一种基于符号神经网络的知识获取方法

本文介绍一种基于符号神经网络的知识获取方法，该方法首先用传统的机器学习方法获取关于某领域的粗略知识，然后把这些知识映射到神经网络结构，通过神经网络的自学习获取关于该领域的精细知识，这样，既解决了传统机器学习中知识精度，知识表示等问题，又解决了神经网络获取知识时间长，能释能力弱等问题。     

基于领域本体网络模型的知识获取技术

知识获取一直是人工智能的瓶颈，如何有效地从文本中提取知识是知识工程所关注的问题。该文提出并构建了领域本体网络模型，将其用于中医领域文本的知识获取，分析了领域本体的数据结构、本体概念的实例化以及语义场的结构与组织方法。基于中文信息处理技术，提出了获取文本知识的框架，实现了原型系统，并用于中医医案知识的获取，取得了较好的效果。     

模型管理系统中构模知识的组织和获取方法

提出了一种构模知识的组织和获取方法。构模知识分为模型知识、领域知识和数据知识3个层次，数据知识是最底层的知识，高层知识的应用通过调用底层知识完成。模型知识和领域知识可以通过交互的方式在专家的帮助下获取，数据知识可以由系统自动获取。应用这种方法，系统能够在专家构建模型时获取构模的知识，从而使模型资源得到有效利用，并解决了模型管理系统知识获取的瓶颈问题。     

装备故障诊断专家系统知识获取方法

针对导弹武器装备故障诊断专家系统的知识获取与机器学习进行研究，系统介绍了知识获取与机器学习系统的构成。提出了一种基于仿真技术的故障知识获取方式，仿真数据经过分析、变换，转化为知识，从而实现知识获取。     

基于本体的可拓知识链获取

相对于静态的知识，定义了基于可拓变换的可拓知识，可拓知识是变化的知识．在可拓知识定理（从知识中获取可拓知识）和可拓推理公式的基础上，证明了基于集合的可拓知识定理和基于本体的可拓知识链定理．通过实例，在多维层次数据中，获取问题产生原因的可拓知识链．     

IHSMTS中实例模式获取机制的设计与实现

IHSMTS是一种交互式多策略机器翻译系统。给出了该系统中模式知识获取机制的设计和实现方法，在这种模式知识获取机制中有机地结合了多种知识获取方式，包括：人机交互方式、基于机器翻译的源译文对照信息的自动获取、模式精炼方式和基于先验双语语料对齐的批量方式等，并通过模式验证算法实现对冗余、冲突等的检查，从而保证加入到模式库中的模式知识的单调递增生，同时实现模式适应性和准确性的平衡，使系统能够对实例模式库进行动态添加完善，从而动态递增地改善翻译效果。     

基于Web语料的概念获取系统的研究与实现

互联网网页中存在大量的专业知识。如何从这些资源中获取知识已经成为10多年来的一个重要的研究课题。概念和概念间的关系是知识的基本组成部分，因此如何获取并验证概念，成为从文本到知识的过程中的重要步骤。本文提出并实现了一种自动从Web语料中获取概念的方法，该方法利用了规则、统计、上下文信息等多种方法和信息。实验结果表明，该方法达到了较好的效果。     

基于知识模型匹配的公益诉讼案源信息自适应获取系统

针对公益诉讼案源信息自适应获取过程中，受到信息匹配算法的影响，导致信息获取数量较少的问题，设计基于知识模型匹配的公益诉讼案源信息自适应获取系统。针对存储器与预处理器进行设计，为后续系统软件设计提供支撑。通过公益诉讼案源信息的处理，获取诉讼案源信息特征，构建知识模型。利用构建的知识图谱，设计知识模型匹配算法。根据实际需求，实现公益诉讼案源信息自适应获取。实验结果表明系统信息自适应获取性能较高，且随着时间的递增，有效增加了案源信息获取数量。     

NNKBST：神经网络知识库系统支撑环境

为了有效地解决知识获取这一瓶颈问题，本文提出用神经网络来进行知识获取，以弥补传统归纳学习方法的不足，并以ＮＮ知识获取技术为核心，扩展为ＮＮ知识库系统支撑环境中一些全面技术的研究，包括ＮＮ知识表示和问题求解机制，ＮＮ知识库的推理，维护和求精机制等。     

医疗诊断知识挖掘的区间合并与RS混合方法

针对医学诊断知识获取问题，提出了基于Rough Sets理论的知识获取方法，利用该理论对数据进行分析，推理出可能规则，并提出了一种概率优化规则。通过实例分析，具体说明了该方法的实现步骤，包括连续信息系统的离散化、信息系统的约简、决策规则提取、决策模型生成等。讨论了知识处理的完整过程，能够有效地解决专家系统中知识获取的瓶颈问题，为人工智能技术在医学诊断领域的应用提供了新的思路。     

