基于Web的ICAI系统的设计与实现

ICAI是智能化的CAI，代表着一种新的教学思想和教学方式，其研究主要集中在协同教学模式、认知学生模型、智能超媒体和错误诊断技术等方面。本文根据领域知识的层次关系特点，提出了一种基于Web的ICAI系统模型，该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法，评价学生学习行为特点的功能，实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学，     

企业生产经营智能计划决策支持系统的设计

本文介绍了一种智能化生产经营计划决策支持系统模型,该模型将数据库技术、各种定性的数学模型与专家系统技术结合在一起,对算法、模型和共享信息进行智能化处理。支持用户在基于知识的环境中运用推理机制求解问题。     

基于慧鱼模型的智能化黑板设计

慧鱼创意组合模型是一种技术含量较高的工程技术类拼装模型,是展示科学原理和技术过程的理想教具。基于慧鱼技术设计了一种全智能化黑板,针对传统黑板的不足进行了创新性设计,赋予了黑板新教具的使用智能化、多功能化、实用化、舒适化等多重功能,从而满足现代化课堂教学的需要。     

一种基于Agent组织的智能元搜索引擎模型

Internet上信息资源的海量增长造成了用户资源迷向.解决该问题的一个办法是,创建智能化的信息检索服务.本文借用具有智能的Agent组织提出了一种新的元搜索引擎模型,实现了智能化的信息检索服务,且具有多语种检索能力.为智能化元搜索引擎提供了一条新途径.     

基于MAS的运输企业管理信息系统模型构建

为了实现运输企业的智能化管理,提出了运输企业管理信息系统的一种智能化发展方向,根据运输企业的特点利用MAS技术进行了Agent模块的划分,并得到了一种基于MAS的管理信息系统模型框架.希望能对运输企业管理信息系统实现更好的信息化经营决策起到促进作用.     

基于MAS的运输企业管理信息系统模型构建

为了实现运输企业的智能化管理,提出了运输企业管理信息系统的一种智能化发展方向,根据运输企业的特点利用MAS技术进行了Agent模块的划分,并得到了一种基于MAS的管理信息系统模型框架。希望能对运输企业管理信息系统实现更好的信息化经营决策起到促进作用。     

基于深度学习特征提取的网络入侵检测方法

针对在构建深度学习模型过程中,神经网络隐藏层的层数和每层神经元节点数主要通过人工专家的主观经验设置,深度学习模型智能化不够、适应性不强的问题,提出了一种应用于网络入侵检测的自适应、智能化的深度学习特征提取方法.该方法采用逐层贪婪训练的策略,通过改进稀疏自编码神经网络训练的方式,形成了一个自适应、智能化的特征提取神经网络...     

一种基二数据挖掘的入侵检测应用模型的研究

结合几种入侵检测算法,给出一种基于数据挖掘的入侵检测技术应用模型,该模型通过数据挖掘技术有效的收集审计数据来自动生成入侵模型、有效算法,达到智能化的检测过程。描述了模型的结构组成、各部分的功能、工作原理和模型特点。     

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

一种基于综合链技术的智能工作流模型

工作流技术是企业生产和管理一体化的关键。针对工作流技术的智能化程度不高,提出了一种称为综合链的理论和技术新模型。定义了综合链的概念、特点和相关的知识库格式。在此基础上实现了综合任务的提取,及基于综合任务的综合链的自动生成。提出了综合链的监控和存储体系,以加强模型的智能化程度。给出了完整的综合过程控制模型。分析表明:综合链理论与技术模型的提出,对工作流智能化水平的提高,对自动化理论体系的发展,均有积极的推动作用。     

基于模糊诊断模型的DICOMSR关系数据库构建与XML表示

随着医学图像系统应用的深入,用户对系统功能提出了更深层次的需求:由医学图像的组织管理上升到医学图像的智能检索.为了满足智能化医学图像检索需要,提出了一个含不确定信息的SR关系数据库表示模型,模型基于模糊理论,可以很好地表示医学图像诊断语言中的不确定信息.在此基础上,介绍了含不确定信息的SR关系数据库到XML的映射转换方法,实现了SR信息的XML表示.该模型和其XML表示法为下一步的基于语义的医学图像智能化检索方法的研究奠定了基础.     

