基于KDD的知识自动获取及其应用
| 第一章 绪论 | 第1-24页 |
| 1．1 引言 | 第10-11页 |
| 1．2 知识获取研究概述 | 第11-17页 |
| 1．2．1 知识获取的基本过程 | 第11-12页 |
| 1．2．2 知识获取研究的主要内容 | 第12-15页 |
| 1．2．3 知识自动获取研究发展 | 第15-17页 |
| 1．3 KDD研究概述 | 第17-22页 |
| 1．3．1 KDD的基本过程 | 第17-18页 |
| 1．3．2 KDD的主要任务 | 第18-19页 |
| 1．3．3 数据挖掘的常用方法 | 第19-21页 |
| 1．3．4 KDD的应用 | 第21-22页 |
| 1．4 研究目标与内容安排 | 第22-24页 |
| 第二章 基于 KDD的知识自动获取模型 | 第24-30页 |
| 2．1 引言 | 第24-25页 |
| 2．2 基于 KDD的知识自动获取模型 | 第25-26页 |
| 2．3 模型结构 | 第26-28页 |
| 2．3．1 约束生成 | 第27页 |
| 2．3．2 基于约束的 KDD | 第27页 |
| 2．3．3 知识库管理 | 第27页 |
| 2．3．4 知识应用 | 第27-28页 |
| 2．4 相关工作比较 | 第28-29页 |
| 2．5 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于知识库的 KDD | 第30-42页 |
| 3．1 引言 | 第30-31页 |
| 3．2 知识库中的知识表示 | 第31-34页 |
| 3．2．1 知识表示概述 | 第31-33页 |
| 3．2．2 知识库中的知识表示方法 | 第33-34页 |
| 3．3 基于知识库的 KDD | 第34-40页 |
| 3．3．1 关联规则挖掘的概念与算法 | 第35-36页 |
| 3．3．2 基于约束的关联规则挖掘 | 第36-38页 |
| 3．3．3 基于知识库的约束自动生成 | 第38-39页 |
| 3．3．4 基于知识库的自动 KDD过程 | 第39-40页 |
| 3．4 相关工作比较 | 第40页 |
| 3．5 小结 | 第40-42页 |
| 第四章 自动演化知识库 | 第42-58页 |
| 4．1 引言 | 第42页 |
| 4．2 从知识库中发现新知识 | 第42-44页 |
| 4．3 知识自动检测 | 第44-54页 |
| 4．3．1 规则表示形式 | 第45-47页 |
| 4．3．2 原子表达式之间的关系 | 第47-51页 |
| 4．3．3 表达式之间的关系 | 第51-52页 |
| 4．3．4 基于规则 Rule的知识自动检测 | 第52-54页 |
| 4．4 知识库的自动演化过程 | 第54-56页 |
| 4．5 小结 | 第56-58页 |
| 第五章 模型在自动化测井数据分析中的应用 | 第58-67页 |
| 5．1 测井数据分析简介 | 第58页 |
| 5．2 应用数据与应用需求 | 第58-59页 |
| 5．3 基于知识库的 KDD | 第59-62页 |
| 5．3．1 MSMiner简介 | 第60-61页 |
| 5．3．2 基于知识库的 KDD | 第61-62页 |
| 5．4 自动演化知识库 | 第62-65页 |
| 5．4．1 OKPS简介 | 第62-64页 |
| 5．4．2 自动演化知识库 | 第64-65页 |
| 5．5 小结 | 第65-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6．1 本文的主要贡献 | 第67-68页 |
| 6．2 进一步的研究 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简历 | 第75页 |
