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.     

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(DK)；描述了KD(DK) 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.     

基于双库协同机制的知识发现结构及其应用

文章在KDD（基于数据库的知识发现）的基础上,提出了KDD的开放系统-KDD的总体框架;探讨了其关键技术-双库协同机制的理论基础与实现技术。该系统提供了广泛应用于多个领域的知识发现结构与进程,具体的实例演示表明KDD这类新型构造是有效与可行的。     

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。     

一种基于关联分析的铝电解生产辅助控制方法*

通过关联分析对生产过程中积累数据的处理,可以得出客观知识,这些知识有益于领域专家的相关研究以及指导生产。基于双库协同机制的KDD*过程模型,是基于认知心理的创建意象和心理信息修复特征建立的新型数据挖掘模型,它实现了系统自主发现知识短缺和进行知识库的实时维护,使两个协调器协同工作,将协调器及双库协同机制融入经典的KDD过程模型。基于该模型,提出了一种新的辅助控制电解铝生产的方法,并通过现场实验说明其有效性。     

人工智能技术在配电自动化中的应用

本文介绍了知识发现(KDD)的相关理论,从配电自动化系统智能化的观点分析了将知识发现技术用于配电自动化系统中,以挖掘在故障处理决策过程中具有重要参考价值的知识。     

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。     

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。     

分布式综合知识发现系统结构研究

利用多Agent技术，采用多层次结构，建立基于内在机理研究基础上的分布式综合知识发现系统（DKD（D＆K））总体结构模型。该模型设计了基于双库协同机制的分布式KDD＊的知识发现线路，使得分布式数据的预处理、挖掘算法及挖掘结果的评价和导航等研究贯穿于一体，形成了一个完整的系统。该模型不仅较好的继承原综合知识发现系统KD（D＆K）的主要特征，而且紧密结合了分布式数据库已经成熟的技术方法，并且与现在国际上比较典型的分布式知识发现系统比较有一定的优越性。     

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.     

基于粒度计算的知识空间建模研究

利用粒度计算有关理论，建立信息系统的知识粒度空间-全粒度空间和超粒度空间，找到了定义于超粒度空间之上的格和布尔代数，并利用格的有关性质导出了全粒度空间的结构模型-超树，得到了全粒度空间和超树的若干性质，为KDD算法的具体设计与实现提供了指导信息，为进一步研究知识发现机理等问题奠定了理论基础，丰富和完善了KDD的几何和代数理论体系．     

基于粒度计算的数据分类建模研究*

基于粒度计算在理论上对数据分类问题进行建模研究.引入全粒度空间的概念,给出了集合的粒度表示、概念学习在粒度计算理论中的解释,从而得到数据分类问题的机理分析;最后导出了基于数据分类的知识发现模型,为知识发现面临的问题提供解决的理论依据,也为进一步研究奠定了重要的理论基础.     

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。     

基于信息挖掘的智能决策支持系统结构模型

讨论了一种基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM(IntelligentDecisionSupportSystemBasedonInformationMining) ,并给出其总体结构模型和各子系统功能描述。IDSSIM完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能 ,改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制 ,将推理机制、Web挖掘和KDD 挖掘有效地融入智能决策支持系统中 ,从而形成了一类具有五库、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。IDSSIM对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用 ,有望形成新一代的智能决策支持系统概型。