Incorporating Domain Knowledge into Data Mining Process： An Ontology Based Framework

0 IntroductionTeosda,yth meyan hya voerg daantiazbaatisoenss t hhaatv ec hmaonrgee t ahnadn glarrogwe cdoatnatibnaus--ously. One of the i mportant research issues is incrementalmining. Otherwise, various researchers have made sugges-tions that domain knowledge should be incorporated intoknowledge discovery ( KDD) process[1]. We focus on somesteps of the KDDprocess-those steps tying up with data min-ing,called a data mining (DM) process .Agrawalet al[2]showed an active data mining process ,…     

A New Primary Lazy Update Propagation Protocol for Replicated Databases

This paper proposes a new primary lazy update protocol, PTCS （Primary Transaction Commit Schedule）. In the PTCS protocol, a serializable primary transaction schedule is generated firstly and then the secondary transactions are committed according to the serializable primary transaction schedule. PTCS protocol can guarantee serializability if the data copy graph contains no directed circles. It can also be ex tended to eliminate all requirements on the data copy graph. Compared to earlier works, PTCS protocol not only imposes a much weaker requirement on the data placement, but also avoids the deadlock caused by transaction waits and extra message overhead. The performance experiments show that the degradation of the performance caused by the replica man- agement of the PTCS protocol is tolerable.     

Digital Watermarking Algorithm Based on Wavelet Transform and Neural Network

An effective blind digital watermarking algorithm based on neural networks in the wavelet domain is presented. Firstly, the host image is decomposed through wavelet transform. The significant coefficients of wavelet are selected according to the human visual system （HVS） characteristics. Watermark bits are added to them. And then effectively cooperates neural networks to learn the characteristics of the embedded watermark related to them. Because of the learning and adaptive capabilities of neural networks, the trained neural networks almost exactly recover the watermark from the watermarked image. Experimental results and comparisons with other techniques prove the effectiveness of the new algorithm.     

物流公共实时基础数据平台设计

物流公共实时基础数据平台已成为物流业发展的迫切需要。在分析平台建设可行性的基础上，对物流公 共实时基础数据平台的方案进行了设计，包括平台的目标、作用、基本功能、数据种类、系统结构和关键子系统，以 满足现有物流活动参与各方对信息共享的需求。     

网格数据查询优化中的缓存管理研究

鉴于缓存管理在分布式系统中可以减少网络流量,提高系统响应速度,尤其在网格计算环境中可以克服网络连接的带宽瓶颈,提出了一个用于优化网格信息查询的缓存管理模型.网格搜索引擎进行信息检索时,依据用户的查询需求,从网格异地异构数据库中查询并自动抽取信息,进行查询集成并存储在高速缓存中;根据缓存调度算法合理地组织中间结果;按照打分函数的控制,在生成的评分表下进行Top-K排序,合并生成最终结果;在保证网格查询准确性的同时,提高网格异构数据源查询速度.实验表明此方法是有效的.     

高产高效综放工作面设备改造研究

论述了成庄矿综放工作面设备改造,包括伸缩机尾改造、顺槽设备的更新与改造和顺槽皮带机的更新。     

知识发现与知识挖掘技术及其应用

介绍了知识发现与挖掘技术的相关概念及常用的技术方法,对知识发现与挖掘过程进行了描述,阐述了知识发现的几种具体的应用形式。     

一种不完备决策表的数据补齐方法

针对不完备信息系统，提出缺失比概念．用缺失比表示待填充样本中缺失数据和剩余数据对决策结果的影响能力的大小，进而根据缺失比选择使用的约简，然后通过填充矩阵寻找缺失数据的最大可能值．采用对Rough集进行扩充和数据填补相结合的决策表数据补齐方法．试验结果表明该方法有较好效果．     

基于图的数据挖掘算法研究

对图数据频繁模式的挖掘是近年的研究热点,而从图数据库中挖掘频繁模式的关键是子图测试和候选子图生成操作。与传统广泛研究的频繁项集、频繁序列、频繁子树挖掘相比较,频繁子图的挖掘更复杂、更有难度,因为图同构问题是一个NP-完全问题。因此,必须有个好的规范化编码和有效的算法来避免子图同构这个难题。     

基于特征的机械参数化设计方法的探讨

在特征理论的基础上探讨了机械参数化设计的基本原理,给出了特征的参数化模型及参数化思想.介绍了参数化的特征建模技术,并从面向对象的角度对基于特征的机械参数化设计进行了数据结构分析,建立了特征类的理论数据模型.