构建基于科技文献知识的人工智能引擎

[目的/意义]如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进,以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识,本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。[方法/过程]本文以文献情报工作为出发点,立足科技文献是人类知识的最重要载体,探究人工智能取得飞速突破的本质所在,创新性提出了文献情报领域从“科技文献库”转变为“科技知识引擎”的建设思路。[结果/结论]本文论述了中国科学院文献情报中心在构建基于科技文献知识的人工智能(AI)引擎的建设实践,探讨了利用深度学习技术挖掘知识以服务情报研究的方法,以期为学界提供参考。     

关系数据库中关联规则挖掘实现研究

近年来，关系数据库得到了广泛的应用，研究在关系数据库中进行关联规则挖掘的有效技术的需求日益增强。文中根据Apriori算法思想并在分析关系数据库中关联规则特点的基础上，介绍了基于Visual FoxPro的关联规则挖掘的实现过程。     

WM与MWM算法分析

以经典的多模式匹配算法为例，对多模式匹配算法进行了分析，并阐述了其详细的实现过程。对于修改后的多模式匹配算法分析了其优缺点，为该算法的继续改进提供了一定的参考意见。     

时态数据库周期规律与关联规则的挖掘

提出了一种简单有效、抗干扰的周期规律挖掘算法;研究了关联规则提取过程中的连续属性离散化，并用Apriori算法发现有效的规则。对电信话务量时态数据库的挖掘测试结果表明，该算法实现较简单，执行效率较高，具有实用性和有效性。     

基于关联规则的图书馆个性化服务研究

关联规则挖掘技术是一种新兴的数据处理技术,其算法及应用在图书馆中起着非常重要的作用。Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,在分析Apriori算法的基础上,提出利用FP-tree生成树技术来减少候选集的数量,克服Apriori算法的弱点,以提高图书馆个性化服务的效率。     

关联规则挖掘算法Apriori在学生成绩分析中的应用

课程自身、课程与课程之间及课程设置与课程成绩之间存在着一定的联系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息.详细介绍了关联规则挖掘算法Apriori在学生成绩分析中的具体应用,给出了挖掘实施的流程图,以实例的方式深入探讨了数据挖掘技术的实现过程.通过关联规则的算法理论,最终得出有实际价值的规则及结论,从而实现...     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型及应用

随着技术的发展,网络日趋复杂,防火墙技术所表现出来的不足引出了人们对入侵检测系统（IDS）技术的研究和开发。首先介绍了入侵检测技术、数据挖掘技术和关联规则算法,然后提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并将数据挖掘中的关联规则模型应用到实际中,取得很好的应用效果。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型及应用

随着技术的发展,网络日趋复杂,防火墙技术所表现出来的不足引出了人们对入侵检测系统(IDS)技术的研究和开发。首先介绍了入侵检测技术、数据挖掘技术和关联规则算法,然后提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并将数据挖掘中的关联规则模型应用到实际中,取得很好的应用效果。     

BM算法与其改进算法分析

随着网络入侵检测技术的快速发展,入侵行为的检测算法也日益重要。本文对目前常见单模式匹配算法进行分析总结,以经典的单模式匹配算法为例,分析了其详细的实现过程。并以此为基础,分析了修改后的单模式匹配算法的优缺点,对该算法的继续改进提供了一定的参考意见,指出了单模式继续改进的方向。     

高校科技信息数据挖掘方法研究

将数据挖掘技术应用于高校科技管理领域是一种新的尝试。以南京农业大学科技信息管理系统为实验数据源，使用Apfiori算法对数据源中的人员、论文和项目信息进行关联规则的挖掘，结果表明，南京农业大学传统专业的优势十分明显，大农学学科产生的科研成果在全校科研成果总量中所占权重较大，同时，从教师的年龄和职称所得到的关联规则显示，教师的年龄越大、职称越高，主持项目的频度越高。     

数据挖掘技术在高校教学质量评价系统中的应用

本文以笔者所在院校的学生数据为依据,对教学质量评价系统中的数据进行挖掘,分析了关联规则算法中Apriori算法,并针对传统算法的弊端,在已有改进算法的基础上,提出了一种基于最小关联规则集的改进算法,以此方法对教师的基本信息、教学方法与教学评估结果的关联关系进行分析。     

一种基于模式匹配的目标点识别算法

设计了一种基于模式匹配的目标点识别算法.算法通过对图像中的目标进行模式匹配处理,自动识别目标,实现目标的计数功能.该算法避免了傅立叶变换滤波等计算量较大算法的使用,适用于利用图像处理进行目标实时计数的领域.     

