基于数据挖掘的分步式定的推理

提出了一种基于数据挖掘和多智能体的分布式协同定性定量综合集成模型，该模型利用了定性定量综合集成思想，用于提高定性推理实际性能，并结合数据挖掘技术、分布式智能，有效地提高了现有定性推理系统的性能。为现有的定性推理系统的进一步发展奠定了基础。     

企业联盟群体行为的定性推理及预测

企业联盟这种企业集群模式已经成为新经济时代一种重要的企业组织模式.把企业联盟作为一个复杂系统,提出应用定性贝叶斯网络对企业联盟群体行为进行定性描述、定性推理及预测,研究联盟中企业群体行为特征,所预测结果和现实系统的实际情况相符.     

拓扑和定性大小数量关系联合空间推理的实现

本文将拓扑关系和大小关系联合起来进行空间推理.     

基于案例推理的成本定性控制研究

由于成本控制系统复杂性导致的定量控制方法不能完全满足决策的需求,提出基于案例推理的成本定性控制方法,设计了成本控制案例的框架表达形式,在流程工业企业产品成本控制DSS中已经建立了10个在成本控制工作中表现出色的成本控制案例的小型案例库。     

基于智能教育平台的学生数学推理能力培养的策略研究

具有较强的推理能力对学生成长以及智力发展都起着加速和促进的作用,使其能够应对如今社会中大量纷繁复杂的信息,并对其进行筛选,理出头绪,做出恰当的判断和决策,这是21世纪新型人才所需要的基本素质。首先探讨了推理、数学推理的基本概念,介绍了智能教育平台的功能及作用,接着探讨了利用智能教育平台促进中学生数学推理能力提高的＂三段式＂教学策略,并在最后探讨了利用＂三段式＂教学策略进行数学推理能力培养的基本流程。     

基于Jena的网状知识推理与应用研究

介绍了网状知识的内涵、组织方法、推理规则与推理机制.     

基于数据挖掘的智能决策支持系统综述

数据挖掘技术的应用是一个具有广阔应用前景和极富挑战性的研究领域,本文在充分讨论数据挖掘技术和智能决策支持系统的基础上,阐述了结合数据挖掘、数据仓库和联机分析技术的智能决策支持系统体系结构,并总结了其结构特点。     

基于数据挖掘的农机管理智能决策系统

论述了基于数据挖掘的智能决策系统,提出在农机管理系统中利用数据挖掘技术实现智能决策。给出了基于数据挖掘的农机管理智能决策系统模型并给出各模块的设计功能及作用。     

基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理研究

针对传统网络安全管理系统无法有效处理海量数据的不足,提出了基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理模型。该模型利用多源数据采集策略获取各种安全产品的相关数据并进行整合,利用数据挖掘技术处理海量数据的优势进行综合分析、智能分析和自动响应。实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,能够有效地从大量安全事件中准确识别出真实的攻击行为,实现了报警信息的精炼化,降低了安全设备的虚警和误警,增强了网络安全管理的准确性、智能性和自适应性,能够满足新的网络安全形势的需要。     

基于数据挖掘的图书智能推荐系统研究

针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于数据挖掘技术的图书智能推荐系统,简单分析数据挖掘技术中关联规则技术适用图书推荐的原因和相关概念,并且对该系统的框架进行研究,最后通过实验,运用数据挖掘软件对真实的借阅记录进行关联规则挖掘,得出关联规则作为图书智能推荐系统的关键技术是行之有效的结论。     

基于黑板的多Agent分布式协同决策

将黑板系统与多Agent系统进行有效的结合 ,提出了基于黑板系统建立的分布式协同决策支持系统(DCDSS)的系统结构 ,以及在这种体系结构下的协同决策系统模型。利用形式化语言对黑板进行了描述 ,设计了与黑板系统结合的智能代理的结构并进行了初步的实现。     

Web挖掘过程和元数据的运用

当数据挖掘的对象完全由Web这种数据类型组成时 ,这个过程就称为Web挖掘。面向Web挖掘必须以半结构化模型和半结构化数据模型抽取技术为前提。所以寻找和定义一个半结构化的数据模型是Web挖掘的关键 ,通过元数据来清晰地描述Web半结构化的数据结构 ,为Web挖掘提供基本条件。     

数字图书馆的分布式数据挖掘

分布式数据挖掘作为适用于异质异构数据的一种数据挖掘方式,它能有效处理数字图书馆分布式数据库的数据挖掘,解决好元数据集中管理与对象数据分散存取之间的矛盾。数字图书馆分布式数据系统在目前技术水平下,可根据PADMA系统理论,基于智能化的软件代理进行构建。     

基于XML的多文种Web挖掘研究

对XML和字符集作了简要介绍 ,阐述了利用XML来解决Web挖掘中的多文种问题的必要性及可行性 ,构建了一个基于XML的多文种Web挖掘模型并详细解释了各个功能模块的具体实现方法。     

面向分布式数据挖掘的隐私保护研究

在不泄露隐私信息或敏感知识的基础下,如何挖掘出分布式数据中准确的规则信息,已成为数据挖掘领域的重要研究方向之一。本文总结了面向分布式数据挖掘的隐私保护技术的现状,并比较分析了不同方法的优缺点,另外还提出了面向数据挖掘隐私保护技术的性能评估标准,展望了未来进一步的研究方向。     

基于数据分配表的分布式协作检索系统

协作检索是分布式检索研究的热点。在协作检索中协作机器的选择是一个难点,同时在基于中心服务器的分布式系统中,随着数据量的增大,中心服务器的性能瓶颈也是一个棘手的问题。为此提出了一种基于数据分配表的协作检索方案,以期解决上述问题及检索过程中的负载平衡,并讨论这种系统的设计与实现中所涉及到的一些关键技术。     

第四方物流的分布式数据挖掘系统研究

整合第三方物流系统中的数据,为第四方物流决策提供依据,成为第四方物流系统发展的一个关键问题。通过将分布式数据挖掘引入到第四方物流系统中,构建了第四方物流的分布式数据挖掘体系结构,给出了部分模块的技术实现,对在分布式数据挖掘系统辅助下的第四方物流业务流程进行了探讨。     

基于数据挖掘的情报主导反恐

数据挖掘能在浩如烟海的信息中找到恐怖分子留下的蛛丝马迹.关联分析与序列模式分析,分类分析与聚类分析是数据挖掘在情报主导反恐中的核心应用.恐怖主义信息分析中的数据挖掘流程一般由恐怖主义问题识别、数据准备、数据挖掘、模式评估与知识表达四个主要阶段构成.贝叶斯信念网络是情报主导反恐工作中适用的一个数据挖掘工具.     

基于XML的网页数据挖掘

随着Internet的迅速发展,使得数据丰富而信息贫乏这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了机器学习、模式识别、统计学、人工智能、神经网络等多学科而出现的一项新技术,基于Web的数据挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用。本文叙述了Web数据挖掘的概念、分类、技术等,重点讨论了基于XML语言的Web数据挖掘技术,解决了Internet上绝大多数非结构化甚至是无结构的、Web信息的组织结构性差而导致的Web数据挖掘困难的问题。