江苏省科技计划项目(BS2006002)
- 作品数：7 被引量：25H指数：3
- 相关作者：孟凡荣夏士雄马新建郑中珮陈佩佩更多>>
- 相关机构：中国矿业大学更多>>
- 发文基金：江苏省科技计划项目国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- OLAM体系结构和算法的研究及应用被引量：3
- 2008年
- 联机分析挖掘(OLAM)把OLAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来,从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘。为了提高联机分析挖掘的效率,论文给出了基于OLAP和DM的OLAM系统的一体化模型,并且通过研究数据挖掘方法和联机分析处理技术各操作的特点,对传统的DM算法进行了一定的改进,提出了更有效的基于OLAP的关联规则挖掘算法。
- 陈佩佩孟凡荣郑中珮
- 关键词：联机分析挖掘联机分析处理关联规则算法
- 基于关系数据库的模式匹配技术研究被引量：1
- 2008年
- 随着网络技术的发展,信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取,多源异构数据的集成问题就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术,以实现异构数据的共享与互操作。
- 马新建夏士雄
- 关键词：数据集成语义冲突
- Web服务在对等网络中的应用被引量：1
- 2008年
- 现今对等网络非常流行,许多P2P网络模型逐步成熟。纯粹的P2P技术有其自身的局限性,而Web服务技术的出现对P2P网络产生影响,把两者的优势结合起来会更好的让计算机网络为人类服务。设计了一种新的P2P网络模型,资源提供者通过Web服务发布要共享资源,资源需求者利用Web服务提供的资源搜索技术,得到提供者的地址,让提供者和需求者直接交互达到资源共享的目的,最后给出了新的研究方向和应用前景。
- 孟凡荣杨传伟
- 关键词：对等网络WEB服务资源发布资源搜索自动化
- 基于RBF网络的煤与瓦斯突出预测研究被引量：8
- 2009年
- 针对现有煤与瓦斯突出预测模型存在的不足之处,本文首先提出了基于RBF神经网络的煤与瓦斯突出预测模型,并引用减聚类算法得到RBF神经网络的中心参数。然后,采用煤与瓦斯突出实测数据对算法进行了验证,结果表明该方法具有良好的适用性和有效性。
- 赵芳孟凡荣
- 关键词：煤与瓦斯突出RBF神经网络减聚类算法
- 基于RS的提升机故障诊断规则获取方法被引量：2
- 2008年
- 在提升机故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题。本文中提出了一种基于粗糙集理论的提升机故障诊断规则获取模型。该模型使用基于粗糙集理论的启发式算法对诊断规则进行简约,从而生成诊断规则集,建立了用于故障诊断的规则库。通过对提升机故障诊断的仿真实例表明,该方法有效地简化了特征参数和诊断规则,减低了诊断成本,提高了故障诊断的准确率。
- 胡启飞夏士雄牛强
- 关键词：故障诊断粗糙集知识约简
- 基于本体的多源异构数据集成方法研究被引量：7
- 2008年
- 本体是描述概念及概念之间关系的概念模型,通过概念之间的关系来描述概念的语义。作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,本体在异构数据集成中得到广泛的应用。文章提出一种利用本体进行异构数据集成的方案,给出了集成系统的总体设计框架,对本体创建、本体映射等关键技术进行了研究和设计,并使用OWL描述本体及进行推理。
- 马新建夏士雄
- 关键词：本体数据集成异构OWL
- 一种基于云理论的空间关联规则提取算法被引量：3
- 2008年
- 在空间关联规则挖掘中,如何进行定量定性转换是一个十分关键的问题,而云理论正是一种处理该问题的有效工具。文章提出了一种基于云模型的属性空间软化分方法,并且通过研究传统的关联规则挖掘方法和空间数据本身的特点,对Apriori算法进行了改进,提出了更适用于对空间数据进行挖掘的算法。最后通过实例测试,验证了改进算法的有效性。
- 孟凡荣郑中珮陈佩佩
- 关键词：云理论空间关联规则空间数据挖掘APRIORI算法
