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Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。

“共用直流母線的電動液壓挖掘機”提出一種新的采用分布式的伺服電機驅 定量液壓泵，通過改變泵的轉速控制液壓挖掘機實現節能運行的方法，其 特色是挖掘機動臂下放過程的勢能和上車回轉制動的動能實時回饋到直流母 線，對這部分能量回收再利用，該方法及大地提高了挖掘機的能量利用率， 同時也適用于港口機械等多種移動自動化裝備運行過程制動動能的回收再利 用，本發明較現有技術具有節能、噪聲低、整機效率高等多方面的技術優勢。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。◆項目的應用范圍及經濟效益分析 在該系統中采用了一類創新性的用于復雜類型數據挖掘的結構模型——發現特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統包含了 Web文本挖掘、客戶訪問模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國際著名無形資產評估機構“香港國際無形資產評估事務所”品過此專利無形資產價值72萬美元。   基于內在機理的知識發現理論KDTIM是我們獨立提出的原創性理論，基于該理論我們設計 該 并實現了具 有自主知識產權的大型軟件系統——集成化組合構件式知識發現軟件系統 ICCKDSS，而 Web挖掘系統是其 三個核心 部分之一。該系統具有通用性強、性能良好、使用方便、人機界面友好等特點，可以在不同的網絡平臺上進行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統的構造方法（已獲國家發明專利授權，申請號：03104960.5），是在現有的Web挖掘技術的基礎上融入知識發現內在機理之一：雙庫協同機制，即構建數據庫（文本庫、日志庫與結構信息庫）與基礎知識庫的內在聯系“通道”,使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識通過此機制可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面，通過雙庫協同機制可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。從而用基礎知識庫去制約與驅動 Web挖掘系統的整個挖掘流程，改變Web挖掘系統固有的運行機制，在結構與功能上形成了相對于 Web挖掘系統而言的一個開放的、優化的擴體。總體上講，將Web挖掘視為一個開放系統，在Web挖掘進程與基礎知識庫的廣泛聯系中，改進與優化了Web挖掘的結構、過程與運行機制。 本系統已成功地應用到現代遠程教育網信息挖掘中，得到用戶好評并通過國家軟件評測中心的鑒定測評。它還可以廣泛地應用到智能決策（預測）支持系統、 CRM系統、ERP系統、門戶網站、電子商務和電子政務等領域中。該系統具有很大的應用推廣價值和廣闊的市場前景。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。

目前，有許多基于區塊鏈技術的騙局存在。為了給投資者在區塊鏈技術投資時提供風險提示，inpluslab通過搜集各種騙局信息，利用區塊鏈中記錄的公開交易記錄，使用機器學習和數據挖掘技術構建了基于區塊鏈的騙局預警模型。

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跟蹤和監測行業發展情況對于企業的發展戰略與決策的制定具有重要的情報價值，也是企 業情報服務的核心內容，包括新產品的投資或投產情況、新技術的研發動向、新政策的推出等 相關信息的采集與加工處理。面對網絡及各種信息渠道來源的海量信息，企業需要智能化的系 統工具提升信息處理效率和情報產出質量。 本系統是一套自動信息挖掘分析系統，提供信息采集輔助及深層加工功能，支持情報咨 詢分析及情報分析等工作環節，可作為研發型企業的情報服務工作平臺，為企業情報管理、知 識累積提供解決方案。該系統突破現有競爭情報系統 (CIS) 所采用的自動分類、主題標引等粗 加工模式的局限，面向企業關注的信息內容，實現情報的細粒度、高精度抽取（抽取結構可定 制），自動完成從非結構化文本信息到結構化情報信息的轉換過程；同時，系統可通過對系統 歷史記錄的挖掘及反饋，建立信息抽取規則及模型，完成知識積累過程，實現系統自學習機 制，逐步提升系統的處理能力。

氧槍是轉爐煉鋼工藝的關鍵設備， 氧槍粘渣一直是轉爐煉鋼生產普遍存在的難于解決的問題。 由于在吹煉時， 高速噴射的氧氣流會產生高溫液態金屬的飛濺， 從而造成氧槍下部的粘渣和結瘤， 當達到一定程度時， 將導致提槍困難和張力報警， 甚至造成氧槍無法提出氮封口并拉壞水套， 嚴重影響煉鋼工序的正常進行。Y 型氧槍除渣器是一種高效可靠的轉爐氧槍自動除渣裝置， 對于加快轉爐煉鋼的生產節奏、 提高煉鋼產量和生產效率， 增加企業經濟效益， 保證氧槍設備安全可靠運行、 延長氧槍使用壽命、 減輕作業工人勞動強度等各個方面

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