基于．NET的工作流应用系统设计

分析工作流引擎调度中过程实例和活动实例的状态信息,以关系数据库和.NET来实现工作流的执行引擎,介绍完整的过程E-R关系模型及其相关数据模型,阐述流程调度算法,给出应用实例.在轻量级的工作流管理系统中,该引擎能实现流程的顺利流转.文中设计的工作流引擎已成功应用于电信行业的工程项目管理系统中.     

基于改进加权关联规则算法的入侵检测系统

入侵检测系统中的数据漏报和误报一直是困扰网络安全的问题,只有解决了这个问题才能真正提高网络安全性。通过研究加权关联规则挖掘算法,将关联规则算法应用到入侵检测系统的海量数据挖掘,研究一种基于改进加权关联规则算法的入侵检测系统,并给出了该系统的模型和流程结构,通过测试证实该模型可满足当前网络安全各项入侵检测系统的要求。     

基于矩阵加权关联规则的核模糊聚类

提出一种基于矩阵加权关联规则的空间粒度聚类算法。该算法核心思想是根据文档特征向量矩阵提取文档的相似度，再在该关联规则算法上进行聚类来寻找相似关系的频繁项集。通过引入核函数，样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类，提高聚类性能。通过矩阵加权关联规则算法进行聚类。通过实验表明，在处理中小型文档时，该算法的精确度优于传统Apriori算法和K-mean算法；在处理大型文档时，该算法的时间复杂度小于传统的K-mean算法。     

广西农业信息地理匹配引擎设计与实现

[目的]研究高并发、大流量农业信息地理匹配引擎,改进其算法,解决广西区内壮语地名匹配问题,实现农业信息的自动匹配与空间定位,以满足农业大数据平台高并发、大流量的地理匹配需求..[方法]通过改造开源的Solr全文搜索引擎,结合广西地名中的少数民族语言特点,扩充地名词典、设计数据组织方式与逆向分词算法、改进TF-IDF算法.[结果]在改进方法的基础上设计并实现了农业地理信息地理匹配引擎.经过第三方15484条数据测试,能够准确切分壮语地名,引擎在500并发下仍具有良好的响应速度,匹配准确率达98.43%.地理匹配引擎目前已应用到糖业发展大数据平台中,并取得了良好的效果.[建议]针对测试中出现的问题,建议在下一步工作中扩充并完善词库内容、增强语义推理能力、研究基于空间语义的定位算法,提高广西农业信息的定位精度.     

游戏引擎中智能角色的研究

介绍了游戏引擎的作用及发展方向，对游戏智能角色进行了分析，在研究现有引擎中智能角色的实现方法的基础上，提出了改进方法，构造了非玩家角色的结构，并分析了该结构的特点。     

关联规则挖掘在课程相关分析中的应用

本研究介绍了关联规则挖掘的基本概念,分析了经典的Apriori算法,提出一种改进的关联规则挖掘算法,解决了挖掘课程相关性关联规则的问题。改进算法的基本思想:①采用位图数据格式;②系统中会永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集,当系统需要运行时,首先采用数据库的过滤技术,可以很快得到频繁2项集。突破了这一瓶颈,系统运行速度将得到较大的提升。将该算法应用于课程相关性分析,实验结果表明改进的算法性能优于Apriori算法。     

一种改进的基于SQL的频繁项集挖掘算法

数据挖掘中的关联规则应用广泛,而频繁项集的产生又是关联规则挖掘最重要的一步。讨论了关系数据库中利用Apriori算法实现频繁项集挖掘的问题,并借助AprioriTid算法思想,提出了一种改进的基于SOL的频繁项集挖掘算法。试验证明,在事务数据量和支持度变化的情况下,此算法性能稳定且执行效率较好。     

基于分布式系统下的快速关联规则挖掘算法

随着分布式技术的发展,基于分布式系统下关联规则挖掘算法的研究显得非常重要.分布式系统下关联规则挖掘算法的时间开销主要体现在两方面:一是频繁项目集的确定;二是网络的通讯量.为解决第一个问题,文章提出了一种基于二进制形式的候选频繁项目集生成算法,该算法只需对挖掘对象进行逻辑与操作,提高了频繁项目集的生成效率,将该算法结合FDM算法应用于实验挖掘,实验结果表明,算法提高了挖掘效率,是可行的.