文档介绍：摘要人们为了解决一个问题,常常先从记忆的知识库中寻找所有与新问题相关的经验和知识,然后把其中相关程度高的部分整合运用到新问题的求解过程中,这,虺芻痰那蠼庠怼的种曾经有点偏僻的知识推理模式进化成一种通用的、大众化的问题解决工具数据库知识发现、Ⅳ,是目前非常活跃的研究领域,其研究涉及人工智能和数据库等多门学科。数据库的广泛应用和数据量的飞速增长,使人们迫切地感到需要新的技术和工具以支持从大量的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识或信息,数据库知识发现就是为解决上述问,际酢基础的前沿动态和P偷牡姆⒄梗胖匮芯苛说鼻癱过程研究的成果和特点。接着,总结了知识表示的七种方法和几种主流的知识推理手段;其中,既着重总结传统的方法又引入了最新的研究进展。然后,概述了訫的产生由来,介绍了过程的步骤和方法模型,例举了当前Ⅺ/在数据处理和在前面章节基础上,着重研究了疍τ玫紺系统中。先分析可以用于腄际酰鼋姓庵諨哪勘旰筒街瑁衔O晗傅靥致哿嗽陌咐馍辖蠯,的主要方法和技术,特别是鷖理论进行问题一解空间的知识发现来进行空间层次上的关系挖掘,从而使腞模型有了强有力的数学基础,最后提出了一个基于知识发现的低吃汀就是基于案例推理优势是从经验中学习,现代生活中挠τ每梢运凳俏蘅撞蝗耄珻已经从一题而提出的智能数据分析文章先介绍钠鹪矗芙岢鯟发展的三个阶段,探讨了砺信息决策中的应用。关键词:琄/,粗糙集理论,知识推理和思考方法了。
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第一章引言奶岢觥如果说人类自身的智能是“上帝”创造的自然智能或第一智能,则人工智能就是由人工制造的第二智能,也称为机器智能馊T矗。其思想起源可以追溯到古埃及,但实际上电子计算机和数据处理电子方式的出现,才使人工智能从技术上成为可能。但该必要的技术条件并没有在其一出世时带来人工智能的发展,直到年代初才出现了人类智能同机器联系起来的研究。最早的当属,他通过对反馈理论进行观察和研究,认为智能行为都是反馈机制的结果,从而可以通过机器来模拟;紧随其后的和发展了逻辑理论,采用树状模型来表达问题,试图通过寻找最相似的、能导致正确结果的分支来解决问题,逻辑理论以其在人工智能领域的影响而成从年前至今,在许多方面都有应用发展,并且也影响到其它许多技术的进步。最早应用于游戏领域,比较有代表性的是杂诓┺某绦虻难芯浚他开发了具有自学习能力的启发式博弈程序:几乎与之同期,4戳形式语言的研究,为人工智能程序设计语言的建立奠定了基础。年代前期,通用问题求解程序蚅镅缘某鱿衷谝欢问奔淠推动了人工智能的发展,但同时也使得早期的人工智能局限于寻求万能的逻辑推理体系,而忽视了现实世界的复杂性和问题多样性,导致其早期研究只能是实验室的产品。整个到年代是人工智能领域中的各种理论、方法和应用快速发展的时期。到年代后期,随着专家系统应用领域的不断开拓,以及专家系统技术的逐渐成熟,围绕专家系统中共有的知识获取、表示以及推理等开展了知识工程的研究,并成为后期专家系统乃至人工智能的研究核心,面对知识获取的难题,广泛开展各种自动知识获取方式和深层次推理推理模型的探索人工智能发展至今,取得了许多实用性的成就。开展了诸如启发式搜索策略、非单调推理、机器学习等方法的研究,在应用上形成了以专家系统为核心的各种智能决策研究。但是在专家系统发展的年年发展时间里知识系统的基本结构变化很小。一方面,从知识系统本身的技术发展看,无论是早期基于直接知识模型的知识系统还是第二代的采用深层因果推理模型的专家系统,都需“人工智能”,窍喽杂谌死嘀悄芏缘摹美国的为该领域发展的重要奠基石。研究。武汉理工大学硕士研究生论文
要抽取和完成相应领域的明确模型,多是规则或对象模型。而为了建造实际有用的专家系统,需要专家和领域专家相互合作编写大量的规则,但是由于人工智能本身关于知识抽取和知识表达的技术难题,使得专家系统面临许多诸如题;另一方面,从应用的角度看知识系统研究人员一直以来忽视了~个关于知识系统最基本的问题,即从未考虑过没有模型的情况下,如何建立知识系统。对该问题的忽视使得知识系统只能成为实验室的产物。面对那些无法给出具体模型的应用领域或者不习惯参考规则或统计模型的决策者时,显得力不从心。从研究人脑的机理出发模拟人类智能,一定程度上受到人类思维未然的困掘和分析的计算智能成为一个新的发展方向。。另一方面,传统人工智能中基于案例的推理在人工智能领域越来越受到重视,从而提出案例推理狟珻,又称为基于案例的推理8梅椒ḿ虻サ厮凳牵ü邮芤酝的案例的知识或信息用于相似案例的问题求解。其备受关注是因为它可以克服上述专