及零售业CRM系统的技术架构分析,结合零售业的特点提出了基于知识发现的零售业CRM系统方案设计.     

粗集在KDD系统中的应用与研究

论述了粗集方法性质及特点,提出了粗集方法在KDD系统中的应用模型,同时给出了应用这一模型对一个数据库实例进行数据挖掘的过程.另外,从精确性、鲁棒性等方面对KDD系统中的粗集方法的适用范围进行了分析.     

分层逐步求精的知识发现KDD模型结构及其应用

知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ）作为人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等众多学科相互交叉融合发展起来的新兴研究领域,已引起了学术界和工业界的广大关注．本文提出基于示例学习分层逐步求精的ＫＤＤ模型结构,在借鉴模式识别有关知识的基础上,有机地与领域知识相结合,应用于无约束手写数字识别ＫＤＤ系统,得到较满意的结果．     

基于模糊聚类的入侵检测系统的研究

详细地分析了WinPcap的结构,WinPcap提供给用户的函数,根据网络协议和端口对数据包进行过滤,将模糊聚类引入到入侵检测系统中来,用KDD99测试数据进行实验,能有效检测出入侵数据.     

KDD技术及其网络应用研究

介绍了从数据库中发现知识（ＫＤＤ）技术，探讨了ＫＤＤ技术在网络信息获取中的应用与扩展的问题与方法，简要论述了基于网络的ＫＤＤ技术及其应用，实现和进一步的研究方向。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。