基于人工智能的知识发现

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1、华东师范大学硕士学位论文基于人工智能的知识发现姓名：臧其事申请学位级别：硕士专业：情报学指导教师：范并思;王仁武20080501摘要知识发现本质是建立在高维空间中的数学计算问题，人类对于传统空间的研究已经经过数千年，但是对于高维空间的数学研究才刚刚开始。尽管如此，借助于其核心技术人工智能的发展，知识发现已经取得了非常丰硕的成果。传统数学所无法解决的问题，例如图象识别，垃圾邮件拦截，网页相似度匹配等问题都得到了一定程度上的解决。但是，从技术本身来看，这些都是支持向量机(SupportⅥ娥0rMacbjne，SVM)的一些低级别的应用，对于更广阔的未来而言，技术的发展带来了无限的可能。本文尽可

2、能详尽地回顾了知识与知识发现的理论与沿革，人工智能技术的发展与核心算法：BP网络(Back—propagationNeutralNe咖rk)与支持向量机。在此基础上，本文提出了知识发现所面临的三大问题：学科交叉不足，局限于理工科等传统领域，而对文科和商科覆盖不足，对非结构化数据处理能力欠缺，尤其是类似于WORD和wEB的非结构化和半结构化数据；知识表示混乱，至今没有统一的标准。针对以上三个问题，本文设计了三个实验：1本文以wOIm文件《说文·玉篇》中的一章作为数据源，采用规则提取的方式，将WORD文件字典中的字进行了量化抽取。以量化后的结果载入Matlab，并使用SVM工具箱进行了异体字分

3、类识别。最后用Z语言对异体字分类的定义进行了阐述。2本文针对上海国拍劲标网(Ⅵ啊w．alltobid．com)上的上海市车牌历次竟标记录，采用WEB抓取的方式，获得自开始拍卖以来至今的所有数据。将这些数据作为数据源，用BP网络对车牌价格所形成的多元函数进行了拟合，对后期的车牌价格走势进行了预测。与此同时，将本文中获得的结果与传统经济学方法进行了对比，证明了础算法相对于传统经济学方法的优越性。最后，针对本文的函数用Z语言进行了描述。3作为管理学硕士，本文对管理学中参数化评估以及它的多种进化形态进行了回顾，并将BP网络和SVM分类技术相结合，提出了动态参数化评估的概念。这种新评估方式主要认为：

4、旧有的评估方法存在参数人为任意设定，权值僵化，而容易被有所针对性的回避而不能产生正确的评估效果。为了避免上述现象的发生，本文认为，应该从样本自身出发，由样本自身描述问题的本质。首先使用5SVM对样本的特征进行提取，得出参数项；其次根据参数项对样本进行循环计算，得到每个项的权值；最后依据不同的权值，对权值进行函数拟合和预测。这样构成的参数评估系统，每当产生新的样本的时候，则系统重新计算并对权重和参数进行调节。无疑具有更好的自适应能力和更符合现实要求的特点。本文进行了一次针对上海房价指数的动态参数实证研究：针对上海市房产交易中心(F蛆gdi．com．cn)上的成交数据，以WEB抓取的形式获得；

5、以不同区域对上海房价的影响作为参数，以影响的程度作为权重进行计算；最后以Z语言对整个动态参数化评估系统作出了描述。本文以如上述三个实验的方式对本文提出的问题进行了讨论和解释。针对学科交叉问题，本文结合中文学科，提取WORD文件中的异体字，并使用SvM技术进行了识别；结合笔者本科时代的经济学背景，使用BP网络对来自wEB的上海车牌拍卖数据进行了函数拟合：最后作为一名管理学的硕士，将SⅧ的分类技术和BP网络的函数拟合技术结合而提出了动态参数化评估，对管理学中参数化评估进行了改进。针对非结构化数据源问题，本文实验中所采用的WORD文件，WEB数据，都是非结构化数据，采用规则抽取方式，将非结构化数

6、据转化为准结构化或者结构化数据进行知识发现；对于知识表示问题，本文使用了Z语言对每次实验所得到的知识进行了结构化描述。虽然本文针对知识发现的问题进行了一番探讨与改进，但是仍然存在诸多不足之处，对于动态参数化评估而言，各参数之间的优先级显然不可能是同级的，对于优先度排序方向的研究还有所欠缺；对于文字识别而言，噪音与误注所造成的偏差较大；对于时间序列的经济函数拟合而言，精度还可以进一步提高。这一切都有待于进一步的完善。【关键词】知识发现，人工智能，知识表示，动态参数化评估【论文类型】应用研究6AbstractThenature0fhowledgedisc0Ve巧iSthemathematica

7、lcalculationinhi曲一dimensionalspacc．1nhe妇ditionalstudy：inhumanSpaceh弱l弱tcdthr伽ghseveral也0us锄dye粥，buttl抡studyinhigh-dime嬲iOnalspaCeh弱juStbegIln．Nevenheless，throughtheuse0f也ecorctcchnology0f枷fiCialinteUigence，l【nowl