【摘 要】
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该文提出了一种基于多主体系统（MAS）的web知识发现系统,建立面向电厂故障诊断知识获取的web知识发现方法体系.该文的主要工作如下：首先指出建立面向主题应用的web知识挖掘是web
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该文提出了一种基于多主体系统（MAS）的web知识发现系统,建立面向电厂故障诊断知识获取的web知识发现方法体系.该文的主要工作如下：首先指出建立面向主题应用的web知识挖掘是web信息服务的发展方向,并分析了面向电厂故障诊断知识获取主题的web信息开发与利用存在的主要技术问题.然后提出了基于粗糙集理论的分类空间压缩算法.该文分析了影响粗糙规则泛化能力的主要因素,提出了改进方法,并设计了基于先验知识的属性约简算法.试验表明这种方法能有效节约计算、提高粗糙规则的泛化能力.提出和实现了基于概率神经网络的文本分类方法.文本分类是一种问题规模大、映射关系复杂、噪声信息强的模式识别问题,需要一个具有很强的学习能力、鲁棒性能好、抗干扰能力强的分类器.传统的基于余弦相似测度的文本分类不具有这些性能.该文提出了基于概率神经网络的文本分类,在Matlab仿真软件上给出的实验结果表明该方法十分有效.
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