基于KDD的知识自动获取及其应用

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1、基于KDD的知识自动获取及其应用答辩人：黄瑞指导教师：赵远东副教授史忠植研究员主要内容一、研究背景及意义二、基于KDD的知识自动获取模型概述三、基于知识库的KDD四、自动演化知识库五、模型在自动化测井数据分析中的应用六、总结与展望研究背景及意义知识获取研究概述知识获取的基本过程知识获取研究的主要内容知识自动获取研究发展KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases)研究概述KDD的基本过程KDD的主要任务数据挖掘的常用方法KDD的应用本文的研究目的知识获取的基本过程人类学习知识的基本过程基

2、础知识学习（固化记忆）生产实践（总结经验）知识的发展与完善（新、旧知识融合）循环知识获取的基本过程知识获取的基本过程知识工程师从知识源抽取知识存入知识库通过机器学习或数据挖掘工具从实践数据中获得新知识由知识工程师和领域专家配合更新知识库循环人类学习知识的基本过程知识获取的基本过程人类学习知识的基本过程知识获取的基本过程知识获取研究的主要内容知识抽取知识建模知识转换知识检测知识的组织与管理知识自动获取研究发展非自动的知识获取自动知识获取知识自动获取研究发展运用机器学习方法构建知识库Okamura等人的钢铁工艺生

3、产专家系统Yamamoto等人的高炉配料操作自动知识获取系统中科院合肥智能所的农业病虫害专家系统运用机器学习方法增强知识库的自适应能力吴荣根教授的基于模型的数字电路设计系统Elliott.和Schneider的故障分离专家系统拥有自学习能力的知识编辑器Wheeler和Schneider的知识自动获取工具AUTOKNAQ知识自动获取研究发展利用KDD技术从数据中自动发现新知识Mitchell等人的燃气涡轮机故障检测TIGON系统Takano等人的可自动生成操作序列的范例学习工具扩大到了知识管理、Web知识获取等

4、领域，引入了本体学习、语义Web等概念与技术KAON工具套件中的TEXT-TO-ONTO工具Henk-JanLebbink等人的基于本体的知识系统Joerg-UweKietz等人的自动本体获取PauloGottgtroy等人研究了动态领域中的知识发现问题清华大学的基于语义Web的本体数据挖掘平台中科院计算所的综合知识管理平台CKMP知识自动获取研究发展存在的问题循环环境/背景知识不断变化自动进行?KDD的基本过程KDD从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程五个步骤为：数据选

5、择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、模式解释/评价KDD的主要任务关联分析分类聚类预测时序模式偏差检测空间数据挖掘Web数据挖掘数据挖掘的常用方法关联规则挖掘决策树方法统计方法粗糙集方法人工神经网络遗传算法KDD的应用数据挖掘和知识发现系统IBMAlmaden研究中心的Quest加拿大SimonFraser大学的DBMinerAT&T实验室的IMACS和Spotlight中科院计算所的MSMiner作为知识获取工具Bohanec等人的决策支持工具DEXIBMWatson研究中心开发的SEAS专家系统明确提出了

6、“基于知识的数据挖掘”这一概念?KDD的应用存在的问题知识库KDD工具知识工程师&领域专家发现融合先验知识?本文的研究目标背景：中澳科技合作特别资金项目“数据挖掘技术在石油天然气勘探开发工程中的应用”问题：动态环境下基于KDD的知识自动获取方法：从研究基于知识库的KDD出发，将知识库中的知识作为先验知识引入KDD过程；进而研究知识库的自动演化机制，将KDD过程发现的新模式与知识库中的原有知识进行自动的知识检测与融合目标：自动进行基于KDD的知识获取循环基于KDD的知识自动获取模型模型结构主要子系统约束生成从知

7、识库自动产生对KDD过程的约束输入：知识库和KDD模块的参数输出：对KDD过程的约束基于约束的KDD数据选择：依据相应的约束选出相关数据数据预处理：筛选掉非法的记录并补齐缺失值数据挖掘：基于约束的规则挖掘解释/评价：根据规则的支持度、置信度、并结合其满足约束的程度对目标规则集进行处理主要子系统知识库管理对所发现的新知识与知识库中的原有知识进行一致性检测和完整性检测，并对不一致和不完整的情况自动进行处理知识应用将知识库中的知识应用于实际的运行过程，并从外界获得反馈，与运行结果进行比较，计算误差，激发下一轮基于K

8、DD的知识获取过程两个误差阈值：平均误差阈值和严重错误阈值在KDD等过程中，知识库不变且保持可用，知识库更新后也可以立即应用相关工作比较利用KDD过程辅助知识自动获取的方法运用KDD过程从实际案例中发现知识建立知识库或验证知识库中的现有知识将KDD过程发现的知识自动融入知识库存在的问题需要进行繁琐的手工操作KDD独立于现有知识本文模型的优点利用KDD过程的发现结果建立和完善知识库利用知识库中的现有知