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时间:2019-03-06
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1、万方数据第17卷第4期2004年12月模式识别与人工智能PR&AIVo】.17No。4DeC2004一种广义综合知识表示方法及其应用*吴正龙夭止死(炮兵学院合肥230031)(中国科学院合肥智能机械研究所合肥230031)王儒敬(中国科学院合肥智能机械研究所合肥230031)邱超凡(炮兵学院合肥230031)摘要知识发现技术能发现数据中有用的模式和知识,但如何和专家系统有效集成仍然尚未得到解决.本文从知识表示的角度探讨二者集成,提出一种面向知识发现的广义综合知识表示方法.该方法能有效表示包括关联、分类、序贯、神经网络、基于案例推理
2、等在内的多种知识类型,同时该方法将知识发现方法表示在其内部,从而有利于自动知识获取的实现.在此基础上提出一种新型专家系统原型.该原型从语义、机制和接口三个层次集成知识发现技术,可以有效进行自动知识获取.关键词专家系统,知识表示,知识发现,集成中图法分类号TPl821引言专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一.自从1965年第一个专家系统DEN-DRAL在美国斯坦福大学诞生以来,仅仅经过20多年的研究发展,到二十世纪八十年代中期,各种专家系统就已遍布各个领域,取得很大成功.目前知识获取仍然是开发专家系统的一个瓶颈.在早期
3、,知识获取被视为一个从人类知识到特定知识库的转换过程.这种转换基于以下假设:知识已经清晰存在,只需要搜集并加以表示.这些知识一般是通过对特定领域专家进行咨询得到,并被表示为产生式规则.这种基于知识转换的知识获取具有知识转换困难、表示形式有限等缺点.近来一些研究认为,知识库系统的开发过程更应被视为一个建模过程[1],知识获取不再被视为对知识进行转换,而是成为建模过程的一部分.传统知识转换得到的规则仅仅是知识模型的一种.数据挖掘技术能从数据库中有效发现包括关联、分类、序贯等多种模式的新知识,近年来,在商业‘引、工业‘引、军事啪、农业‘
4、53等方面得到迅猛发展,但多数研究偏重于具体挖掘算法,缺乏与智能系统的有效结合.在数据日益丰富的今天,如何将知识发现技术与专家系统有效集成,从数据中获取知识,实现专家系统的自动知识获取,具有特别重要的理论和实际意义.本文提出一种基于知识建模的广义综合知识表示方法(KnowledgeDiscovery-OrientedKnowl—edgeRepresentation,KDOKR),并在此基础上提出一种新型专家系统(KnowledgeDiscovery—BasedExpertSystem,KDBES),从语义、机制和接口三个层次集成知
5、识发现技术,可以有效进行自动知识获取.2知识表示方法KDOKR2.1面向知识发现的广义综合知识表示方法KDOKR文献i-6]中提出“知识体·对象块·构件”的知识表示方法.在此基础上,扩展该知识表示方法,提出一种面向知识发现的广义综合知识表示方法*国家自然科学基金(No.69835001)、国家863高科技重点(No.2001AAll5170)资助项目收稿日期:2003一08—08;修回日期:2004—03—29万方数据4期吴正龙等:一种广义综合知识表示方法及其应用435KDOKR.下面给出其主要部分BNF范式,其他部分可参考文献[
6、7].KDOKR知识表示方法BNF范式如下:<知识对象>::一(知识对象名><知识类型><推理方法><知识发现方法>(知识类型>::一<模型>1<广义规则系统>l<模型>::一<函数>1I<贝叶斯网络>f(回归模型>//以下为广义规则系统内容<广义规则系统)::=RS(广义规则系统名>+(广义规则对象块)+END<广义规则系统名>::一(字符串>(广义规则对象块>::一<规则架>(规则体)<规则架>::一RUI。E(规则架名>IF<语言变量)[,<语言变<规则架名>::<语言变量>::(模糊集表>::量>]
7、+THEN<语言变量>[,(语言变量>]+=(字符串>I(整数)=<语言变量名><模糊集表>//模糊集表为空时,表示该语言变量为清晰变量;=<模糊集>[,<模糊集)]+<模糊集>::一(模糊集名)<隶属函数类型><隶属函数左界>(隶属函数右界><模糊集名)::一(字符串><隶属函数类型>::一<三角函数>l<左三角函数>I<右三角函数>{(高斯函数>lI<反Sigmoid函数>l(隶属函数左界>::=(实数>(隶属函数右界>::=<实数>(规则体>::=RB{<规则组)l(计算对象块)l<外部知识对象块)}<
8、规则组>::一<广义规则>[,<广义规则>]+<广义规则>::一IF(前提规则件>[,(前提规则件)]+THEN<结论规则件>[,<结论规则件>]+wITH<支持度><置信度><权重>//广义规则系统内容结束(推理方法>::一<广义规则系统推理>I
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