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面向数据质量的ETL过程建模与实现

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系统仿真学报 2004年第5期16卷 907-911,914页

作者：贾自艳黄友平罗平李嘉佑秦亮曦史忠植中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

为了给数据仓库提供高质量的数据,在数据装载到数据仓库之前必须经过数据的抽取-转换-装载(Extraction-Transformation-loading,ETL)这一系列的预处理工作。复杂性和可用性是制约ETL系统的两大基本问题。为解决这些问题,给出了ETL过程... 详细信息

为了给数据仓库提供高质量的数据,在数据装载到数据仓库之前必须经过数据的抽取-转换-装载(Extraction-Transformation-loading,ETL)这一系列的预处理工作。复杂性和可用性是制约ETL系统的两大基本问题。为解决这些问题,给出了ETL过程统一的体系结构设计,包括ETL元数据对象建模、ETL转换函数设计、ETL任务建模以及ETL任务模型的描述语言(XTDL)。基于该体系结构和设计思想开发出一个ETL系统—MSETL,目的是为多策略数据挖掘平台(MSMiner)提供高质量的数据。它提供友好界面并对ETL过程进行统一的元数据管理,包括:ETL转换函数的注册和删除;任务模型的生成、执行和删除等功能。

关键词：数据仓库数据质量抽取-转换-装载(ETL) 数据挖掘数据清洗

A visual awareness pathway in cognitive model ABGP

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High technology Letters 2016年第4期22卷 395-403页

作者：马刚 Yang xi Lu Chengxiang Zhang Bo shi zhongzhi The key laboratory of {2. information processing Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 P. R. China University of chinese Academy of sciences Beijing 100190 P. R. China

The cognitive model ABGP is a special model for agents,which consists of awareness,beliefs,goals and plans. The ABGP agents obtain the knowledge directly from the natural scenes only through some single preestablished rules like most agent architectures. Inspired by the biological visual cortex( V1) and the higher brain areas perceiving the visual feature,deep convolution neural networks( CNN) are introduced as a visual pathway into ABGP to build a novel visual awareness module. Then a rat-robot maze search simulation platform is constructed to validate that CNN can be used for the awareness module of ABGP. According to the simulation results,the rat-robot implemented by the ABGP with the CNN awareness module reaches the excellent performance of recognizing guideposts,which directly enhances the capability of the communication between the agent and the natural scenes and improves the ability to recognize the real world,which successfully demonstrates that an agent can independently plan its path in terms of the natural scenes.

关键词： ABGP visual cortex(V1) convolution neural networks(CNN) awareness visual pathway

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最大目标频繁模式挖掘算法研究

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计算机工程与应用 2004年第33期40卷 184-188页

作者：李清勇秦亮曦施智平史忠植中科院计算所智能信息处理重点实验室北京100080 中国科学院研究生院北京100039

传统的频繁模式挖掘算法往往会得到成百上千的结果模式,面对繁多的频繁模式用户通常要经过“二次挖掘”才能得到有用的目标模式。怎样根据用户需求直接挖掘用户感兴趣的目标模式是该文的研究目标。文章在FP-树的基础上设计了紧缩的、非... 详细信息

传统的频繁模式挖掘算法往往会得到成百上千的结果模式,面对繁多的频繁模式用户通常要经过“二次挖掘”才能得到有用的目标模式。怎样根据用户需求直接挖掘用户感兴趣的目标模式是该文的研究目标。文章在FP-树的基础上设计了紧缩的、非冗余的TFP-树,它能有效过滤与目标模式无关的项和事务,而仅保留与目标模式相关的信息,缩小TFP-树的大小规模。同时根据TFP-树的规律和特点,笔者设计了最大目标频繁模式挖掘算法,算法的结果模式具有以下两个特点:(1)满足用户需求的目标模式;(2.最大模式。该实验结果验证了TFP-树算法是有效的,而且显著改善了FP-树算法的性能。

关键词：数据挖掘频繁模式最大目标频繁模式 TFP-树 FP-树