收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

非规范知识的获取与融合技术研究

王树锋  
【摘要】: 目前,大部分的知识系统都只能处理那些具有良好的结构、封闭的范围、协调的内涵、明确的外延、完整的内容等特征的规范知识,一旦出现超出系统边界的问题或稍稍违背这些特征的知识,系统就可能崩溃,表现出其极端的脆弱性。由于实际应用的迫切需要,计算机科学的研究发生了许多重大的变化。人们从注重研究对象的形式转向研究对象的内容;从注重研究良性结构问题转向研究病构问题;从注重研究封闭性世界转向研究开放性世界;从研究内涵完整协调和精确的问题转向研究内涵不完整、不协调和不精确的问题。这些趋势在知识处理的研究中表现为一个过去研究得较少的十分困难的课题,即非规范知识处理。 所谓知识的非规范性,是指知识内涵的难处理性,包括知识的不确定性(模糊、不确定、随机和不精确的知识),或知识的不完整性(内容不完整的知识和结构不完整的知识),或知识的不协调性(含矛盾的知识、带噪音的知识和含冗余的知识),或知识的非恒常性(时变知识和启发式知识)。 非规范知识处理的最典型应用领域是因特网上知识的处理。因特网上的知识大部分是非结构或半结构的,它们以各种媒体形式存在,以自然语言为载体,分布在几亿个网页上,每天以百万网页的数量级在增长、消失或改变内容,它充满了各种矛盾的事实、数据和观点。因特网的快速发展与广泛应用要求在开放、动态环境下实现灵活的、可信的、协同的、深层次的知识共享和利用,这个目标的实现在很大程度上依赖于非规范知识处理技术的进步。盾构隧道工程等大型工程是一个具有明显多变量、非线性、不确定性和时滞特征的复杂系统,涉及到海量的实时数据。从这些海量数据中发现(非规范)知识是另一个典型的应用领域。这些海量的实时数据需要用多种方法和数学模型去刻画,任意单一模型的使用效果均有局限,各种模型所得结果的综合是一大问题。这又提出了各种非规范知识的融合问题。本文以因特网和盾构隧道施工风险知识管理中的知识处理为主要背景,围绕非规范知识获取和融合问题,探索和研究了若干关键技术,并把它们应用于实际问题的解决中。 本文首先介绍了非规范知识的定义,综述了非规范知识处理在基础研究和应用研究方面的研究现状。 第二章基于粗糙集理论,研究了内容不完整的非规范知识的获取。提出了基于属性扩展的规则抽取算法(AEA)和基于粗糙集的近似序列决策规则挖掘算法(ASDREA)。AEA算法选择原始决策表中的最重要属性形成优化属性表,从该表中抽取的规则一般是不一致的,通过添加新的属性就可消除这种不一致。ASDREA算法处理粗糙边界数据,按用户需求挖掘出边界区域中的全部知识或满足特定要求的知识。 第三章基于神经网络及神经网络集成,研究了带噪音的非规范知识的获取。提出了从以阶跃函数作为激活函数的多层感知机神经网络模型(SAMLP)中获取规则的方法和基于SAMLP模型的网络集成及集成网络规则获取算法。提出了一种混合粗糙集和神经网络方法的决策规则挖掘模型,直接从内容不完整的和带噪音的信息表中获取规则。 第四章基于信念修正理论,研究了矛盾知识的融合。提出了一种基于群体信念协商的矛盾知识融合模型,讨论了该模型的公理系统和模型的实现。研究了可能逻辑语义下的知识融合方法。根据被融合资源是否一致、矛盾、冗余或独立,研究了多种融合操作符,设计了一个融合知识的框架。 第五章研究了非恒常知识的融合。基于信息过滤技术,将非恒常知识转换为用概率论、证据理论和可能性理论表示的不确定结构化知识。提出了融合同种类型的不确定结构化知识和不同类型的不确定结构化知识的方法。 第六章开展了非规范知识获取和融合技术在隧道施工风险控制知识中的应用研究。将本文的研究成果应用到《盾构施工风险控制知识管理系统》项目中,建立了一个盾构施工风险知识管理的示范性平台。该平台实现了从风险辨识、风险评估、风险预警、风险控制以及风险后处理的风险管理流程,从全新的视角,重新思考和探索盾构隧道工程风险控制的技术和策略,促进风险控制技术的创新。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 张春华,李迪,陈生隘;焊接车间管理中融合知识发现的探讨和实践[J];现代制造工程;2001年12期
2 范洪冬,高奋生;土地数据库中的数据挖掘[J];农业网络信息;2005年11期
3 王志宏;;数据库中的知识发现概述[J];商场现代化;2006年24期
4 戴泳;;知识发现与知识挖掘技术及其应用[J];科技情报开发与经济;2007年26期
5 张龙;肖琬蓉;王博;;数据挖掘技术及其应用[J];甘肃科技;2007年11期
6 邱晓辉;;知识发现与数据挖掘分析[J];情报探索;2011年01期
7 楼伟进,孔繁胜;软件组件技术与知识发现系统[J];微型电脑应用;1999年12期
8 应飚,楼伟进;软件组件技术与知识发现系统[J];计算机工程与设计;2000年06期
9 冀俊忠,沙志强,刘椿年,郎青;B2C电子商务站点中知识发现的研究[J];北京工业大学学报;2003年02期
10 叶飞跃;;远程教学系统与数据挖掘[J];阴山学刊(自然科学版);2003年02期
11 彭景芹,刘振明,赵可新;人工智能技术在配电自动化中的应用[J];微计算机信息;2005年08期
12 谢永红,阿兹古丽.吾拉木,杨炳儒;一个通用型知识发现系统中数据预处理的实现[J];计算机应用研究;2005年11期
13 刘多兰;隐性知识的发现与利用[J];情报杂志;2005年10期
14 石军;数据挖掘在高校图书馆的应用[J];江西图书馆学刊;2005年03期
15 谢含;;数据挖掘在中医药文献研究中的应用[J];中医药信息;2005年06期
16 谢含;谢漫;;数据挖掘——未来图书馆参考咨询工作的新方法[J];高校图书馆工作;2006年01期
