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知识获取方法及实现技术.pdf

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知识 获取 方法 实现 技术
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ÓcI|:1672-4291(2007)Sup.-0187-03 là ° ù:2007-05-09 Á[ “: û 8âO Sù['ù[ “(05JK186) T€eº:RlY, o, « Vùî 3,  ŒÐýƒ =,ùîZ_¹ SÐÐ/ Œ. © M |ZE# LC/ Œ 郭小芳1,2, 刘爱军1,2 , 樊景博2 (1vА SÐÐ/ ŒÐý, û½710069;2  ŒÐý9 Ø“,726000) K 1:综述了知识获取研究的问题、步骤和途径,对知识获取技术进行了比较和分析.知识获取是 对专门领域知识的求解,最高层次的知识获取方法是自动知识获取(机器学习).具有自学习功能的 系统能够通过用户对求解结果的大量反馈信息自动修改和完善知识库,并能在问题求解过程中自 动积累和形成各种有用的知识.机器学习正成为专家系统自动获取知识的强有力工具. 1oM:知识获取;知识抽取;知识建模;自动获取 Ïms Ë|:TP 185 ÓDS M ’:A Knowledge acquisition method and it′s actualization measures GUO Xiao-fang1,2 , LIU Ai-jun1,2 , FAN Jing-bo2 (1 College of Information Science and Technology, Northwest University , Xi′an, Shaanxi, China, 710069; 2 Department of Compution, Shangluo Normal College,Shangluo,Shaanxi,China,726000) Abstract:The research domain, process and realization approach of knowledge acquisition were summarized, and the techniques of knowledge acquisition were analyzed and compared.The knowledge acquisition is a solving process of special domain knowledge;the superlative level of knowledge acquisitionis automatism knowledge acquisition(machine learning).A system with self- study ability can amend and improve its repository through volume of feedback information from consumer for the solving results, and can accumulate or form kinds of useful knowledge automatically from solving processes.Machine learning is in process of a powerful faculty for automatic knowledge acquisition of specialist system. Key words:knowledge acquisition;knowledgeelicitation;knowledge modeling ;automatic acquisition ¦ýÆ ?Ð9 Ø/ Œ¥²†Á 3  îÌ“© M) Ø”¥ [5,'1¨9 Ø Ÿ  E ¦ 7¥†s ÿ ?,³ %ísòÕÙ5,VXµ© Mw© M ©.