面向对象的舵机系统故障诊断知识库

文章介绍了一种面向对象的知识表示思想、知识库结构的组成和对象类的基本结构，并将其引入到舵机系统的故障诊断中，将获取的经验知识——规则，采用VB6．0程序语言编程，构造了基于规则的数据链结构，并建夏成了面向对象的舵机系统故障诊断知识库。     

一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法

针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多,难于理解和应用的问题,提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法．首先,给出了无冗余关联规则的定义,并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性;其次,在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上,给出了无冗余最小．最大精确规则基和无冗余最小．最大近似规则基的定义,并讨论了它们的剪枝策略．最后,讨论了生成子的性质及连接策略,并在包含索引的基础上,给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法．实验结果表明,本文提出的算法不仅可以发现规模较小的无冗余关联规则,提高了挖掘结果的可理解性,而且具有较高的挖掘效率．     

面向对象的油液监测故障诊断系统知识表达模型

基于油液监测领域知识的复杂性和层次性，提出面向对象的油液监测知识的表达方法，构造故障类、监测分析类、证据分析类和规则类四个基类，以关系数据库和面向对象数据库的“松耦合”建立油液监测知识库。     

基于粗糙集的知识动态更新中若干关键问题研究

数据挖掘是当前信息科学领域中的热点研究方向。目前已经在市场分析金融投资、医疗卫生、环境保护、产品制造和科学研究等许多领域获得了广泛的成功应用，取得了十分可观的社会效益和经济效益。数据挖掘中的一个核心问题是知识更新。数据的动态变化是大多数数据库的一个主要特点，从数据库挖掘出来的规则只能代表数据库的当前或以前状态，     

基于广义规则的知识表示方法

大型AI系统的知识表示方法是人工智能应用的难点．在提高知识表示能力和降低系统复杂性之间，提出基于广义规则的知识表示模式以及该模式知识的存储策略，统一了确定性知识和不确定性知识的表示模式．实验分析表明该方法具有较强的实际应用价值．     

模糊关联规则的挖掘算法

为了提高模糊关联规则挖掘的效率，定义了冗余模糊关联规则，并分析了强模糊关联规则的冗余性质，提出了通过删除冗余模糊关联规则提高挖掘效率的新算法．此外，针对利用支持度和蕴涵度定义的强模糊关联规则挖掘问题，将删除冗余模糊关联规则和不删除冗余模糊关联规则的计算结果与实验结果进行了比较．结果表明，当数据库中项目数较多时，删除冗余模糊关联规则能提高挖掘效率．     

空间数据挖掘技术

随着数据挖掘技术的不断发展与成熟,空间数据挖掘已成为人们研究的热点之一。虽然现在还没有一个空间数据挖掘的实用系统,但展望前景空间数据挖掘可广泛用于遥感图象处理、地理信息系统、计算机地图制作等领域。 本文基于知识种类的划分,展现了一些具有代表性的新的空间数据挖掘技术。     

基于CAN总线的一种计算机通信方式

为实现计算机与CAN总线之间的通信，设计一种具有RS-232／RS-485和CAN总线两种接口的通信模块．该模块应用嵌入式单片机技术实现了两者之间的“透明”双向通信，并可同时连接于两个不同的CAN网络．为了提高通信可靠性，系统采用CRC循环冗余校验．文中详细阐述了模块的软硬件设计．     

基于XML的学科知识库模式

学科知识库是一种内容管理系统，其中包含大量半结构和非结构化信息，对数据模型和数据库设计方法提出了新的要求．文中分析了学科知识库中的主要对象及对象之间的复杂联系，提出了学科知识库的概念模式和逻辑模式，并分别用面向对象模型和XML Schema来描述．这两类模式能帮助认识学科知识库的内涵．     

智能信息查询系统的研究与实现

介绍了多媒体技术支持下的智能信息查询系统，该系统可使用图像、语音、文本等多种媒体对知识库进行查询。文中提出一种用于多媒体知识表示的混合型知识表达方法。系统可接受的查询问题形式不受限制，输出的回答内容丰富、形式多样，而且系统具有学习能力。     

STUDY ON CONFLICT MANAGEMENT FOR COLLABORATIVE DESIGN SYSTEM

IntroductionAdvances in computer networks and informationtechnology have enabled product designers tomore effectively communicate,collaborate,ob-tain and exchange a wide range of design re-sources during product development.ComputerSupported Cooperative Work( CSCW) describesa research area concerned with people working ingroups and computer systems supporting them,and collaborative design is an important applica-tion of CSCW.Collaborative design has typicallydistributed multiple functional…     

