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1)  Knowledge discovery mode
知识发现模式
2)  pattern recognition / knowledge discovery
模式识别/知识发现
3)  F KDD
模糊知识发现
4)  interactive knowledge discovery
交互式知识发现
1.
On the basis of analyzing the evolution and drawbacks of current intrusion detection systems(IDS), a novel intrusion event correlation system(ECS) based on interactive knowledge discovery is proposed.
分析了入侵检测系统的现存问题 ,总结了入侵事件关联系统的最新进展和缺陷 ,提出一个基于人机交互式知识发现的入侵事件关联系统 该系统离线部分在入侵事件关联领域首次引入FPTree和WINEPI算法进行交互式知识发现 ,并将发现的频繁模式和序列模式转化成入侵事件关联规则 ;在线部分利用先验知识和交互式知识发现的关联知识 ,以嵌入式CLIPS推理组件作为推理引擎 ,对多个入侵检测器上报的事件进行高效关联和归并 在集成化网络安全监控及防卫系统Net Keeper中的实际应用表明本系统是一个开放、高效的入侵事件关联平
5)  distributed knowledge discovery
分布式知识发现
1.
The advances in the research on the basic theory and practical application of distributed knowledge discovery in the grid environment are expounded.
本文论述了网格环境下的分布式知识发现相关基础理论与实践应用项目的研究进展。
6)  Open knowledge discovery
开放式知识发现
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