支持语义查询的扩展关系型数据库设计及应用

传统的数据库非常适合于存储和处理大量的数据,但其检索是基于关键字的。本体的检索是基于知识的,但当实际的应用中存在大量的实例信息时,推理机都不能够得到特别满意的性能结果。吸取两者的优点,提出扩展关系型数据库检索模型,将其应用于数字博物馆的检索系统中,并对此方法检索的查全率和检索效率进行了分析。     

RDF在关系数据库中的存储研究

资源描述框架(RDF)是Web资源信息的规范性描述语言,如何存储RDF数据成为当前重要的研究问题.通过深入分析RDF数据的特点,提出了一种新的基于关系数据库的RDF存储模式,给出了RDF在关系数据库中的存储规则,提供了相应的存储实例.基于提出的存储方法,实现了相应的自动存储原型系统,通过实验进一步验证存储方法和原型系统的可行性,并与已有存储模式进行了理论对比分析.     

利用面向对象数据库与关系数据库管理IFC数据的比较

为选择合适的数据库以高效地管理符合IFC标准的数据,分别利用面向对象数据库和关系数据库管理IFC数据并进行效率比较。首先介绍IFC标准并分析其数据特点,随后针对利用IFC实体对象所表示的简单信息、组合信息及复杂信息,利用面向对象数据库Versant Object Database 8和关系数据库SQL Server 2005进行数据管理,并对其处理效率进行了比较。结果表明:针对数万实体对象构成的大量IFC数据,面向对象数据库的管理效率更高。本研究对有效管理利用IFC数据具有一定参考价值。     

模糊关系数据模型中的连接依赖蕴含问题

用模糊关系数据模型来描述不分明的模糊数据是关系数据库理论发展中的一个重要的新课题,本文从模糊连接依赖的定义出发讨论了模糊连接依赖间的蕴含问题,得出了与经典关系模型平行的一系列结论,使模糊数据依赖理论更加完善     

基于SQL Server 2000的关系数据与XML的映射研究

在阐述XML文档逻辑结构的基础上 ,对基于SQLServer 2 0 0 0的关系数据与XML的映射规则作了介绍 ,并对关系数据与XML映射的具体实现进行了研究     

关系数据库中分布式大数据的集成冲突消解算法

针对现有关系数据库中分布式大数据集成冲突消解研究的不足,提出一种新的集成冲突消解算法。依据关系数据库中分布式大数据的集成过程对冲突进行分类,将其划分成语义冲突、模式冲突以及实例冲突。针对语义冲突,通过句法融合、逻辑树融合和频率融合法实现冲突消解。通过属性有向图对关系数据库中模式数据和实例数据的属性进行描述。从属性关系参与分布式大数据集成冲突的状态分析,通过关系的权重值对属性关系的重要程度进行量化处理。通过有向图全部关系的权重和对所有属性有向图的重要程度进行描述。综合分析冲突数与权重定义代价函数,在此基础上给出关系数据库分布式大数据集成冲突消解详细过程。实验结果表明,所提算法冲突识别和消解性能高。     

数据库模型智能化构造

在关系型、层次型和网络型三种数据库域统一定叉的基础上,提出了用Prolog 语言构造统一的数据库域的数据模型的方法。此方法可用来构造更适于人类思维方式的数据库的数据表达模式。     

基于DFS-回溯算法的公交网络限时免费换乘优化模型求解

基于青岛市“限时免费换乘”政策理念,建立费用与时间、换乘次数的关系模型,采用深度优先遍历与回溯相结合的算法,寻找限定时间内最短时间与超限时条件下最低费用路径,给出起讫点间的最优路径方案,结合车站智能诱导发布平台对算法进行验证。运行结果表明,DFS-回溯算法在数据规模较大的情况下,比蚁群等全局搜索算法效率高,可既快又准的找到最优路线;基于该算法的最佳路径模型方案,可准确的为乘客提供最大选择便利性,实现公共交通资源利用最大化。     

A Novel Ranking Framework for Linked Data from Relational Databases

This paper investigates the problem of ranking linked data from relational databases using a ranking framework. The core idea is to group relationships by their types, then rank the types, and finally rank the instances attached to each type. The ranking criteria for each step considers the mapping rules and heterogeneous graph structure of the data web. Tests based on a social network dataset show that the linked data ranking is effective and easier for people to understand. This approach benefits from utilizing relationships deduced from mapping rules based on table schemas and distinguishing the relationship types, which results in better ranking and visualization of the linked data.