一种广义综合知识表示方法及其应用new

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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