17 朱红蕾;徐志刚;李明;刘密霞;;概念格的知识发现研究[J];微计算机信息;2006年06期
18 张丽;;数据仓库与数据挖掘[J];贵州民族学院学报(哲学社会科学版);2006年02期
19 胡中栋;张杰;;数据挖掘在美容美体中心的应用[J];电脑开发与应用;2007年04期
20 胡艳慧;陈俊杰;;空间数据库的数据挖掘[J];科技情报开发与经济;2007年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨光飞;党延忠;;不完美数据中的知识发现研究综述[A];第六届(2011)中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2011年
2 董伯儒;林少培;王永文;;工程建设MIS中的知识发现和深化[A];中国土木工程学会计算机应用分会第七届年会论文集[C];1999年
3 张世海;刘晓燕;涂庆;欧进萍;王光远;;知识发现及其在高层结构智能选型中应用[A];计算机技术在工程建设中的应用——第十二届全国工程建设计算机应用学术会议论文集[C];2004年
4 万家华;刘冰;江早;;知识发现中的可视化技术[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2000年
5 赵荣珍;杨娟;黄显华;;粗糙集理论的故障知识发现及其工程应用模式研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
6 董伯儒;林少培;王永文;;工程建设MIS中的知识发现和深化[A];中国土木工程学会计算机应用分会第七届年会土木工程计算机应用文集[C];1999年
7 段培俊;周东岱;;数据挖掘研究综述[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年
8 张文修;徐萍;米据生;吴伟志;;知识系统与知识发现[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第十一届年会论文选集[C];2002年
9 阮鸣梁;陈维默;;数据挖掘技术的发展与应用[A];福建省科协第五届学术年会数字化制造及其它先进制造技术专题学术年会论文集[C];2005年
10 杜培军;方涛;林卉;;遥感影像库中数据挖掘与知识发现的研究[A];第十四届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王树锋;非规范知识的获取与融合技术研究[D];上海大学;2008年
2 谢宗霞;太阳宁静区磁场流场特性知识发现的方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 张云中;基于形式概念分析的Folksonomy知识发现研究[D];吉林大学;2012年
4 杨立;基于领域知识的知识发现研究[D];中国科学院研究生院(软件研究所);2005年
5 陈元;基于分类模型的知识发现过程研究[D];国防科学技术大学;2002年
6 李初民;基于网络管理数据库中性能数据的知识发现(KDD)研究[D];重庆大学;2001年
7 李刚;知识发现的图模型方法[D];中国科学院软件研究所;2001年
8 谢志鹏;基于概念格模型的知识发现研究[D];合肥工业大学;2001年
9 吴涛;构造性知识发现方法研究[D];安徽大学;2003年
10 刘刚;数据挖掘技术与分类算法研究[D];中国人民解放军信息工程大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 薛静;专家信息管理系统在CRM中的研究与应用——基于java技术的构架[D];西北工业大学;2001年
2 陈红叶;Web信息提取及知识发现方法研究[D];合肥工业大学;2002年
3 迟庆云;基于决策树的分类算法研究和应用[D];山东师范大学;2005年
4 王益玲;基于DCS实时信息的智能故障诊断系统的研究与设计[D];南京工业大学;2003年
5 李长源;关联规则挖掘算法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
6 郭国印;数据挖掘技术的研究及其在PLM中的应用[D];西北工业大学;2005年
7 谷宏群;数据挖掘中可视化方法研究[D];武汉大学;2005年
8 梁利莉;数据挖掘技术在CRM中的应用研究[D];首都经济贸易大学;2005年
9 刘娟;中药药对的量化分析与知识发现[D];成都中医药大学;2005年
10 黄律;基于粗糙集的多分类器组合及其在知识发现中的应用研究[D];长沙理工大学;2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 张德政;信息挖掘商业智能之“芯”[N];中国计算机报;2002年
2 中国科学院计算技术研究所 刘毅勇 何雄 李金山 廖浩均 孟亮 邓柱中;空间数据挖掘:变数据为知识[N];计算机世界;2005年
3 胡虎;突出信息化贡献水平 处理好三个关系[N];人民邮电;2007年
4 陈志楠;挖掘“不为人知的艺术”[N];科技日报;2009年
5 尤红梅;蔡雪晴:优势在于执行[N];中国企业报;2004年
6 汤天浩;人工智能技术:未来船舶系统的灵魂[N];中国船舶报;2005年
7 涂序彦 陈泓娟;在网络信息海洋中淘金[N];计算机世界;2001年
8 马炳厚;知识开发的创新成果[N];科技日报;2005年
9 本报记者  胡其峰;科技信息资源如何助力自主创新[N];光明日报;2006年
10 王广宇;如何游出“数据海洋”?[N];计算机世界;2003年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978