面向领域的数据驱动自主式知识获取模型及实现

数据挖掘是一个非常有用的工具,通过它能够从大型数据库中发现知识。目前,众多研究者将其主要研究工作放在了数据挖掘的模型与方法等工程技术问题上,对于数据挖掘的一些基础理论问题却研究不足。通过对数据挖掘基本理论的研究,提出了面向领域的数据驱动自主式知识获取模型。并通过一系列数据驱动自主式知识获取算法验证了该模型的有效性。     

知识获取方法及实现技术

综述了知识获取研究的问题、步骤和途径,对知识获取技术进行了比较和分析.知识获取是对专门领域知识的求解,最高层次的知识获取方法是自动知识获取(机器学习).具有自学习功能的系统能够通过用户对求解结果的大量反馈信息自动修改和完善知识库,并能在问题求解过程中自动积累和形成各种有用的知识.机器学习正成为专家系统自动获取知识的强有力工具.     

数据驱动的定量规律发现技术研究

为了解决现有定量规律发现技术存在的发现范围狭窄,对噪声过于敏感,很难用于含干扰较大的实际观测数据等问题,将回归技术引入化简算法,提出了一个基于化简算法,原型回归和假说验证的多元函数规律发现的框架,根据该框架建立的知识发现系统,可用于发现蕴含于含有随机噪声的多变元观测数据中的数量规律。     

乒乓球比赛数据的知识表示与知识获取模型构建

运用知识工程中的知识表示模型,构建了基于动态区域网格技术的乒乓球比赛知识表示和知识获取模型,该模型可以对比赛数据进行完整、准确的描述,并记录一场比赛的所有信息.在此基础上,对乒乓球比赛中获得的数据进行科学、合理的表示,并将它们纳入一个有机的整体中,这样不仅能为乒乓球比赛的技术分析提供准确、有效的数据来源,而且能完整的体现乒乓球比赛的知识特点,从而有效地提高教练员的工作效率,加快运动训练的科学化进程.     

数据挖掘在设备故障诊断专家系统知识获取中的应用

随着设备故障诊断专家系统的广泛应用,知识获取逐渐成为专家系统乃至其他知识系统的一个＂瓶颈＂问题。文章基于数据挖掘的涵义和功能模型,分析了在设备故障诊断专家系统知识获取中应用的可能性,研究了数据挖掘的一般流程,并总结了常用算法及工具。     

通过集成学习进行知识获取

In many data rich application domains, machine learning is a powerful tool for automated or semiautomated knowledge acquisition. This extended abstract will briefly introduce some of our works related to knowledge acquisition via ensemble learning.     

基于领域知识和决策树的DeepWeb数据标注

数据标注是Deep Web数据集成系统的重要组成部分.建立了领域标注模型,描述数据标注的思想,根据不同的数据,使用领域知识和决策树两种标注方法,给出标注算法描述,最后以图书领域作为标注对象进行实验.实验结果表明该方法可高效、准确地对Deep Web数据进行标注.     

基于图分析的领域知识获取技术

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果.     

数据挖掘在故障诊断专家系统知识获取中的应用

介绍了数据挖掘的概念,指出了数据挖掘与知识获取之间的关系,并着重阐述了描述性数据挖掘、关联规则挖掘、数据挖掘分类算法在故障诊断专家系统知识获取中的应用,最后给出了一个用数据挖掘分类算法生成故障树的实例。     

Domain-oriented data driven data mining:a new understanding for data mining

Recent advances in computing, communications, digital storage technologies, and highthroughput dataacquisition technologies, make it possible to gather and store incredible volumes of data. It creates unprecedented opportunities for largescale knowledge discovery from database. Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for processing large volumes of data, such as data analysis, decision making, etc. There are many researchers working on designing efficient data mining techniques, methods, and algorithms. Unfortunately, most data mining researchers pay much attention to technique problems for developing data mining models and methods, while little to basic issues of data mining. In this paper, we will propose a new understanding for data mining, that is, domainoriented datadriven data mining (3DM) model. Some datadriven data mining algorithms developed in our Lab are also presented to show its validity.     

使用模糊方法的Web信息资源获取技术与实现

介绍一个基于Web的信息资源获取系统的设计与实现原理，该系统改进了信息搜索引擎，实现了多线程分布启发式搜索策略，并提出了目标文本模糊搜索空间模型，在源文本与目标样本的工本采用了带启发式、模糊匹配策略，使系统能较好地解决Web上信息自动获取问题。     

多波段偏振辐射计及其控制采集系统设计

多波段偏振辐射计采用旋转偏振片、固定滤光片方法获取目标光辐射的多波段偏振信息,双集束结构将其波长测量范围从可见延伸至近红外、短波红外波段.介绍了偏振信息的测量原理,重点阐述了多波段偏振辐射计的控制采集系统设计方法,给出了系统偏振测量精度的验证过程.实验室检测结果表明:多通道偏振辐射计的线偏振度测量精度优于2%.     

设计知识服务系统的知识获取

为了有效解决设计知识服务系统的知识获取问题，为设计者提供有效、准确的设计知识服务，从而提高设计效率，在分析涟波下降规则方法的基础上，提出了基于涟波下降规则的设计知识服务模型．并进一步分析了该系统的知识获取过程，结合不同类型的设计知识的特点，通过涟波下降规则有效的实现了经验设计知识的获取，在专家进行设计过程中可以及时对专家的知识进行获取、组织及应用，且通过和用户进行交互，对知识逐步进行处理和加工。使得能够向用户提供所需要的知识及服务。最后通过一个应用实例，验证了该设计知识服务模型的有效性。     

面向纺织服装企业的知识表示与获取技术研究

探讨了纺织服装企业知识管理过程中的知识表示与获取技术.分析了元数据、RDF/XML、知识地图技术,将其与纺织服装企业知识的类型及特点相结合,研究并提出采用RDF/XML技术的纺织服装企业显性知识表示与获取方法、采用XML技术的纺织服装设计实例知识表示与获取方法,以及采用知识地图技术的纺织服装领域专家知识表示与获取方法.     

网络信息挖掘技术探讨

介绍了知识发现和数据挖掘的概念及网络知识发现与网络信息挖掘，论述了网络信息挖掘中的关键技术，最后指出了网络信息挖掘应用现状和未来的应用方向．     

多通道仪表数据采集程序的设计与实现

KEITHLEY2700系列数字测量仪是6位半精度的高精度数字测量仪,可实现交直流电压、电流、电阻和频率等多种信号的测量,在生产中应用很广.通过对KEITHLEY2700工业20通道实时检测仪数据通讯协议进行分析,在串口通讯的基础上利用VB6.0开发了多通道工业仪表实时数据采集程序,实现了对该仪表的计算机控制及测量过程的自动化,可以自动记录测量结果,实现了测量结果的计算机管理.实际应用表明效果良好.