用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法

提出了一种用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法．该方法基于粗集理论的简化和决策矩阵．首先从知识表示系统中消除冗余属性,产生简化表,形成简化的知识表示系统,提高学习的有效性和精确性．然后从简化表中推导出决策矩阵,通过决策矩阵获取最小决策规则,计算包括所有必需属性的简化集合,给出计算最小决策规则和计算多重简化的算法．最后由相应的简化对最小决策规则进行分组形成多重知识库,给出产生多重知识库的算法．     

文献资源共享中的知识产权保护问题

就文献收集、复制、编译、报道过程中的知识产权保护作了探讨,对国外作品和计算机软件的知识产权保护进行了阐述     

一种判定高校不同专业毕业生需求状况的方法

利用多属性效用理论来分析高校不同专业毕业生的供需状况,根据专业的需求状况对专业进行排序。结果表明,该判定方法实用有效。     

高炉专家系统知识表达方法

分析了高炉炉况知识的特征。对各种知识表达方法进行了具体的分析并给出了实例,提出了采用“产生式规则＋框架＋语义网＋神经网络＋过程”的综合知识表达方法。     

粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

北京-郑州运输通道内旅客出行的特征

为研究运输通道内客流变化规律,结合北京郑州铁路客运专线建设,运用简单抽样方法确定样本抽样率和样本容量,对通道内不同运输方式旅客出行调查数据进行统计分析。结果表明:出行旅客中企管人员最多;月收入小于1 000元的旅客主要选择公路出行,高于2 000元的旅客主要选择民航出行,介于二者之间的旅客多选择铁路出行;旅客多以出差、经商和探亲为出行目的;在小于300 km的出行距离内,公路占绝对优势;在300~1 500 km内,铁路优势明显;服务属性中,旅客最为关心的是安全,最不满意的是运行速度。     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

高校健身健美专家系统的设计和实现

为研究高校健身健美专家系统的设计和实现方法，探索有效的专家系统建造模型，采用．net编程技术，结合模糊技术、神经网络和面向对象等新技术的出现进行系统分析，构建了知识库及两套推理机，使用了自学习机制，提高了专家系统的运行效率。     

知识经济时代的企业管理创新

21世纪,知识经济时代已经到来,企业管理必须创新,才能顺应时代的潮流。     

基于克隆选择的粗糙集属性约简方法

基于免疫克隆选择的原理，提出了一种新的粗糙集属性约简方法，将属性集合的分类近似质量作为进化目标，利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化，并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性，保证了各抗体局部优化解的稳定性，从而获得了多个优化约简集合，通过机械故障诊断数据的实例应用，表明该方法可以获得多个符合分类质量要求的属性约简集合，因此满足了设备故障诊断的特征优化选择要求。