多Agent分布式的市场营销知识获取结构

探讨了网格计算下的市场营销知识检索与获取的结构，阐明了智能代理在知识检索与获取中的定义及其应用，提出了一种基于蚁群算法混合异构机制的多Agent分布式的市场营销知识获取结构。     

F-模糊集属性信息系统的知识获取

模糊集属性信息系统的知识获取是一个新的研究领域，与其相关的理论和方法具有重要意义。本文提出了一种新的概念F-模糊集，给出了一种在F-模糊集属性信息系统中进行知识获取的方法。     

一种基于粗糙集的诊断型知识发现方法

知识获取是开发专家系统的瓶颈，传统的病害知识获取通常需要一个较长的过程．针对这一问题，本文给出了粗糙集理论和基于规则的作物病害知识之间的关系，即在油菜植病专家知识获取过程中的应用，建立了基于RHINOS 诊断模型的油菜病害的排除规则、包含规则和病害映像，阐述了可能性规则定义，并给出了基于规则描述的自动归纳推理方法，包括全搜索过程、后处理过程、统计测试的评估以及交叉验证和鞋带方法等．实验结果表明，粗糙集不仅是一个很好的知识获取的框架，而且能正确的归纳推理植物病害的规则．这对诊断型专家系统的开发可起到一个很好的辅助作用，在智能化农业信息系统中有着广泛的应用前景．     

高炉专家系统知识的实例学习*

知识获取是专家系统建造过程中最重要的环节之一，本文根据高炉炉况知识的特点，采用背景知识学习算法、归纳学习算法，实现了高炉专家系统知识的实例学习。     

地理实体概念及其位置关系的获取和验证

文本知识获取（Knowledge acquisition from text，简称KAT）是知识工程中的一个重要研究课题。重点研究如何从大规模Web网页文本中获取地理实体概念及其位置关系知识，本文首先介绍了如何自动和半自动地获取这些地理实体概念及其位置关系的文法模式，建立文法模式库；然后基于文法模式库获取例句来抽取候选概念并进行概念验证；最后利用基于图论的方法构造位置关系图，利用地理领域特定规则进行分析验证。作为统一概念图管理下概念空间的一个重要组成部分，地理实体概念及其位置关系本身不仅是知识库的一个重要部分，还可为知识库中其它领域的知识提供支持。     

DCS故障诊断专家系统中知识自动获取的研究

着重叙述了知识自动获取系统，其与目前最常用的开发工具不同，在设计与开发中采用了最新的数据库软件来作为开发工具，同时对新系统中知识输入的步骤、知识输入界面及知识输方法作了介绍。     

面向机械设计的知识获取环境

在开发机械设计专家系统时，需要有效的知识获取环境，本文介绍了一个针对机械设计知识的特点所研制的面向机械设计领域的知识获取环境ＭＤＫＡＳ，其内容包括：知识表示和获取，知识库的组织，维护，管理及各种辅助模块，该系统在微机上用ＧＣＬＩＳＰ实现，经过运行使用，效果良好。     

一种基于“是一个”模式的下位概念获取方法

在文本知识获取中，上下位关系的获取是一个基本而又关键的问题。针对基于模式上下位关系获取中遇到的下位概念获取问题，本文结合我们的研究工作，给出一种从符合“是一个”模式的句子中获取下位概念的方法，这里主要利用半自动获取的词典和句型对“是一个”模式进行分析，然后根据不同的规则，分流获取下位概念。在实验分析中，此方法显示了较好的效果。     

一个领域自然语言理解的知识获取工具的设计实现

本文介绍了一个基于知识的自然语言理解系统和系统的知识库中知识的表示模式,描述了知识库中领域过程树的知识获取过程。根据领域过程树的知识表示模式,本文设计并实现了一个知识获取工具,很好地提高了领域过程树知识获取的速度和准确度。     

基于SSA算法的飞行动作规则自动提取

针对空战知识获取问题展开研究，提出了一条从海量飞行参数中获取知识的途径。构建空战专家系统知识库；对于飞行动作规则知识的提取，提出了一种基于樽海鞘群优化算法的飞行动作规则知识提取方法，为了使提取的规则知识简洁有效，对算法的评价函数进行了设计。通过对水平右转弯机动动作和斤斗动作进行规则提取仿真与分析，验证了该方法的有效性和可行性。