国家自然科学基金(69675016)
- 作品数：13 被引量：354H指数：10
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- 意图形式化研究的若干问题
- 意图的形式化研究是哲学逻辑、人工智能和语言哲学等学科共同关心的课题,在实用推理、认知建模、自然语言处理和规划与行动推理等领域有广泛应用。本文首先总结介绍意图形式化研
- 陈小平郑诚刘贵全
- 文献传递
- 时态数据的一种周期函数模式发现研究
- 针对时态数据，讨论了周期函数模式的发现过程，根据富氏级数的定义及有关定理，提出一种新的富氏系数的计算方法，设计出一种周期函数建模算法，讨论了周期函数模式的逼近性问题，给出了有关实验结果。
- 蔡智岳丽华蔡庆生
- 关键词：知识发现时态数据
- 一种基于Agent团队的强化学习模型与应用研究被引量：58
- 2000年
- 多 Agent学习是近年来受到较多关注的研究方向 .以单 Agent强化学习 Q - learning算法为基础 ,提出了一种基于 Agent团队的强化学习模型 ,这个模型的最大特点是引入主导 Agent作为团队学习的主角 ,并通过主导Agent的角色变换实现整个团队的学习 .结合仿真机器人足球领域 ,设计了具体的应用模型 ,在几个方面对 Q -learning进行了扩充 ,并进行了实验 .
- 蔡庆生张波
- 关键词：AGENT团队机器人足球人工智能
- 基于规则的分类数据离群挖掘方法研究被引量：47
- 2000年
- 离群数据的挖掘 (outlier mining,简称离群挖掘 )是数据挖掘的重要内容 ,现有的离群数据挖掘算法大多对分类数据 (categorical data)缺乏有效的处理 ,提出了基于规则的分类数据离群挖掘方法 ,采用多层最大离群支持度 maxsup,搜索离群规则 ,有效地解决了这一问题 ,用这一方法对医学流行病数据进行了各种实验 ,分析了该方法的适用范围、性能 ,验证了方法正确性 ;另外 ,实验表明 ,经过离散化后 ,基于规则的分类数据离群挖掘算法对连续性属性的数据也是有效的 .
- 史东辉蔡庆生倪志伟张春阳
- 关键词：离散数据离群挖掘分类数据
- 基于时序数据的模式发现算法研究被引量：10
- 2000年
- 数据库中的知识发现（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ Ｄａｔａｂａｓｅｓ，简称ＫＤＤ）是人工智能领域的一个重要课题，该文针对时序数据中复杂模式的问题，提出了一种新的时序序列模式的逻辑表示法，并设计出一种新的时序序列建模算法。
- 高俊波陆勤蔡庆生高仲明
- 关键词：知识发现时序数据模式发现算法人工智能
- 时序模式发现算法研究被引量：40
- 2000年
- 针对时序数据 ,提出一种新的时序模式的逻辑表示法 ,通过分段线性表示法 ,将时序曲线拟合为线段序列 ,从而以相对应的线段的斜率反正切值序列作为模式的逻辑表示 .在此基础上 ,设计出时序模式发现算法 ,此算法能够自动地发现所有 (子 )模式 .有关实验结果证明算法是行之有效的 .
- 蔡智岳丽华王熙法
- 关键词：知识发现时序数据数据库
- 一个企事业智能决策、分析工具的设计和实现被引量：3
- 2000年
- 本文介绍了一种适合小型企事业单位的智能决策分析工具 ,该工具集成了万能查询报表生成、OL AP多维分析、数据挖掘等功能 ,以企事业单位现有的数据库作为数据源 ,通过建立各种模型 ,及时可靠地向决策者提供深层次的分析结果 .
- 李铭刘胜军蔡庆生
- 关键词：OLAP
- 一种数据属性约简算法研究
- 一、引言在数据库中发现知识(Knowledge Discoveryin Databases,简称KDD),是当前数据库与人工智能领域研究的热点课题,其目标是在数据库中提取隐含的、先前未知的、潜在有用的知识。由于在数据库中...
- 蔡智岳丽华王熙法
- 关键词：数据属性约简算法数据库
- 实时控制中预测模式采掘算法的研究
- ，实时控制是计算机应用的一个重要领域，这一领域的数据挖掘方法研究也是十分必要的。根据这一领域的特殊性，提出一种实时控制中预测模式采掘算法。
- 杨学兵刘胜军蔡庆生
- 关键词：实时控制
- 一种高效的挖掘序贯模式的算法被引量：4
- 2001年
- 本文给出了一种挖掘数据库中序贯模式的算法 ,通过认真地研究了挖掘过程中的中间及结果数据的存储结构 ,大大地减少了对数据库的扫描遍数 ,提高了算法的效率 .
- 杨学兵陆勤蔡庆生
- 关键词：知识发现数据挖掘序贯模式人工智能数据库
