可拓学概述

介绍可拓学的基本思想、理论体系和应用方法。     

可拓学的哲学思考

可拓原理提出了解释物元世界的总图景。它给物元变换提供理论基础。本文从哲学的角度抽象出存在于可拓学中的基本自然观——可拓原理,并对之予以科学表述,可以起到下述作用：研究可拓学的哲学基础;使唯物辩证法的“转化”观念精细化、系统化。     

可拓学在泥石流预报减灾决策上的应用

应用可拓论、概率论和有关泥石流的专业知识,提出了一种泥石流预报减灾的两层决策模式。文中首先论述了泥石流预报中各种非确定性因素,然后介绍了用简单关联函数确定减灾对策偏好度的方法,最后建立了泥石流预报减灾决策的物元模型。     

可拓聚类模型的研究及其应用

在蔡研究员研究的基础上，给出了可拓关联函数，由此建立了可拓聚类数学模型。此模型具有使用方便，便于计算机处理等特点。     

寡头垄断条件下的可拓决策

运用可拓学理论对寡头垄断条件下的厂商决策进行了探讨。结果表明,物元变换是寡头决策时开拓策略集的有效工具;可拓学在寡头决策中有广阔的应用前景,而且在应用过程中可以发展寡头理论。     

基于可拓原理的泊位淤积知识库建模方法研究

泊位淤积可拓知识库系统由知识库、规则库、模型库以及人机交互界面四部分组成.知识通过以物元形式加以描述并进行分类、整理、集成和变换;用户需求求解过程则主要通过建立多维可拓关系并进行相应可拓变换加以实现.     

Bayes-可拓判别

研究了Bayes判别与可拓判别两种判别法的优缺点,在Bayes判别规则中引入了关联度,建立了集Bayes判别与可拓判别两种判别方法优点的Bayes 可拓判别法,并证明了Bayes判别法与可拓判别法都是Bayes 可拓判别法在一定条件下的特例.通过对举例计算结果的讨论,显示了Bayes 可拓判别法的优越性.     

可拓控制的物元模型及其控制算法

可拓控制是新近发展起来的智能控制的前沿研究课题 ,从理论到应用都有许多方面值得进一步研究和探讨 .本文从可拓学的基本特色出发 ,提出了可拓控制的物元模型 ,并提出了初步的控制算法.     

可拓学在动态企业研究中的应用

首先阐述了动态企业思想的产生背景及其在管理思想演变过程中的位置与意义;然后,首次结合物元理论研究了动态企业思想及企业动态模型等问题,得到了一些有价值的结论．     

可拓集合的分类性质和信息开发的可拓方法

分类是认识事物的基础,而信息开发则是信息利用的前提．本文研究了可拓集合中的分类思想,分析了可拓集合的分类性质（包括分类的可转化性、动态性、临界性和相对性）,介绍了信息开发的可拓方法．     

数据挖掘在城市供水系统中的一个应用

针对目前供水系统普通存在的产销差异问题 ,提出了在建立一个基于 GIS的城市供水系统的数据仓库的基础上进行数据挖掘来发现差异显著的区域或管段的一种方法 ,最后给出了一个运用此方法的实例 .     

基于Rough集的空间属性数据挖掘的研究与实践

介绍了地理信息系统（GIS）的概念，深入研究了空间数据库的特性，探讨了Rough集理论，分析了Rough集合和空间数据的关系，讨论了差别矩阵的概念和算法，应用信息熵和模糊数学模型，给出了空间数据库属性数据的数据约减和数据挖掘算法，最后分析了一个应用事例，从而验证了算法的可行性。     

DBMiner数据挖掘平台及其应用

数据挖掘是智能信息处理的重要工具。介绍DBMiner数据挖掘平台的组成和原理,提出了多重知识模型的分层数据挖掘方法。基于综合衡量准则的决策性生成算法改善了生成决策树的结构和分类精度,基于遗传算法的n维空间优化参数的搜索算法。该数据挖掘平台已应用于多个应用领域均取得满意结果,介绍了在多元合金材料预报和家庭远程医疗监护方面的应用。     

基于动态索引和缓冲池的空间数据服务优化技术

以提高海量空间数据服务的性能为目标,针对数据访问行为和数据索引机制进行了研究,基于人的因素对于数据的影响,提出了非均匀空间访问概佘、基于关注度的动态索引和缓冲池技术,设计实现了双索引运行模式,并结合实际数据进行了仿真验证.结果表明,该方法可有效提高数据命中速度和总体服务性能.     

数据挖掘系统设计

随着海量数据库技术的不断发展 ,出现了数据丰富但知识贫乏的现象 .为解决这一问题 ,近年来 ,提出了数据挖掘 ( Data Mining)和知识发现 ( KDD)技术 .本文介绍了数据挖掘系统的概念及具体的运做流程 ,并提出了一个原形系统的构建模型 .最后 ,指出在数据挖掘技术发展中面临的一些问题.     

基于共同机制的时间序列关联模式挖掘系统及其应用

提出了一种针对不同时间序列间关联模式的发现方法,并阐述了以该方法为基础而构建的关联模式挖掘系统的结构.系统按步骤主要分成序列分割,模式聚类和关联模式挖掘三个部分.其中关联模式的发现基于共同作用机制的思想,即两个不同的时间序列之所以出现频繁的关联模式,必定存在某种共同机制的作用或者二者本身之间有某种因果关系.通过定义可靠度来度量作用强度,并以此作为阈值约束,大大降低了算法的复杂性,伸缩性好,产生的关联模式数量适当.将其应用于股市关联变动模式的发现验证了其有效性.     

基于数据挖掘的语音驱动三维人脸动画合成

提出采用数据挖掘的概念，利用神经网络，聚类以及统计学方法从大量语音视频库中发现语音与唇动以及人脸表情之间的关联模型，并应用于语音驱动人脸动画合成中，本文提出的方法不仅可很好地解决语音与人脸动画的同步，同时还具有易训练，鲁棒性强，可扩展等特性，实验表明，基于数据挖掘技术的合成模型非常有效，极大地提高了动画人物的真实感和可信度。     

Principle,Method of Object-Relation Hypermedia Data Model and Its Application in the Multimedia Spatial Data Management

1.THEPriNCIPLEOFO-RHDM1.1AnalysisoftheExistingMultimediaDataModelThemultimediadatamodelisthekeytechniquefortherealizationofmultimediaspatialinformationmanagement.ThepresentexistingmultimediadatamodelmainlyincludesNFZmultimediadatamodel,object-originalmultimediadatamodelandhyper-mediadatamodelandsoon.Thoughthesethreekindsofmodelcanrealizetheorganizationandmanagementforthemultimediadatainacertaindegree,allofthemhavesomeweaknessduringthespecificuseinspatialmultimediadatamanagement.1.1.1…     

组合预测模型及其应用——河南省高等师范教育发展趋势预测

利用残差系统分析建立数学模型，并与原ＧＭ（１，１）联合构造组合预测模型，改善了预测精度。它为定量研究河南省高等师范教育发展趋势提供依据。     

自组织数据挖掘理论与经济系统的复杂性研究

通过对自组织数据挖掘理论与方法的发展过程、原理和算法基本步骤的分析 ,重点阐述了它所揭示经济对象构成因素的功能和较准确的预测功能 ,并指出 ,这是经济系统复杂性研究的一条有效途径.