數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與模糊專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的融合研究.pdf

1、模糊專家系統(tǒng)是人工智能學(xué)科的重要實(shí)踐領(lǐng)域的前沿,將各種數(shù)據(jù)挖掘得到的不同形式的知識(shí)與模糊專家系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)進(jìn)行有效的融合是模糊專家系統(tǒng)核心研究?jī)?nèi)容之一. 本文主要研究了數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與模糊專家系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)融合的主要理論和技術(shù),并將其應(yīng)用于鋁電解生產(chǎn)模糊專家決策系統(tǒng).主要研究?jī)?nèi)容與研究成果如下: ◇本文提出了一種通用的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與模糊專家系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)自動(dòng)融合的模型.其特點(diǎn)是利用KDD過程發(fā)現(xiàn)的知識(shí),與知識(shí)庫(kù)中的原有知識(shí)自動(dòng)進(jìn)行知識(shí)

2、檢測(cè)與知識(shí)融合,自動(dòng)完善知識(shí)庫(kù).該模型在一定程度上減輕了人工操作的負(fù)擔(dān),無需領(lǐng)域?qū)＜翌l繁地手工指定知識(shí)檢測(cè)融合過程.模型知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)將隨著KDD過程的反復(fù)進(jìn)行不斷豐富與完善; ◇針對(duì)知識(shí)的自動(dòng)檢測(cè)融合,本文提出了在模糊子集的屬性取值區(qū)間上進(jìn)行檢測(cè)的方法,定義了模糊子集之間的關(guān)系、模糊知識(shí)之間的關(guān)系,以及在此基礎(chǔ)上進(jìn)行知識(shí)檢測(cè)和融合處理的方法.這種方法比傳統(tǒng)的知識(shí)自動(dòng)檢測(cè)融合方法粒度更細(xì)、精度更高,可以檢測(cè)出基于模糊子集精度的重

3、復(fù)、冗余、矛盾、循環(huán)、交叉等規(guī)則; ◇本文提出了知識(shí)的自動(dòng)融合機(jī)制.通過用戶定義的處理知識(shí)的策略和參數(shù),模型可以自動(dòng)進(jìn)行規(guī)則的篩選等處理.這樣,傳統(tǒng)方法中需要領(lǐng)域?qū)＜液椭R(shí)工程師才能處理的知識(shí)融合過程,就可以通過用戶定義的處理知識(shí)不一致情形的策略和參數(shù),結(jié)合知識(shí)的支持度、置信度等約束自動(dòng)實(shí)現(xiàn),并可完成重復(fù)、冗余、矛盾、循環(huán)、交叉等沖突規(guī)則與現(xiàn)有模糊規(guī)則庫(kù)的融合處理; ◇最后,實(shí)現(xiàn)了基于鋁電解生產(chǎn)模糊專家系統(tǒng)Feside的