一种改进的基于属性归约的知识发现方法

在数据库中发现知识是一个非常活跃的研究领域。在本文中,我们提出一种改进的面向属性的归约算法,即引入充分扩展关系这样一个中间概念,以方便从数据库中提取有趣的结果。     

几个新型计算机辅助学习模式的设计与讨论

运用教育心理研究的新成果,探讨了利用多媒体计算机技术与Ｉｎｅｒｔｎｅｔ资源促进学习的模式设计问题。提出了６个新型ＣＡＬ模工。并对每个模式的系统结构、理论基础、学习目标、实现条件、教学程序、适用对象、预期效果、注意事项等内容进行了讨论。     

实时网络拓扑发现算法实现技术研究

提出了一种利用ＩＣＭＰ和ＳＮＭＰ协议特性结合的网络拓扑发现算法,采用主动探测与被动探测与被动监视的技术,并对该技术涉及的协议理论进行了分析。给出了程序功能模块定义、数据结构设计与程序实现步骤。     

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。     

利用Bayes分析方法预测区带资源量

目前常用的油藏资源量预测模型发现过程法模型在其理论上存在着缺陷 ,在应用过程中存在着因经验性和随意性进而产生的多解性。利用油藏发现序列的Bayes分析方法预测区带资源量 ,克服了传统的发现过程法的缺点。应用两个计算实例充分证实了Bayes分析方法的可靠性。     

纯函数式语言的状态转换器与调用

针对Ｐｅｙｔｏｎ Ｊｏｎｅｓ ＆ Ｗａｄｌｅｒ在ＩＯ Ｍｏｎａｄ设计的一个基于状态转换的函数Ｉ／Ｏ系统中,存在着某状态没有显式地反应在ＩＯ类型中,为了克服诸于此类问题,定义了状态转换器及其状态组合子,统一处理了Ｐｅｙｔｏｎ Ｊｏｎｅｓ ＆Ｗａｄｌｅｒ的ＩＯ类型,并给出了基本Ｉ／Ｏ操作ｃｃａｌｌ的指称语义。     

基于贝叶斯方法的知识发现

贝叶斯方法是概率统计学中一种很重要的方法。贝叶斯网络就是根据各个变量之间概率关系用图论方法建立的模型,本将概率统计的贝叶斯规则应用于知识发现,建立图论模型进行数据挖掘,章最后应用贝叶斯网络对于实际的数据库进行知识发现,其结果说明了这种方法的有效性。     

面向对象数据模型中聚集语义和覆盖语义的ERL语言描述

针对ＥＲＬ描述的语义种类不齐全的问题,在ＥＲＬ已能处理的语义约束之处,又给出了聚集语义、覆盖语义的描述和可满足性的判定方法。     

知识发现中缺损数据的处理(I)

研究了如何在知识发现中处理属性值缺损的问题,通过发现值缺损属性的取值集合,值缺损属性是否为强作用属性以及与其他属性是否相关。不仅解决了对含有缺损数据信息源进行知识发现的问题,同时也说明了对缺损数据处理的意义。     

自然语言机器翻译的技术思想与基本模型

介绍了机器翻译发展过程中的典型技术思想与特点 ,以及机器翻译系统的几种基本模型