基于人工智能的知识发现

华东师范大学硕士学位论文基于人工智能的知识发现姓名：臧其事申请学位级别：硕士专业：情报学指导教师：范并思;王仁武20080501基于人工智能的知识发现作者：臧其事学位授予单位：华东师范大学相似文献(10条)1.会议论文殷国富.方辉.胡晓兵.徐雷.陈珂基于粗糙集原理的机械产品工艺设计知识发现方法研究2007本研究针对机械产品工艺设计信息系统中的知识发现问题，分析了传统的计算机辅助工艺设计系统和基于知识的工艺信息系统的联系与区别,阐述了基于知识的工艺信息系统的设计目标和体系结构,构建了一种由工艺资源管理、工艺辅助设计、工艺流程管理和工艺项目管理等模块所组成的工艺设计信息系统；由工艺知识发现算法集合、工艺知识管理等模块所组成的工艺设计知识发现及管理系统。提出了通过建立包含多种数据挖掘算法的工艺知识挖掘算法集合的工艺知识发现方法,并运用粗糙集方法进行工艺知识发现的实例验证了本文对工艺知识发现算法研究的适用性。2.学位论文唐彬基于粗集理论的知识发现研究2004随着数据库技术的发展和信息时代的来临，各行各业都积累了大量的数据，数据库中存储的数据量急剧增加，航空航天、气象、医疗、农业等行业尤为突出，对这些数据进行分析以发现隐含在数据中的有用模式的要求变得越来越迫切，但目前还缺乏有效的智能手段，从而造成“数据丰富、知识贫乏”的状况。与此同时，人工智能领域的一个重要分支——专家系统的研究和应用近年来取取得了很大的发展，然而专家系统中也同样面临着知识获取的瓶颈。因此，一个新的研究领域——知识发现应运而生，由于蕴藏知识的信息大都存储于数据库中，数据库中的知识发现(KDD)已成为当前知识发现的一个热点研究课题。粗糙集是波兰的Z．Pawlak提出的一种新的处理不确定和模糊信息的数学工具，为知识发现中许多问题的解决提供了基础。3.会议论文蔡自兴人工智能研究的若干进展2003本文简回顾国内外人工智能的发展历史。在介绍人工智能各种认知观的基础上，提出应从四个方面开展对认知本质的研究，以期解开认知奉质之谜。最后讨论人工智能研究的一些新领域，包括艾真体、计算智能、知识发现和人工生命等。对这些问题的研究，有助于对人工智能发展历史和现状的更好了解。4.学位论文王娜小区住户纠纷信息管理与知识发现模型研究2007随着房地产市场的进一步完善，智能小区开始逐渐兴起。其中涉及到的智能技术所带来的服务理念及模式是在其运营过程中体现出来的，最终通过物业管理加以实现。物业管理的智能化成为物业公司面对竞争时创新思路、寻求突破、抢占优势的必要手段。物业公司尤其是中小型物业公司在实现经济效益的同时，不得不解决长期以来存在的经营难点问题--与住户之间形成和谐互动的关系、化解纠纷、有效管理。然而匮乏的信息、零散的数据使得管理者总是被动的去解决问题，而无法及时整合信息、掌握业务全貌，做到预防问题与矛盾的发生。同时，物业管理中各相关法规条例、标准制度，众多的案例及其相应的解决方案，这些在实践中积累的信息量极度增长。如果能够用有效的方法，获取其中有用信息和知识，将为应运而生的智能化物业管理提供更新、更有效的管理手段，并使其获得可持续发展的广阔空间。小区住户纠纷信息管理系统是针对物业公司所面临的这一现实问题所设计的，它是基于.NET平台开发的一套用于智能小区管理的应用软件。包括小区日常事务管理与内部资料中心两部分，系统中内部资料中心部分，是基于分词算法的一种简单的初级人工智能模型。将发生的数据信息、文本资料进行系统化管理，一方面由于各项账单信息、维修资料等容易出现问题、概念模糊的相关信息都有据可查，有底可翻，也就减少了业主与物业管理公司之间矛盾的发生；另一方面能够从中发掘出解决物业纠纷的合理方案，帮助管理者及时获取有利信息，做出正确的决策，减少管理中的盲目因素，使小区管理更加科学化、程序化、标准化。这对竞争日益激烈的物业管理行业来说，是一项非常有意义的改革。5.会议论文秦克云.高岩依赖空间及其在知识发现中的应用2005本文简要介绍了依赖空间的概念、基本性质，分析了依赖空间与信息系统、概念格及其知识表示、知识约简的联系。6.学位论文汤永川关于不确定性推理理论与知识发现的研究2002该文在不确定性信息处理的研究领域中,进一步发展了已有的理论和方法,研究了将处理各个不确定性信息的方法综合集成到一起的系统,并取得了如下主要研究成果:1.提出了带概率因子的模糊推理模型,证明了该种模糊推理系统是一个通用逼近器,并给出了一种从训练数据集中辨识该模糊模型的方法.2.将一种简单的NaiveBayes网络扩展到模糊NaiveBayes网络.3.