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2) 維護型協(xié)調(diào)算法和維護型協(xié)調(diào)器

維護型協(xié)調(diào)器的功能是模擬“心理信息修復(fù)” 這一認(rèn)知心理特征,從而實現(xiàn)知識庫的實時維護。由于維護型協(xié)調(diào)器對KDD過程的介入,可以在對于重復(fù)性、一致性、冗余性、從屬性、循環(huán)性等給予準(zhǔn)確定義的基礎(chǔ)上,利用超圖等理論工具,實時地、盡

早地將重復(fù)、矛盾、冗余的知識進行處理,從而做到只對那些有可能成為新知識的假設(shè)進行評價,最大限度地減少了評價工作量;同時,可對知識庫進行實時維護。在實際的專家系統(tǒng)中,最終成為新知識的假設(shè)占原假設(shè)的比例是很小的,大量假設(shè)會是重復(fù)和冗余的,因此維護型協(xié)調(diào)器的引入將提高KDD的效率。該協(xié)調(diào)器是通過維護協(xié)調(diào)算法來實現(xiàn)的,圖3將給出該算法的流程圖:

圖3維護協(xié)調(diào)算法流程圖

2.1.2 雙基融合機制的實現(xiàn)技術(shù)

雙基融合機制是由三個協(xié)調(diào)器來具體實現(xiàn)的。該項內(nèi)容已正式申報國家發(fā)明專利《一種融入R型協(xié)調(diào)器的KDK系統(tǒng)》(200510086965.8)、《一種融入R型與S型協(xié)調(diào)器的KDK系統(tǒng)》(200510086964.3)和《一種基于雙基融合機制的的KDK*系統(tǒng)》(200510086966.2)(見附件 )。

1)R型協(xié)調(diào)器:通過綜合歸納推理來發(fā)現(xiàn)新知識.知識庫的組成包括事實和規(guī)則兩部分.

2)S型協(xié)調(diào)器:KDK發(fā)現(xiàn)的規(guī)則(特別是難于決斷的知識)在進行評價前,先將其送入KDD*過程中進行定向挖掘,用KDD*的發(fā)掘結(jié)果先行評估,若此條規(guī)則在KDD*過程中也可被發(fā)現(xiàn),則認(rèn)為該規(guī)則有效的幾率較大;反之,則認(rèn)為此知識缺乏數(shù)據(jù)支持.

3)T協(xié)調(diào)器:在規(guī)則已被KDK過程確認(rèn)后,將產(chǎn)生一個定向搜索進程,搜索知識庫中對應(yīng)位置是否有此生成規(guī)則的重復(fù)、冗余和矛盾.這樣可以對知識庫進行實時維護,做到只對那些最有可能成為新知識的假設(shè)進行評價,從而最大限度的減少評價量.

2.2 新過程模型構(gòu)造方法

目前知識發(fā)現(xiàn)研究的主流是尋求在各類數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用背景下高性能、高擴展性的挖掘算法。對挖掘的過程(結(jié)構(gòu))模型的研究較少,如何從根本上改進數(shù)據(jù)挖掘流程是當(dāng)前知識發(fā)現(xiàn)研究所面臨的一個極富挑戰(zhàn)性的問題。在原創(chuàng)性的三個機制的基礎(chǔ)上,我們用系統(tǒng)論與認(rèn)知科學(xué)的思想和方法(特別是模型化的方法)來研究復(fù)雜的知識發(fā)現(xiàn)過程,相應(yīng)的過程(結(jié)構(gòu))模型的描述如下所示: 

由內(nèi)在認(rèn)知機理的研究成果誘導(dǎo)出決定知識發(fā)現(xiàn)過程信息流程與挖掘線路的七個新過程(結(jié)構(gòu))模型----是將原有的知識發(fā)現(xiàn)過程模型融合上述的三個機制而產(chǎn)生的。即:①KDD*=KDD+雙庫協(xié)同機制;②KDK*=KDK+雙基融合機制;③KD(D&K)=KDD*+KDK*;④基于KD(D&K)又演變出分布式綜合知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)DKD(D&K)模型;⑤KDD*E=KDD*+信息擴張機制;⑥用于復(fù)雜類型數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)現(xiàn)特征子空間模型DFSSM;⑦基于KDTICM及DFSSM還提出了圖像挖掘過程模型IMDFSSM。以下分述之:

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