国家自然科学基金(60003019)
- 作品数：30 被引量：153H指数：8
- 相关作者：文贵华丁月华文军郑启伦杨沛更多>>
- 相关机构：华南理工大学湖北民族大学华南师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技攻关计划广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程一般工业技术更多>>
- 产品创新设计平台PCD框架
- 2002年
- 根据创新计算的旋转动力学理论,提出了产品创新设计平台PCD框架,包括理论基础、平台结构、数学模型和创新推理框架,集成了创造性联想算法、创造算法和发明创造技法的自动化实现。平台结构是开放的、增量式的,需要时很容易扩展。
- 文贵华丁月华戴弘宁涂卫平
- 关键词：PCD
- 极大频繁子树挖掘及其应用被引量：5
- 2008年
- 极大频繁子树挖掘在Web挖掘、HTML/XML文档分析、生物医学信息处理等领域有着重要的应用,可用于解决这些领域的自同构问题。本文提出了一种极大频繁子树挖掘算法(MFTM)。MFTM基于最右路径扩展技术,在搜索过程中,采用覆盖定理进行裁剪,压缩搜索空间,从而极大地加快了算法的收敛速度。性能实验表明,极大频繁挖掘等算法是有效和可伸缩的。
- 杨沛谭琦
- 关键词：频繁子树挖掘WEB挖掘信息抽取
- 思维惯性空间模型
- 2004年
- 思维惯性将思维局限于过去经验的边界内,难以产生创造。根据思维的旋转动力学理论提出了思维惯性空间模型,包括惯性空间的构造及其性质,指出了创造就是通过物场分析、转换创造、组合创造等发明方法实现对惯性空间的拓扑扩展。
- 江丽君文贵华
- 关键词：思维惯性惯性空间创造性思维
- 基于核向量空间模型的专利分类被引量：15
- 2005年
- 提出了一种利用核函数改进向量空间的新模型:核向量空间模型.该模型利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,在高维特征空间中按向量空间模型操作,然后用核向量空间模型实现专利分类.理论分析及在专利分类中的实验表明,所提出的模型比经典向量空间模型有更高的正确分类率.
- 丁月华文贵华郭炜强
- 关键词：文本分类向量空间模型核函数
- Web主题关联知识自学习算法被引量：1
- 2003年
- 1概述
面向主题的Web信息搜索和挖掘是当前的一个研究热点,它在一定的应用背景下取得了很大的成功,如Cora[1]和CiteSeer,但与此同时也存在很多尚待解决的问题,其中包括:第一,网页搜索没有能够充分利用搜索过程中网页与网页、网页与链接,以及链接与链接之间相互关联与约束的有关知识,因而无法更有效地提高搜索的效率和搜索的准确性.
- 杨沛郑启伦彭宏
- 关键词：关联规则数据挖掘WEB自学习算法网站
- 支持创新设计的产品模型
- 一种支持创新的产品模型,可刻画产品的静态结构,也可刻画产品的动态过程.它集成了面向对象的思想,以实现知识的封装、抽象与层次化建模,特别是扩展了对象的属性类型,将对象的值扩展到流形上,然后利用高级Petri网来刻画产品的动...
- 文贵华文军林艺文丁月华
- 关键词：面向对象PETRI网
- 基于物场分析法的创新模型被引量：1
- 2004年
- 产品创新设计平台以旋转动力学理论为指导,集成了创造性联想算法、创造算法、评价算法以及相关的知识库,以支持产品的创新设计。基于物场分析法的创新模型是平台中的重要创造组件,它根据物场分析方法解决技术矛盾的典型模式和标准解法,进而应用人工智能和旋转动力学等理论与技术消除产品中存在的技术矛盾,从而实现产品创新。
- 文军文贵华丁月华
- 关键词：产品创新设计
- 基于主题关联联想的Web知识发现被引量：3
- 2004年
- 提出了一种新的面向主题的关联挖掘和联想算法,并提出了主题关联联想概念以及挖掘主题的间接关联关系。实验表明,该算法能有效地实现Web主题知识的自动获取和自学习。
- 杨沛郑启伦彭宏李颖基
- 关键词：WEB挖掘关联规则主题搜索
- 可树形分解的联想过程分析
- 2002年
- 将联想思维过程抽象成联想图 ,该图是以变量之间的相关性和条件相关性表示的正态分布 ,进而讨论了联想图的可树型分解问题 ,包括可树型分解条件及其树重构算法 ,可树形分解的联想思维不仅是发散的 ,而且是递进的 ,因而具有更高的创造性 .这些结论不仅可用于评价人类的联想思维过程 ,而且可通过对联想思维过程重构来刺激创造性思维的产生 .
- 文贵华戴弘宁郭伟强
- 关键词：联想创造性思维性质分析
- 基于领域知识的专利自动分类被引量：22
- 2005年
- 根据改进的词语权重计算方法构造给定文本的特征向量,并用之从专利分类的领域知识――国际分类表IPC中直接提取类别的概念向量和待分类专利文本的特征向量,然后采用向量空间模型实现专利的自动分类,该方法不需要大量的训练样本,具有较高的分类正确率和执行速度。
- 郭炜强戴天文贵华
- 关键词：向量空间模型领域知识
