基于知识发现的高校科研决策支持系统

科研管理是高校的重要工作.如何从大量的科研数据中挖掘出支持科研决策的知识成了当务之急.讨论基于知识发现的高校科研决策支持系统.该系统通过对数据进行分类分析、聚类分析和关联分析发现知识,为学校科研决策者提供决策支持.     

玉林师范学院思想政治主题网站--红叶网系统集成方案设计与实现

随着信息技术和计算机网络的迅速发展．思想政治教育面临严峻挑战，建立思想政治主题网站势在必行，本文阐述了红叶网建设的方案设计、实施过程方案。     

基于复合主题演化模型的作者研究兴趣动态发现

以金融领域的科技文献作为实验数据,提出了一种新的用于动态挖掘领域相关的作者研究兴趣的复合主题演化模型。该模型能够获取作者在不同时间片下的主题概率分布以及主题下词汇概率分布,并充分考虑作者在合作作者文献中的排名对于其研究主题和主题变化的影响。通过金融领域的实证研究表明,该复合主题演化模型能够有效地揭示金融领域作者研究兴趣的动态变化。     

一种复合的自治域级拓扑发现方法

随着网络技术的发展,面对新的挑战,传统网络逐渐力不从心,软件定义网络（software-defined network, SDN）领衔的未来网络应运而生,随之而来的是各类网络测量技术纷纷针对未来网络发生演变,但拓扑结构测量在传统网络环境下的作用仍然不可忽视。在自治域级的网络拓扑中,每个自治域都可以简化为一个点,而用两点之间的连线表示自治域间的邻接关系。近年来有许多相关的研究展示了不同的拓扑发现算法。提出了一种简单高效的方法来推断自治域级的拓扑,利用在网络中部署高速采集器采集边界网关协议（border gateway protocol,BGP）路由器上的路由表以及BGP协议的更新信息来推断网络拓扑结构,并判定自治域的相关属性。实验证明了该方法能够达到预期效果,全面、准确地推断网络在自治域级的拓扑结构。     

互联网舆情分析弹性自组织网

主要解决海量互联网信息的舆情分析问题。以概念倾向性和话题属性新概念为基础,建立了具有人工及自我双重训练功能的、具有自我反馈机制的舆情统计分析模型。以互联网为平台构建了虚拟的弹性自组织网,解决了网络舆情分布式计算、规模自由扩展及大规模舆情信息视觉化等的问题,并根据力学抽象使其具备了网络拓扑结构的自优化、自更新功能。实验表明,模型具有分析效率高、准确、结果直观等特点。     

Yarn Quality Prediction and Diagnosis Based on Rough Set and Knowledge-Based Artificial Neural Network

In the spinning process, some key process parameters（ i. e.,raw material index inputs） have very strong relationship with the quality of finished products. The abnormal changes of these process parameters could result in various categories of faulty products. In this paper, a hybrid learning-based model was developed for on-line intelligent monitoring and diagnosis of the spinning process. In the proposed model, a knowledge-based artificial neural network（ KBANN） was developed for monitoring the spinning process and recognizing faulty quality categories of yarn. In addition,a rough set（ RS）-based rule extraction approach named RSRule was developed to discover the causal relationship between textile parameters and yarn quality. These extracted rules were applied in diagnosis of the spinning process, provided guidelines on improving yarn quality,and were used to construct KBANN. Experiments show that the proposed model significantly improve the learning efficiency, and its prediction precision is improved by about 5. 4% compared with the BP neural network model.     

基于动量粒子群优化的社会网络分析

针对社会网络分析中的社区发现问题,在原有的粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于动量粒子群优化算法,并且将此算法应用于社会网络分析中的社区发现研究中,提出了一种自适应社区发现方法.利用Newman提出的模块度作为适应度函数,在优化过程中自动获取社区数目,在Karate网络上的实验结果表明,所提出的算法能够有效地进行社区...     

基于PCM聚类算法的Blog社区发现

针对传统的社区发现算法无法发现社区中的核心成员和边界成员的缺点,提出了基于PCM聚类算法的Blog社区发现算法,用来识别Blog社区的核心和边界.首先,使用随机行走的方法计算可以衡量两个Blog亲密度的对称社会距离;然后,在对称社区距离的基础上使用PCM聚类算法对Blog进行聚类,得到每个社区中的成员属于社区的概率表示.最后,通过确定相应的概率阈值,确定社区的核心和边界.实验结果表明:该算法能够获得社区中的成员属于社区的概率,根据这个概率可以确定社区中的核心成员和边界成员.     

DNA Coding Based Knowledge Discovery Algorithm

A novel DNA coding based knowledge discovery algorithm was proposed, an example which verified its validity was given. It is proved that this algorithm can discover new simplified rules from the original rule set efficiently.     

Aminoglycoside antibiotics: old drugs and new therapeutic approaches

Aminoglycoside antibiotics kill bacteria by binding to the ribosomal decoding site and reducing fidelity of protein synthesis. Since the discovery of these natural products over 50 years ago, aminoglycosides have provided a mainstay of antibacterial therapy of serious Gram-negative infections. In recent years, aminoglycosides have become important tools to study molecular recognition of ribonucleic acid (RNA). In an ingenious exploitation of the aminoglycosides’ mechanism of action, it has been speculated that drug-induced readthrough of premature stop codons in mutated messenger RNAs might be used to treat patients suffering from certain heritable genetic disorders. Received 23 January 2007; received after revision 25 February 2007; accepted 29 March 2007