2008自然计算与模糊系统和知识发现国际会议

第16届离子束材料改性国际会议（16th International Conference on Ion Beam Modifications of Materials）于2008年8月31日-9月5日在德国东部城市德累斯顿召开。会议的承办单位为德国德累斯顿工业大学和莱比锡大学,会议的主席为W．Moller教授和B．Rauschenbach教授。来自世界几十个国家的300多位科研工作者参加了该会议。会议有12个邀请报告,20个口头报告,200余个展报。     

2008国际自然计算会议暨模糊系统与知识发现会议

2008国际自然计算会议暨第5届国际模糊系统与知识发现会议于2008年10月18-20日在山东济南举行,本次会议是由国际自然计算与知识发现协会主办,山东大学计算机科学与技术学院承办,由教育部国际合作与交流司批复的大型学术会议。出席本次会议的代表共计378人,其中国外代表为38人,主要来自美国、印度、英国、韩国等国。会议共收到论文3185多篇,论文录用率约40％,论文集由IEEE编辑出版。     

非传统计算与自然计算学术进展

<正>由加拿大西安大略大学计算机科学系承办的第13届非传统计算与自然计算国际学术会议于2014年7月14~18日在加拿大西安大略大学隆重召开。来自美国、加拿大、中国、瑞士、奥地利、法国、意大利、日本、韩国等10多个国家和地区的120多位专家和学者出席了本次大会。非传统计算与自然计算(Unconventional ComputationNatural Computation,UCNC)是一个跨学     

语义Web和知识发现系统模型

文章介绍了语义Web的体系结构和语义Web的关键组成部分及技术,包括XML,RDF,RDFS和OWL.文章给出了本体描述语言OWL的规范化语法和基于本体的语义Web知识发现系统的模型,并讨论了进一步的研究工作.     

知识发现系统内在机理

介绍了杨炳儒教授独立提出的知识发现系统内在机理中的3个机制--双库协同机制、双基融合机制、信息扩张机制,及在其上构建的KDD*,KDK*,KD(D&K),EsKD结构模型.并介绍了在知识表示方法、发现算法与自动评价方法等方面的创新性成果.     

图书馆知识发现系统应用状况分析

图书馆作为为人们提供知识服务的宝库,想要满足人们日益增长的需求,就需不断提升自身服务的质量,创造良好的知识环境。知识发现系统就是为收集更多有用的知识而产生的。对图书馆知识发现系统的应用状况进行了分析研究。     

模糊知识发现中数据采掘的概念树方法

数据采掘是数据库中知识发现的核心 ,概念树方法是数据采掘较常用的方法之一 ,该文详细描述了该方法在模糊性问题中的应用     

知识发现系统原型构架的研究

简述了知识发现的处理过程,在此基础上对知识发现系统的原型构架进行了研究并分析了其工作原理,最后探讨了知识发现系统存在的主要问题。     

基于 Rough Set 的知识发现系统

ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具，已广泛应用于人工智能的许多领域特别是ＫＤＤ领域。文章介绍了ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的基本思想，并着重讨论了几个基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ理论的典型ＫＤＤ系统。     

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。     

基于GP算法的知识发现系统

本文提出了一个新的知识发现系统。该系统以遗传编程算法为核心,解决发现一组属于面向对象数据库的对象所具有的共性问题。本文对系统作了扼要的说明,对GP算法进行了描述,并给出了一个实验例子。     

关于知识发现系统的扩展性研究

在总结和分析目前基于数据库的知识发现的理论、技术和方法现状的基础上,对知识发现的发展趋势进行了探索,介绍了在作者先前提出的基于双库协同机制的知识发现理论的基础上,就整个知识发现过程的机理、ＫＤＤ扩展性结构和运行机制所进行的深入研究。     

心智、脑和教育的学术研讨

2008年10月25～27日,由国际心智、脑和教育学会,中国电子学会生物医学电子学分会,东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室,东南大学电子学国家重点实验室以及江苏汉博培训中心联合主办的“2008亚太心智、脑和教育学术会议”在南京东南大学隆重召开。来自阿根廷、美国、英国、法国、日本及中国等国家和地区的权威专家、学者200余人出席了会议,其中境外代表约60人。     

知识发现和数据挖掘的研究

近年来，随着信息产业的急剧发展，数据大量地产生和搜集，使得传统的数据管理方法不能有效地使用这些数据为人们服务。于是，人们不得不去寻找一种新的方法和技术，使之能够智能地、自动地将这些数据转化处理为有用的信息和知识。知识发现和数据挖掘（ＫＤＤａｎｄＤａｔ...     

软计算和知识获取

讨论在人的浩瀚知识中,哪些属于不精确和不确定的知识,并且说明这些知识是可以通过软计算来获取的。然后以示例形式,论述如何使用软计算的方法获取这些不精确、不确定的知识。     

数值仿真结果中知识发现的模糊-粗糙集方法

分析了塑性成形过程数值仿真结果的特点和采用离散化作为粗糙集数据预处理方法的不足,提出用模糊-粗糙集算法对仿真结果进行数据挖掘,并以NUMISHEET’93中盒形件拉伸为例进行了数值仿真,从中提炼出对加工工艺和模具设计有指导意义的产生式规则,且每条规则都有可靠性度量,有利于知识推理中的规则调度．研究结果表明,该算法是一种适用于本领域特点的更有效的算法．     

科学的数据挖掘和知识发现 原则和基础

随着数据存储技术的发展,大型的数据库为保证机器学习和统计等许多领域的研究人员发展能应用于不同领域科学的数据分析新技术提供了可能。特别在生物、化学、物理和天文学等学科中,统计方法、计算方法和机器学习等技术已经有了非常显著成功的应用。随着本体论和知识表示的新发展,自动科学发现（ASD）具有很光明的前景,并且将走得更远。     

表决系统的模糊－随机可靠度计算

本文在同时考虑模糊性和随机性的基础上，应用模糊数学的原理和方法，建立了表决系统的模糊－随机可靠度计算的基本理论