【摘 要】
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知识求精是开发智能系统和机器学习领域中一个非常重要而且相当困难的课题,本论文作为国家自然科学基金(70271002)《面向智能性管理决策的异构知识表示与知识管理研究》的系
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知识求精是开发智能系统和机器学习领域中一个非常重要而且相当困难的课题,本论文作为国家自然科学基金(70271002)《面向智能性管理决策的异构知识表示与知识管理研究》的系列研究之一,主要致力于这方面的研究,旨在进一步推动知识求精的研究进展。 在智能系统的开发过程中,如专家系统,通常面临的一个问题是:知识库中的知识经常存在冲突、冗余或不一致的情况,从而影响知识的推理效率和精度,也阻碍了智能系统的发展,为此有专家学者提出知识求精的概念。 知识求精不仅可以简化初始知识库,还可以修正初始知识库中的错误知识、补充知识中不完整的知识,从而提高知识库的推理效率和准确率,因此是开发智能系统过程中非常重要的一个步骤。由于其重要性,国外的许多学者都很重视这方面的研究,至今已提出许多重要的知识求精方法,例如,KBANN,KBCNN等,这些方法有的比较复杂、难于实现,有的求精后的规则其逻辑结构复杂,不易于理解和应用。鉴于此,本文提出一种新的符号系统与神经网络相结合的知识求精方法(简称KRSNN),以解决上述方法的不足。 KRSNN首先将初始规则库翻译成神经网络,然后采用训练数据对网络进行训练,其中神经网络的误差函数采用交叉熵;训练完毕之后,对网络进行剪枝,使得网络在较少的连接情况下,网络精度不降低,
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