数据挖掘相关技术简析

一、数据挖掘的产生 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，并且这一势头仍将持续发展下去。数据的积累越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题，如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？要想使数据真正成为一个企业的资源，只有充分利用它为企业自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了有效的手段。     

聚焦测量前沿 助力航空航天

未来的测量与质量控制技术的发展,将致力于贯穿产品制造周期的每一个阶段,从产品设计、工艺装备、加工制造、现场质控、质量验证一直到后期测量数据分析与知识积累、产品再造等全程全领域。同时,未来的测量技术要追求更好的效益、简易性与系统融合能力,利用自动化、可视化、数字化和信息化,实现产品生命周期中的数据整合和统一,将来自不同测量系统、不同环节的测量数据转化为有价值的直观信息,并实现共享,从而为未来的调整与改进提供数据依据与指导。6月12日CIMES2012将在北京隆重开幕,本刊特邀请海克斯康、雷尼绍、法如、迈卓诺4家测量厂商的高层领导就各自公司的展品、产品优势、研发特色、行业应用以及发展方向发表观点。     

基于制造特征的三轴高速铣削数控自动编程技术

运用面向对象技术,描述了待加工件的制造特征.利用模糊最大隶属原则,实现了加工区域几何制造特征的识别.以高速加工工艺数据库和范例库为支撑,采用IFTHEN规则和模糊匹配方法,提取出了适合高速铣削加工的工艺信息.提出了以切削时间短、加工成本低、表面质量高为目标的工艺方案寻优模型,该模型有助于形成成功的加工范例.依据已有加工范例和提取的工艺信息,实现了3轴高速铣削加工的自动编程.     

航空薄壁结构有限元建模的智能化求解模型研究

介绍了利用CAD、网络自动剖分和人工智能技术相结合进行航空薄壁结构有限元建模的问题求解框架，着重论述了建模过程中模型演变的四个不同阶段的任务，提出了适应于建模各阶段的整体式知识表达模型，并对采用黑板机制来组织知识推理和算法任务调度的过程求解模型做了描述。该问题求解框架有助于构造高效实用的复杂薄壁结构有限元建模专家系统。     

IDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现

讨论了数据仓库、数据库知识发现和分布式对象的概念和技术,提出了一种集成化的IDSS(Intelligence Decision Support Systems)的开发环境,将传统的DSS四库结构与数据仓库相结合,把数据挖掘作为一种特殊的模型应用于数据库中的知识发现.同时,在系统实现上采用分布式对象技术,实现接口规范和应用程序相分离.最后进一步对数据仓库的设计与实现及数据库知识发现的设计与实现进行了介绍.     

基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别

给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA)的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取 方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA ）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 （MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97％以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。     

敬告读者

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基于知识推送的航天产品工艺设计表现形式研究

工艺设计作为连接产品设计与生产制造的桥梁,直接决定着航天产品的制造质量、周期和成本。为实现未来智能化工艺设计需求,研究确定工艺设计的主体内容架构、工艺构成要素、结构化表现形式,并最大限度地量化构成要素的指标至关重要,最终为实现知识重用、通过关联条件自动索引知识组合应用打下坚实的数据基础。     

知识作业的内涵辨析与界定

借鉴泰勒对工作（task）的定义，结合现代认知科学信息加工、问题解决等理论，在分析比较知识作业与操作作业、知识作业与脑力劳动以及知识作业与问题解决的基础上，适应知识经济时代生产率提高的要求，从管理工程与工效、信息加工、问题解决三个角度给出知识作业的内涵，分别为：知识作业是“一连串的动作”，心智操作是知识作业过程的“动素”；知识作业是人脑的信息加工和计算过程，心智操作是知识作业的“算法”；知识作业是根据作业目标所确定的心智操作序列，包括结果的规范化输出。