数据库中弱数据模式的发现

实际数据库中的数据分布模式一般较弱，很难凸现有价值的规律．文中提出基于混合层次概念的描述方法，更充分地利用领域专家的背景知识，使用户能够更有力地控制发现过程，提高数据分布模式描述的精确性和准确性，可以发现全局较弱但局部较强的数据分布模式．

KDD技术在超级市场中的应用

文章力图通过KDD技术在超级市场中的应用，阐述KDD系统的模型和基本工作步骤，以及DataMining中的典型模型（如：特征模型、分类模型、聚集模型、关联模型、对比模型、汇总模型、预测模型和决策模型），在超级市场管理方面的具体使用方法和作用，并提出了KDD技术在目前的实际应用中所存在的问题，最后对KDD技术的应用前景作了展望。

基于模糊粗糙集理论的综合数据挖掘方法在空间负荷预测中的应用

基于模糊粗糙集理论,提出了一种综合数据挖掘方法,并将其应用于空间负荷预测中。基于规则约简方法提出了循环采样方法,采用数据库知识获取技术按采集的样本属性值将样本聚类,根据聚类中心对连续取值的属性设定模糊值,根据决策属性的包含度对模糊粗糙规则进行筛选,并采用数据库知识获取技术实现了用地类型的转换。算例结果表明该方法简单灵活,可用于短期、中期和长期空间负荷预测中。

基于专家系统的学习目标规划系统

通过对专家系统的研究,利用已获知的专家经验建立学习目标规划系统,为考研同学提供有针对性的进度安排。可以有效解决考生备考期间迷茫、没有合理规划等问题,结合学校师资力量及众多考研培训机构,整理出较为准确的专家经验,将其运用到该系统中可以实现针对不同性格、执行力、记忆力的同学输出合理进度安排。

网络信息挖掘技术在学习中的应用探索

本文探讨了传统数据挖掘技术和网络信息挖掘技术各自的特点和区别，探讨了网络信息挖掘技术在个人学习中的应用，提出几种在网络环境下进行知识管理的方法和建议及未来的设想。