高速铁路列车运行冲突机理

分析了高速铁路列车运行过程中随机干扰的分布规律和累积过程,采用运行计划的状态偏离图,描述了高速铁路列车运行延误的变化机理。分析了高速铁路列车运行过程中冗余时间的分布规律与利用过程,采用运行计划的状态恢复图,描述了冗余时间对延误时间的吸收过程。根据运行干扰作用过程与冗余时间利用过程,研究了高速铁路列车运行冲突的产生机理,建立了随机干扰和冗余时间共同作用下高速铁路列车运行状态的递推过程。运用易语言开发了运行干扰-冗余时间-冲突仿真程序,当干扰概率分别为50%和30%,冗余时间比例分别为15%和10%时,仿真了4种工况下高速铁路列车运行冲突的产生机理。仿真结果表明:随机干扰会导致运行冲突的产生,冗余时间可以吸收延误时间并减小运行冲突个数;随机干扰越小,运行冲突个数越少,当随机干扰概率减小20%时,冲突个数减小17.3%;延误时间越大,可利用的冗余时间越大,当冗余时间比例增大5%时,冲突吸收系数增大6.5%;冗余时间对小干扰概率与小干扰总量下的运行冲突吸收作用更明显。     

Mining φ-Frequent Itemset Using FP-Tree

The problem of association rule mining has gained considerableprominence in the data mining community for its use as an important tool of knowledge discovery from large-scale databases. And there has been a spurt of research activities around this problem. However, traditional association rule mining may often derive many rules in which people are uninterested. This paper reports a generalization of association rule mining called φ-association rule mining. It allows people to have different interests on different itemsets that are the need of real application. Also, it can help to derive interesting rules and substantially reduce the amount of rules. An algorithm based on FP-tree for mining φ-frequent itemset is presented. It is shown by experiments that the proposed method is efficient and scalable over large databases.     

广义关联规则基及其挖掘算法

为了解决传统的关联规则挖掘中产生大量规则的问题，提出了项目集上闭集和广义关联规则基的概念，并得出了闭项目集的上闭集是它本身、上闭集是惟一的等性质．基于这些性质，给出了事物数据库的广义关联规则基，不仅保留了数据库中所有关联规则的信息，而且规则有一致的结构，从而最大限度地减少了规则生成的数量．此外，还设计了广义关联规则基的挖掘算法，并通过实例验证了它的正确性．     

基于权重的Jaccard相似度度量的实体识别方法

社会网络分析方法将社会行动者映射为图的节点,社会行动者之间的关系映射为图的边,然后利用图论的相关知识来解决社会网络问题．将数据挖掘方法应用于社会网络分析是数据挖掘研究领域的一个新方向．本文主要在算法改进和系统实现层面展开数据挖掘在社会网络分析中的应用,提出了基于权重的Jaccard相似度度量的方法及处理多链接属性的实体识别算法．最后基于电信分析系统平台,使用上述算法在电信数据集上进行测试,实验结果表明上述算法的有效性和实用性．     

Mining Compatibility Rules from Irregular Chinese Traditional Medicine Database by Apriori Agorithm

Introduction Chinese traditional medicine database is huge andcovers a large amount of valuable knowledge. Thedatabase technical development has solved the prob-lem of efficiency of data saving and searching in usingthe medicine database. However, diversity of the datatypes and hugeness of the data amount are far beyondpeoples intellect. Sometimes, the large database be-come the“data grave”and causes a phenomenon of“data rich but information poor”.Using the modern information technologies…     

数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一,也是计算机行业中发展最快的领域之一,它使数据库技术进入了一个更高级的阶段,并迅速扩大成为一个独立的领域。在讨论目前高校教学中存在问题的基础上,简单介绍粗糙集理论及数据挖掘技术。以高校学生成绩为例,提出基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中应用的解决方案。     

基于数据仓库的决策支持系统体系结构

在分析传统DSS的不足之后，提出了基于数据仓库决策支持系统的体系结构，主要包括模型库、方法库、知识库和数据仓库及其相应的管理系统，联机分析处理、数据挖掘单元和问题综合处理单元等几部分组成．研究了系统中各部分的功能、相互关系及基于数据仓库的决策支持系统的关键技术．     

工程设计知识库管理系统研究

从知识系统的基本原理出发,讨论了知识操作系统的作用与功能要求,介绍了基于规划控制下的二阶段设计型的工程知识库系统,在此基础上设计开发了工程设计知识库管理系统。     

φ-频繁闭项目挖掘问题及其算法

关联规则挖掘问题是数据挖掘领域一个重要的研究方向,φ-关联规则挖掘问题是它的一种推广形式。利用闭项目集的思想,提出了φ-频繁闭项目挖掘问题。它是φ-关联规则挖掘问题的一种替代,并给出了一种有效的挖掘算法,有效解决φ-关联规则挖掘问题中产生大量规则的问题。