地方城市统一测量坐标系选择的探讨

通过对地方独立坐标系的分析,结合实际工作的需求,对建立地方统一坐标系的原则和方法进行了探讨。     

持续改进地质测绘质量管理的探讨

简要论述了持续改进测绘单位质量管理的基本原则,结合广东省地质测绘院的工作实践,阐述了持续改进测绘质量管理的必要性,并结合2000版质量管理ISO—9000族标准的要求,分析、探讨和提出在新形势下持续改进测绘质量管理的措施和建议。     

基于商空间模型的CBR系统

传统的CBR系统采用平面结构，系统在运行过程中不断学习，范例库将变得越来越大，当范例数超过某一预设的上界时，就会出现“沼泽问题”。为了解决这个问题，该文提出了基于商空间模型的CBR系统，采用分层递阶的立体结构，在运行阶段将惰性学习算法与积极学习算法相结合。实验表明利用本方法构造的CBR系统实现E-mail分类预测时，系统的性能和有效性都得到了很大的提高。     

一种基于加权复杂网络特征的K-means聚类算法

在分析了传统的基于划分的K—means聚类算法的优越性和存在不足的基础上，根据近两年复杂网络研究中部分新的理论成果，提出了复杂网络加权度、加权聚集度与加权聚集系数的定义，并将数据聚类转换为复杂网络上的节点聚类，提出基于加权复杂网络特征的K—means聚类算法（简称WCNFC算法）。实验结果表明，该算法根据节点加权复杂网络特征值，能够较好地找到聚类中心，有效地避免了对初始化选值敏感性的问题，从而使得聚类质量大大提高。     

一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足,提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足,提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣,提高了文章推荐系统的性能。     

一种基于加权复杂网络特征的K-means聚类算法

在分析了传统的基于划分的K-means聚类算法的优越性和存在不足的基础上,根据近两年复杂网络研究中部分新的理论成果,提出了复杂网络加权度、加权聚集度与加权聚集系数的定义,并将数据聚类转换为复杂网络上的节点聚类,提出基于加权复杂网络特征的K-means聚类算法(简称WCNFC算法)。实验结果表明,该算法根据节点加权复杂网络特征值,能够较好地找到聚类中心,有效地避免了对初始化选值敏感性的问题,从而使得聚类质量大大提高。     

一种基于能力的范例库自动建立新方法

如何有效地建立简洁且性能可靠的范例库,以提高基于范例推理系统的性能,是当前基于范例推理研究的热点.本文结合NCL CLARA聚类算法与脚标数据的优点,给出了一种有效的基于能力的范例库自动建立新方法.通过实验表明,该方法能在保持原始领域数据库系统解决问题能力的前提下,最大程度地减少生成的范例库.     

电力调度数据挖掘系统的设计与实现

本文给出了一个完整的数据挖掘系统--电力调度数据挖掘系统的设计与实现过程.它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的后处理等步骤.文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程.     

一种WWW数据自动应急恢复系统的设计

在分析了将通用网络数据备份与恢复系统应用于WWW数据的应急恢复所带来问题的基础上，提出了一种专用的物理隔离型WWW数据备份与应急恢复系统，给出了系统的设计目标、主要功能、工作原理和系统的主要特点。     

基于认知结构的推理网络及其在数据挖掘中的应用

给出了一种从采样集合中自动建立认知推理网络的方法，试图解决数据挖掘问题中的知识获取和知识表达的瓶颈。给出了两个算法用于自动处理学习和建立基于认知结构的不确定推理网络。利用一些实验数据进行了计算机实验，并对实验结果进行了分析。然后将该方法与相关工作进行了比较；最后对所做的工作进行了总结并指出了进一步的研究方向。