面向分布式知识发现的知识网格框架及其实现

将Web服务与网格技术相结合，给出了知识网格的三层框架模型．它包括本地资源层、知识网格中间层以及知识网格应用层，以满足在分布式环境中并行处理数据．发现知识的要求．用语义学习实例描述了知识发现在知识网格平台上的执行方式．     

基于知识的网格技术应用研究

知识网格作为知识管理的前沿技术,其实现模型和体系结构一直是研究的重点．笔者首先介绍了网格技术的应用和现状,然后讨论了知识网格所涉及的基础服务和知识发现服务层划分的问题,最后提出了知识网格应用和土木工程专业相结合的方向．     

面向分布式知识发现的知识网格框架及其实现

将Web服务与网格技术相结合,给出了知识网格的三层框架模型,它包括本地资源层、知识网格中间层以及知识网格应用层,以满足在分布式环境中并行处理数据,发现知识的要求.用语义学习实例描述了知识发现在知识网格平台上的执行方式.     

知识发现与数据可视化技术浅析

数据挖掘和知识发现、数据可视化技术都是发现数据库中数据中隐藏的信息的有效途径。知识发现过程离不开数据可视化的支持，数据可视化分析本身是一种知识发现的过程，并提到将知识发现与数据可视化有机集成的问题。     

属性约简与数据挖掘的可拓变换与可拓知识的表示

利用可拓学的可拓变换和可拓知识对知识发现过程中的属性约简与数据挖掘进行形式化，并引入计算算子和计算型变换，从属性约简与数据挖掘中提取可拓变换和可拓知识（含变换的因果关系），从而更精炼地说明了属性约简和数据挖掘的本质．     

基于数据挖掘的知识发现在MDSS中的应用研究

主要讨论基于数据挖掘技术的知识发现在军事决策支持系统中的应用,提出了基于数据挖掘的知识发现方法,建立了知识向量集的拓扑空间概念并提出了基于拓扑空间向量集的不确定性知识表示方法.     

数据库中知识发现与挖掘

本文对当今计算机科学中的热点研究问题－数据库中知识发现进行了全面的介绍。讨论了春与其它学科的关系,并介绍了数据库中知识发现的重要阶段－数据挖掘中的一些概念。     

数据挖掘技术

数据挖掘技术是目前广泛研究的数据库技术，它可以从大量的数据提炼出有用、潜在的信息．人们可利用这些信息改进工作，提高效率。本介绍了知识发现和数据挖掘的概念，然后对几种常见数据挖掘技术的原理和应用进行了说明。     

属性约简与数据挖掘的可拓变换与可拓知识的表示

利用可拓学的可拓变换和可拓知识对知识发现过程中的属性约简与数据挖掘进行形式化,并引入计算算子和计算型变换,从属性约简与数据挖掘中提取可拓变换和可拓知识(含变换的因果关系),从而更精炼地说明了属性约简和数据挖掘的本质.     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Webservice与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Webservice合成,给出了基于G10bus Toolkit4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。     

数据挖掘技术及其在公共管理中的应用

数据挖掘 (dateMining)技术是解决如何从实际应用中大量不完整的、模糊的、有噪声和随机的数据中提取 (挖掘 /发现 )事先不知道但又是有用的信息和知识的一种自动地将数据转换成知识的信息技术 ,基于数据挖掘技术的构成、对象与功能 ,以示例的方式说明公共组织在公共事物的治理中如何应用这一前沿的信息技术 .     

B2C电子商务站点中知识发现的研究

基于国内外最新的研究成果对电子商务中的知识发现进行了综述;首先介绍了在B2C电子商务站点中发现隐含的、未知的但有价值的商业知识的基本流程、主要方法和技术;然后概括了数据挖掘技术目前在B2C电子商务中的应用情况;最后对电子商务中知识发现的发展趋势进行了展望。     

基于知识发现复杂不确定性系统预测模型研究应用

针对复杂不确定性系统特性,将知识发现理论方法与预测理论方法有机结合起来。在研究适于预测知识发现理论与挖掘方法的基础上,继承传统统计学、概率论和神经网络等预测理论与方法,构建了基于知识发现多目标、多因素集成化预测模型(integratedpredictionmodelbasedonknowledgediscovery,IPMK),并通过对油气储量、产量和需求量的预测,验证了预测模型的有效性与实用性。     

多级空间尺度下的轨迹知识发现

为了挖掘轨迹数据库在不同空间尺度上隐含的移动对象分布模式与运动规律,将空间语义信息融入轨迹的表达,运用空间层次关系模型结合多层关联规则挖掘方法,提出了一种基于语义位置矩阵的多尺度轨迹表达和演化方法,在此基础上设计了一种发现轨迹频繁模式的算法.试验结果表明,该方法能发现不同尺度的轨迹知识,并具有较高效率.     

基于多基准属性概化的知识归纳

在分析基本面向属性归纳算法不足的基础上,针对中药方剂数据挖掘的特征提出基于面向关联属性概化层次的优化技术及算法。根据中医理论为各关联的维度创建概化层次及概念树,利用关联属性阈值与多基准属性阈值的相关性以提高归纳概化的效率和发现知识的准确率。实现面向关联属性归纳的中药方剂知识发现分析系统。通过实验验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的效率提高了27%以上。新系统能更快发现符合中医理论的领域知识和规则。     

办公自动化系统中知识发现的研究

针对传统办公自动化系统只能处理公文数据,阐述了知识管理在办公自动化系统的作用,给出知识发现的体系模型,并对知识发现与提取的算法进行了研究,利用知识聚类与相似度的计算生成知识。     

知识发现在客户关系管理系统中的应用研究

首先结合知识发现的基本概念对知识发现技术在客户关系管理系统中的应用情况进行分析,然后围绕着客户交易和行为以及领域知识,提出了客户关系管理系统的客户知识发现的基本模式,并对这一模式中所涉及的相关知识发现技术进行了深入讨论．最后在这一模式下讨论了一种具体实现．     

访问控制中基于粗糙集的授权规则知识发现

为实现访问控制中客体对主体预授权的准确和及时,针对基于信任的访问控制信任和权限的映射问题,将成功交互的实体授权信息作为用于知识发现的数据决策信息表,结合访问控制的授权规则,提出了一种基于粗糙集的授权规则知识发现方法,实现授权规则中的属性约简、知识决策规则的提取.最后,通过算例分析验证了基于粗糙集的授权规则知识发现方法的有效性.