知识发现

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中国科学 E 辑: 信息科学 2007 年 第 37 卷 第 6 期: 738~747 http://www.scichina.com

《中国科学》杂志社

SCIENCE IN CHINA PRESS

基于知识发现创新技术的专家系统新构造

杨炳儒* 宋 威 徐章艳

(北京科技大学信息工程学院, 北京 100083)

摘要

为解决“知识匮乏”这一专家系统中的瓶颈问题, 提出了基于数据库与知

识库协同机制的综合过程模型 KD(D&K)及其相关的创新技术, 进而提出了基于 知识发现的专家系统 ESKD 新构造. 作为 ESKD 的核心知识获取构件 KD(D&K) 由 KDD*和 KDK*两部分组成, 对基于双库协同机制的 KDD*过程模型和基于双 基融合机制的 KDK*过程模型分别做了介绍; 给出了 ESKD 的总体框架; 并讨论 了 ESKD 的一些子系统和动态知识库系统; 最后, 在农业真实数据库上验证了 ESKD 的有效性和先进性. ESKD 有望把专家系统推向新阶段.

关键词 ESKD 自 1965 年Feigenbaum 研制的DENDRAL系统问世以来, 专家系统发展迅速, 已被广泛应 用于多个领域. 知识获取是专家系统中的核心组成部分之一. 早期专家系统的知识获取完全 依靠领域专家和知识工程师长期共同合作完成. 近来, 一些专家系统已或多或少地具有了自 动知识获取的功能, 即系统在运行中不断地从错误和失败中归纳总结经验, 并修改和扩充自 身的知识库. 即便如此, “知识匮乏”仍是专家系统中的瓶颈问题 [1,2], 一直制约着专家系统的发 展. 知识发现(数据挖掘)是从大量的数据中发现先前未知的、潜在有用的、用户感兴趣的、最 终可为用户理解的知识的非平凡过程. 为解决知识获取这一难题, 人们开始通过集成已有的 知识发现技术来实现知识的自动获取 [3,4]. 我们提出基于知识发现创新技术的专家系统 ESKD 新构造, 其核心思想是把知识发现系 统视为认知系统, 研究其自身的潜在规律(机理), 改变知识发现的固有流程, 形成新的知识发 现过程模型; 然后再用创新的知识发现机理以及模型作为专家系统新的知识获取构件, 从而 丰富和提升了经典专家系统的知识库结构, 形成了全新的动态知识库系统. 新的知识库系统 除包含了书本知识、 专家经验及通过推理机制得到的知识, 以及通过不断地从错误和失败中进 行学习获取的知识外, 更为重要的是为传统的专家系统增加了新的知识获取渠道, 即我们提 知识发现 双库协同机制 双基融合机制 KD(D&K) 专家系统

收稿日期: 2006-06-02; 接受日期: 2006-08-15 国家自然科学基金重点项目(批准号: 69835001)、 国家教育部科技重点项目(批准号: [2000]175)和北京市自然科学基金(批准号: 4022008)资助项目 * 联系人, E-mail: bryang_kd@yahoo.com.cn

第6期

杨炳儒等: 基于知识发现创新技术的专家系统新构造

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