1) geographical knowledge discovery
地学知识发现
1.
On the integration between image classification and geographical knowledge discovery;
遥感影像分类与地学知识发现的集成研究
2) geological knowledge discovering
地矿知识发现
3) linguistic knowledge discovery
语言学知识发现
4) scientific knowledge exploration
科学发现知识
5) knowledge discovery
知识发现
1.
XML,metadata and knowledge discovery in biomedical data;
XML、元数据与生物数据知识发现
2.
The research of data mining and knowledge discovery in computer aided medical diagnosing system;
计算机辅助医学诊断系统的数据挖掘和知识发现研究
3.
Knowledge Discovery in Picture Archiving and Communication System with a Case Study;
基于PACS的知识发现及用例分析
6) KDD
知识发现
1.
The Application Research of KDD Method Based on Data Mining in MDSS;
基于数据挖掘的知识发现在MDSS中的应用研究
2.
Incremental KDD of rough sets model based on weight connection degree;
基于权重联系度粗集理论的增量式知识发现
3.
The Application of the Knowledge Discovery in Database(KDD)in Government Decision Support System;
知识发现技术在政府决策支持系统中的应用
补充资料：知识发现
知识发现
knowledge discovery
操作能力)越强，自主性程度越高;②系统能够做出的选择越多，能够探索的目标空间越大，自主性程度越高。因此，发现系统的认知自主性程度与完成预定任务所需的教师干预程度成反比。在能否最终构造出完全自主的发现系统的问题上，始终存在激烈的争论;但现有发现系统肯定没有达到完全自主的地步。随着研究工作的深人，研究者已开始将注意力从“构造完全自主的发现系统”转向“提高发现系统的自主性程度并混合使用交互式技术”。就目前情况来看，在这个方向上有下述几方面的工作已引起重视: (1)运用各种技术以提高知识发现的“自主性”的质量。例如LL〔系统就是运用演绎推理技术和交互式技术实现大量数据的知识发现的功能;TANEL系统则是采用基于解释学习技术来发现大容量知识库中的规整性。 (2)发展系统的自主评价能力。在三类研究中，发现系统均可能对同一组输人产生不同的甚至相互冲突的中间或最终结果。认知自主性要求发现系统能够对这些结果作出选择。 (3)加强各种发现技术和研究成果的集成。 以上三个方面是紧密联系的，例如，集成既向评价提出了较高的要求，又为评价提供了基础。 知识发现是人工智能中最富挑战性的课题之一，它的研究不仅与人工智能的众多领域密切相关，而且与科学哲学、认知心理学等学科有广泛的交叉。无论能否最终达到其“理想”目标，这一研究的进展将对整个人工智能及相关学科产生不可忽视的影响。
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参考词条