研究了基于模糊NaiveBayes网络和遗传算法的带概率因子的模糊推理模型,并将这种混合模型成功用于倒小车的控制仿真和时间序列预测实验中.4.研究了基于模糊NaiveBayes网络的一类带权重的模糊分类系统的辨识问题,并将这种分类系统用于一些著名的机器学习问题中,取得了满意的结果.5.研究了一种基于模糊D-S信念结构的广义模糊系统,提出了利用规则前件的激活度影响规则后件中模糊D-S信念结构中焦点元的隶属函数形状的推理方法,当各个焦点元的隶属函数具有相同的势时,该模糊模型为著名的Sugeno-型的模糊推理系统.6.针对基于模糊D-S信念结构的广义模糊系统,提出了另一种推理方法,即利用规则前件的激活度影响规则后件中模糊D-S信念结构中焦点元的信念度,并引入了一个新的焦点元不知道.7.考虑到历史经验和知识的重要性,该文提出了基于先验知识的证据合成理论,该理论具有严格的概率基础和良好的代数性质.8.考虑到先验知识中的不确定性,特别是模糊性,该文提出了基于模糊先验知识的证据合成理论.9.提出了在不完全性信息环境中表示知识和从事推理的方法.7.期刊论文吴新垣从数据挖掘到知识发现-舰船电子工程2001,(2)从数据库中发现知识是当今信息技术所面临的迫切问题之一.从知识发现的定义入手,论述了它的处理过程,介绍了几种常见的知识模式及其挖掘步骤.最后,提出了研制知识发现系统的初步构想,为读者进一步研究提供思路.8.学位论文张涛数据挖掘在干部住房保障网络管理系统中的应用2006随着工nternet和计算机硬件技术的飞速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，已经从点(单台机器)、线(局域网)发展到面(网络)。而随着部队营房制度的不断完善和改革的继续深入，加强军队后勤的信息化建设，将后勤营房管理工作从海量的数据中解放出来，及时、准确地掌握基建营房的保障资源，保障需求，保障状态，并进行有效控制。开发适应部队特殊需要的干部营房管理网络系统的工作迫在眉睫。在人工智能中发展出的机器学习为我们提供了前进的方向。将机器学习的算法加以改造，在数据库中寻找有意义的模式，挖掘大量数据背后潜在的知识，成为解决之道，并且促成了数据库中的知识发现与数据挖掘。可以说知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。论文首先简述了数据挖掘的框架，分析了数据挖掘中使用的各种方法以及可以挖掘的各类知识的特征和描述。分析了聚类和分类算法的关键技术，总结了在统计、机器学习和模式识别等领域的聚类／分类算法。然后在干部住房保障网络管理系统的开发中结合数据挖掘技术，进行了应用研究。9.期刊论文强宇.刘宗田.林炜.时百胜.李云.QIANGYu.LiuZong-tian.LINWei.SHIBai-sheng.LIYun模糊概念格在知识发现的应用及一种构造算法-电子学报2005,33(2)基于有限L_背景的模糊格在扩展和时空复杂度上有局限.本文定义了广义的模糊概念格和其上的截运算以简化格构造,提出了一种模糊格构造算法.在概念格结点级上定义了两个模糊参数α和,以避免提取因高偏差导致的无效规则.给出一个实例,说明了从模糊概念格提取不确定规则、计算规则支持度、置信度的原则、方法.实现了构造算法与Godin算法的对比实验,结果表明本算法在时空性能上要优于Godin算法.10.学位论文卫金茂数据挖掘若干问题的研究2001该文主要工作如下:1新的知识发现及方法.一般的数据挖掘过程是基于简约了属性空间对数据对象进行描述.该文在此基础上提出了基于粗糙集理论的新的知识发现方法.2基于粗糙集理论的决策树分类法.该文提出了一种基于粗糙集理论的决策树构造方法.3知识退化方法的研究.该文在增量式学习基础上提出一种知识退化的方法对系统知识进行了动态维护.另外,利用相对退化度,可以从局部对规则及属性空间进行处理,对知识进行维护.4数据挖掘中缺损数据的处理.该文对如何在数据挖掘中处理缺损数据进行了研究,提出了一种属性相关的定义、强作用属性概念,以及用以处理连续取值属性的基于重叠特征区间的超长方体划分方法,并给出了在数据挖掘中如何处理缺损数据的统一形式的方法.5并行数据挖掘方法.该文在并行数据挖掘方面提出了一个面向数据特征的数据划分思想.本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：eff07c76-7c78-4c80-93b0-9df70126342f下载时间：2010年9月20日