基于知识库的知识发现的研究

传统的知识发现都是基于数据库进行的,但数据库中存储的数据缺乏语义性,对知识的发现缺乏全面性。将本体和移动代理技术引入知识发现中,首先从数据中获取语义信息并将其与知识一起存储进知识库,然后基于知识库提出了一种的新的知识发现系统,为知识发现提供了一种新的思路和方法。

基于知识库的知识发现结构研究

基于知识库的知识发现系统KDK(KnowledgeDiscoveryBasedonKnowledgebase)是直接从知识信息中提取潜在有用的、新颖的、未知的模式的过程,以解决目前知识爆炸而能提供给决策者有效的决策信息却矛盾很少。不同于KDD,KDK系统将直接作用于大型知识库的构建。该文讨论了KDK的描述性定义,给出了KDK的总体结构模型,及子系统描述。

知识发现系统内在机理

介绍了杨炳儒教授独立提出的知识发现系统内在机理中的３个机制——双库协同机制、双基融合机制、信息扩张机制，及在其上构建的ＫＤＤ＊，ＫＤＫ＊，ＫＤ（Ｄ＆Ｋ），ＥＳＫＤ结构模型，并介绍了在知识表示方法、发现算法与自动评价方法等方面的创新性成果．

分布式综合知识发现系统结构研究

利用多Agent技术,采用多层次结构,建立基于内在机理研究基础上的分布式综合知识发现系统(DKD(D&K))总体结构模型。该模型设计了基于双库协同机制的分布式KDD的知识发现线路,使得分布式数据的预处理、挖掘算法及挖掘结果的评价和导航等研究贯穿于一体,形成了一个完整的系统。该模型不仅较好的继承原综合知识发现系统KD(D&K)的主要特征,而且紧密结合了分布式数据库已经成熟的技术方法,并且与现在国际上比较典型的分布式知识发现系统比较有一定的优越性。

基于高阶逻辑的双基融合机制

随着知识库规模的扩大及结构的日趋复杂,一阶逻辑表达能力有限的问题暴露得越来越严重,基于高阶逻辑的知识表示显得尤为必要.原有基于KDK和KDK*的研究必然导致向高阶逻辑研究的拓展.首先概述了基于知识库的知识发现,然后介绍了高阶逻辑知识表示语言Escher、双基融合机制KDK和KDK*,最后在高阶逻辑背景下,扩展双基融合机制的内涵,给出了面向高阶逻辑的KDK*过程模型逻辑等价定理.