¹É›© M) Ø, n5A¶ |© M,iÜ© M V U9 ØÏ, ?¨ ñ Ì Ÿ³5.yN,© M¥  |、V U„© M¨9üî © Mýñ¥ Øv1 Íö1ùî = ¸. ùÅBñE“d H, n51V 5×E * Ú |© M,ƒ ^Bñdȯ¥Œ @Vñ,µ“ ¥ñŸ„ ÛŸ.yN,© M |î¹E“dùî Ï ª¥ ÞàÙ5. Q,œ ØVrV 5×E * Ú¤¥© M H,Bî¨if -then©?5Vr,ƒÕ Vr KŸ þv, è ` Ÿ¥?5µ“ ¥ý \ ä‘,© MV U»î¹Bv 45.N“,' P ñ 5×¥© MYVBç m  |iVr,Œƒ“Sî ¥E“dÈ M„ä S© M ¹ ÕC,7 ¦ Ë E¥© M ^[v È M© M¹$¥.®¿E © M ‹ÜŸ© M,BîiÛ ùÉ、r q®、 V L Ÿµ© ’ 4. 6“,®¿E“d ^ö4œ Ø© M, ƒÕÅ‚ VE ç¹{µ Ên„p.[ í 4 5KÅ E“d¥‹¨. ” ‹ !?õ E“ d¥Ú L¨Ÿ¥+Ä, P Фž  s¥ 第35卷 专 辑 陕西师范大学学报(自然科学版) Vol.35 Sup. 2007年11月 Journal of Shaanxi Normal University (Natural Science Edition) Nov.2007 DOI:10.15983/j.cnki .jsnu.2007.s2.066 ùî„?Z. 1 © M |¥çl © M |¥çl ^:V+祩 M÷ | V ? µ¨¥Ù5 p³© M„Üiйñ½¥Vñ.  8 5×Ù5ϵ Õ© M:BÕ ^ ü ’¥?S Ä© M,Bî Ÿ1 Ø ‚、 €'ÓD; 6BÕ ^ ? T© M,'E³ %Ù5¥Ü,ȵ Õö4Ÿ、 ÛiŸ„ ´Ÿ,  |ƒ†s© MÀ QÄ、™ T Ä,i4 | Ÿ ^ |ƒ†s© M¥ ’ 4­).í ‚ ^ 'Õ© M,[ Õ™ T |¥,’ ñ Ì$ |ª, û‹¾ ’、 V L、›œ.»BÕ© MŒ p³5 “, »=Õ© MG L¿y „ñ½ !9€. 2 © M |ùî¥Ù5 © M | 5×Ï,ö1¥ùî “© M |、 © My 、© MÐ、© M_©[#© M¥F®„5 Ø.(1)© M |: ^¹© My ¤ î³ ” (N H ‚ ?ë­¹© M)¥Vñ,®BF/ Œ„ZEF î,YVÐE‚]™ T¥Œº Ÿ |¾ 5×¥© M. |²TYÈ ^Bղĥ ” , ÂS:、m V、 ŒÔV、 T„dž T¥?5©;(2)© My : 'y© M ˜(knowledge model)¥Vñ. ^Bñ úù ¦ Ì ü© M- ᓘ-) Ø ©²¥ ý ;(3)© MÐ: ^·Ü© M®BÕV U™ TM й 6BÕV U™ T;(4)© M_©:¹  £© M oÏ© M¥BÁŸ、›œŸ,Ü© M oÏi t‚ BÁ、‚›œ、 .Àp ÷“、¿žV Ÿ;(5)© M¥5 Ø: “ © M¥»¹Ð© M¥F®,[#× F© M o、5 Ø“d›„© M o¥?Z、© M o½ † ¹Ð á©. 3 © M |¥„ç © M |Vñ ^ñ„çMº õ¤、Q¯É› ¦Œº¥Vñ. “:(1)Ð ñ‹¨ 5×: “‹¨Ï¥ç5© M„ “S;(2)y ë “S ” “: Ê4Bñ ” “ ” “¥0“  Š;(3) ” ç) Ø:Bî “h“. 2、w9 Ø ’´ ” ,h“ׯ: c, €“í1 ” , I n HW ¨½„ ” MÄ,›î ” ˘Щ;(4) ” Ð:h h ” » ”†»(dimension reduction),V S+ ˜Ïs‡žµ¨¥+˜[h  ” 7 H1 I n ¥+˜M ñ ”;¨»MÐÐZEh µr M ¥ ” “sž ” ¥‚M T;(5)Êç ” ‹ !ÿ ?: %ç ” ‹ ! “¥;(6)Êç ” ‹ ! Ø E:¨KDDVñÏ¥5,Ê4 ñ+ç ” ‹ ! ØE( Âø9、s Ë、íB、 Ë©)¨¿ Æ ì ” Ï ¥  T;(7) ” ‹ !: Æ ìÁ 3Bñ+ç¥Ë– ¥  TBñ+ç¥ ” “;(8)³ d/ ßN: ” ‹ !