知识发现在农业生产中的应用研究

文章通过对基于数据库的知识发现系统(KDD)的研究,提出了双库协同机制,它改变了KDD的结构、运行过程与机制,形成新的知识发现系统KDD。将该发现系统应用于农业领域,为合理地指导农业生产提供了科学的决策,因而具有重要的理论意义和实用价值。     

基于可变精度粗集模型的增量式归纳学习

知识获取是知识信息处理系统的关键问题之一,特别是计算机与网络技术的飞跃发展使得各个领域的信息量急剧增加,90年代以来,人们把目光转向了一个新的研究领域—知识发现(KnowledgeDiscovery),或数据库知识发现(Knowledge Discov-ery from Databases,KDD)。今天,基于Web的分布式知识发现更为KDD展示了广阔的应用前景。     

数据库中知识发现的软件设计

本文讨论了数据库中知识发现KDD（KnowledgeDiscoveryinDatabases）的抽象模型和应用，描述了一种KDD方法实例。该方法与领域知识密切结合，借鉴了模式识别的有关知识，实现了友好的人—机界面。     

基于Multi-agent技术的知识发现新模型KDD的设计

KDD模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD的智能性,文章设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统。利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能,为智能信息系统的发展提供了重要支持。     

关系数据库中的知识发现研究

介绍了从关系数据库中可以发现的知识 ,提出一个知识发现系统的抽象模型 ,讨论了可以发现的知识种类 ,并指出了实现KDD系统时将要出现的一些问题。     

一种基于假说驱动的知识发现模型

介绍了一种新的KDD模型,和以往的数据驱动式KDD模型不同,并试图利用假说驱动(Hypothesis-driven)的方式来发现新的知识。该文的目标是提供一种KDD工具支持适合人脑风格的假说-检验发现过程,同时最大限度地削减在此过程中人类的工作量。文章提出了为削减人的工作量所作的各种努力。     

淘金的艺术——金芝博士谈知识发现的发展近况

在今年召开的第十六届全国数据库学术年会上,有关知识发现(KDD)和数据挖掘的论文占了不小的比重。KDD作为数据库技术的重要延伸,正越来越受到人们的重视;KDD的一些研究成果,已经或者即将深刻地影响着人们的生活。正因为KDD有如此重要的作用,本刊记者特意采访了中国科学院数学与系统科学研究院的金芝博士,请她谈谈KDD的一些情况。     

农业数据库中知识发现的研究

1.引言数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discoveryin Database)是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而兴起的研究领域。它是从大量的数据中提取出隐含的、先前未知的、平凡的、具有潜在应用价值的信息或模式,如知识规则、约束、规律等。KDD主要采用机器学习算法、统计方法进行知识学习,一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘。KDD作为数据库和信息建设领域的前沿研究领域,已成为各重要科     

数据库中知识发现的处理过程模型的研究

1 前言数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discov-ery in Database)是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的,它是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的高级处理过程。它主要采用机器学习算法或统计方法进行知识学习,一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘(Data Mining)。数据挖掘是KDD中的一个非常重要的处理步骤。人们往往不加区分地使用两者。一般来说,在工程应用领域多称数据挖掘,而在研究领域人们则多称为数据库中的知识发现。人们进行的关于KDD的研究是为了将知识发现的研究成果应用于实际数据处理中,为科学的决策提供支持。正是因为这样,目前所进行的关于     

面向复杂系统的知识发现过程模型KD(D&K)及其应用

为适应复杂系统的知识发现的需要,在双库协同机制及其诱导的KDD*过程模型,双基融合机制及其诱导的KDK*过程模型的基础上,借鉴协同原理,提出了将KDD*与KDK*有机地融合在一起的、双库协同机制与双基融合机制协同工作的知识发现过程模型KD(D&K);描述了KD(D&K)的总体流程、动态知识库系统及其特征;并在农业施肥和植保领域的应用过程中得到验证.     

基于Developer/2000协同开发环境下FORMS与GRAPHICS的集成技术

文章结合Oracle应用系统的开发,介绍了一种在Oracle Developer／2000协同开发环境下具有Client／Server结构的集成技术,并给出了Oracle  Form 4．5和Oracle  Graphic 2．5 工具的三种集成方法.     

关于KDD的一类开放系统KDD的研究

On the basis of KDD(Knowledge Discovery based on Database),the paper proposes the general framework of the open KDD system－KDD*, discusses its theoretical foundation and realization of its key technology－double base cooperating mechanism. The result of initial illustration shows that the structure of KDD' is effective and available.     

利用数据库知识发现(KDD)技术构建新型质谱解析专家系统

通过在数据预处理,知识获取,知识库管理等模块中利用中断控制器和启发控制器把KDD有机集成起来,融合成一种新的专家系统结构,从而使系统能从海量数据库信息中提取蕴涵的知识来对知识库进行补充和核对。利用系统提供的KDD算法对NIST62质谱库进行分析,结果表明该系统具有较普通专家系统更强的解决实际问题的能力。     

数据挖掘技术在农业数据中的有效应用

农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。KDD和数据挖掘技术在农业中得到应用,由于农业领域本身的特点,通常的数据挖掘技术得不到有效应用。该文提出了几种对农业数据库进行知识发现的有效方法,并将知识发现方法与信息系统紧密结合。     

一种基于语义特征的自适应水印

提出了一种基于图像语义特征的D CT域自适应水印算法。该算法首先对图像进行分块,根据各块到图像中心的距离及各块纹理丰富程度确定水印是否嵌入,并依据其纹理丰富程度确定嵌入强度,最后在DCT的基础上将水印嵌入到中低频系数上。该水印不但不可察觉性好,且具有良好的鲁棒性。     

数据分类中的粒度计算

粒度计算理论为知识发现的研究提供了新的理论工具，通过引入全粒度空间的概念，对信息系统的论域空间进行等价划分，给出了论域子空间可精确粒度表示的充分条件，建立了目标概念的外延和内涵的粒度计算关系，揭示了目标概念学习中的粒度计算过程，提出了一种新的数据分类模型。     

基于美学家人脑模型的产品外观创新设计研究

文章以工业设计理论为基础,综合应用人工智能技术、专家系统思想、基于数据库的知识发现和知识挖掘技术等技术,模拟美学家大脑的智能活动及其思维模型的研究,通过Internet 获取市场变化、用户需求信息,实用创新技法的计算机模拟等方式,提出了基于美学家人脑模型进行产品外观创新设计的理论方法。并以典型机床为例,已编制系统初步实现了美学原则的量化、设计风格分析、产品的美学模糊评价等功能。     

基于空间数据仓库的数据采掘

文章介绍了数据采掘技术的定义、数据采掘的过程和主要技术手段以及空间数据仓库的定义、基本结构框架、处理流程和技术支持,分析了基于空间数据仓库的数据采掘特点.     

基于XML的B/S体系数据模型

B/S结构（Browser/Server）是目前流行的一种应用软件体系,是应用软件的一个发展方向。文章提出了一种新型的B－S结构数据模型。该模型借助XML这种新兴的原语言工具实现了数据的浏览器端代理管理,一定程度上克服了目前的B－S体系数据模型的数据重复传输的缺点,部分的降低了基于B/S结构的应用软件对于网络带宽的要求。