¨ ?C Ÿ¥  T,ÜV¨¼ ¥ ß N, V ?i ºÅí1¥  T,³11“;9µ V ?  T‚ ¡@¨¼¥1 p,³1|ížœñ?C¨  ­ -,׍ɛKDDVñ;(9)?C© M:܃t © M²†ž›“dÏ,¤ƒt© M¥T¨£ üƒt© M.¨ç5、 V¥© M_°„³ %© MÏ V ?¥ ±. 4 © M |oå © M |söî T$î T v Ë:öî T© M | ^© M) Ø“dô 5×Eó¥ ” Ð '  æ¨í ÂB ,ñ½­ Ë Èqý °¤1î | Á 3© M,i Æ© M oÏ. î[9ë© M¥°¤  |;$î T© M | ^W¤YVBñϺ ¦i ¨© MI ­ Ë¥ý ,Ü© M. qó© M) Ø “d, î[gë© M¥W¤ |. ¿© M) Ø“d |© M¥ýTZ T, V[s  T„1ö T Õ. ¿© M |¥¦ { Ø, Vs¹ µ:— T  |;HqQ  T© M |; Ë1Ð;Ð T(. q T)© M |;·Ä. qÐÐv T© M |; B , T© M |;³ d T© M |;‰X£ L T© M  |;Q Œ©ž T© M |; Ë1„ óX T© M |;“ü T© M |©. 5 ”  |ÏȨ/ Œ 5.1 1 ó?5(Association Rule)‹ ! 1 ó?5‹ !?Cv  ” Ï[“­W“µ  ¥”1 óM1 ó“.v  ” Ïñ[“ ÔN1 ó ] HC¥  T V[¨1 ó?5¥™ TV U;? 5¥¦û„ ^ ñ?5–  ,sY Q˜?C?5¥µ¨Ÿ„ ’çŸ.1 ó?5 ÂT ¡ @Kl¦û´„Kl´,5 ª¹¾? 5 ^“µ ¥”  T. 5.2 d9(Statistics)ZE d9ZE ^V Yþ¥“ ”  ¥VC €w ¾ Yþ V ?¥? pŸ,' æ¨d9Ðð Ø ” o Ï¥É›s. VɛȨd9( pv  ” Ï ¥Kv´、Kl´、9„、 Ü (´©)、íBs( pí 188 陕西师范大学学报(自然科学版) 第35卷 BZñ ŸV UM W¥ ” 1“)、M1s( pM 1“ ” Ÿ M W¥M1ñ)、µss(V“ 'd9 ¥´¤µs Ÿ ’ç98• ”­W ^Ži µs)©.ƒ Ë/ Œ “M1s、íBs#y 0s©. 5.3 ¦ý *Ü© Ž/ Œ ¦ý *Ü© Ž  E ¦ 7 *Üí,[MP ˜„ HEBBÐ?5¹$,y ë  Øv ËÕ *Ü© Ž ˜: - Œ T© Ž、Q Œ T© Ž、1F®© Ž. *Ü © Ž“d®B“  Ë »¿ ¦ 7 *ÜíB“¥) ؆ íFî,'«Ä(Node),ƒt«ÄYV© Ž4Nº õ. ) ØVñö1 ^YV© Ž¥Ðÿ ?sžB ñ ’¥ õ¤F ƒ´ Ÿ¤žKD²T.YVÞ Ð , *Ü© Ž V[›îs Ë、 Ë、+˜‹ !©Õ ” ‹ ! ©. 5.4 %¦ Ž %¦ Ž ^YVB“ ?5 ” É›s Ë¥V ñ. ñ[ ‚Ï¥º(9m)ð ع$ Ùs ” oÏ µKv ¥3 ,7y %¦ Ž ¥Bñ²Ä,ô 3 ¥‚] |´y ë Ž¥s¥;  Äñs¥Ï?Ãׯ7y %¦ Ž¥/ª²Ä„s ¥¥Vñ,' Vy ë %¦ Ž.¨ %¦ Ž, V[| ” ?5 V jÄ.  {²T9 ¸^ س. 5.5 Y¡“(Rough Set)ZE Y¡“ ^BÕ Y µ‚›œ、‚ ’ç“ d¥ ”Ðý , ?µr¹s„) Ø‚Ú ’、‚B Á、‚›œ©òÕ‚›!,iVÏ?C c¥© M,£ U .¥? p. ” oÏ,|›í Í('BH : c ” ) Aî`, í ÍT¹ ‹Ÿ(s¹Hq ‹ Ÿ„ %¦ ‹Ÿ),YV©N ËÃsÙs‚ ‹Ÿ“„ÿ e“, –ªVÿeª¥ ” oϝs Ë/ %¦? 5. 5.6 L. ØE ƒ ^  E 3þÉÄVñ¥ ØE, V žÁ 3ª ª}¥T¨.ƒtª}³ ¡@ a‹´,ÜV ÏÄ} ¥L.,|¤ž ¡@1 p¥ª},'Ù5¥³.L. 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