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基于知识发现创新技术的专家系统新构造及在铝电解等领域中的应用

本项目是新兴的自动化系统与计算机技术等多学科交叉领域前沿重大问题的研究，属人工智能、知识工程技术领域。早期专家系统中知识的自动获取与知识匮乏成为其瓶颈问题，一直制约着专家系统的发展。本项目找到了解决这一瓶颈问题的有效途径与方法，即用知识发现创新技术来实现知识的自动获取与解决知识匮乏这一难题；有望将专家系统的发展推向新阶段。本项目提出了一种基于知识发现创新技术的专家系统，简记作ESKD， ESKD是将KDTICM与传统的专家系统相融合的结果,它以原创性理论KDTICM为贯穿,以动态知识库为主线,以全新的知识表示和获取方法为依托,构成了多层递阶的独特结构,很好地解决了传统专家系统中极为重要的“知识自动获取”与“知识匮乏”的瓶颈问题;成为新一代专家系统的基本概型(新分支学科)。它具有多知识源、多知识融合、多抽象级等特征的全新总体架构、全新知识自动获取构件、全新动态知识库系统、全新推理机。(见图5)“科技时报”就“中国科学”发表的此文与产生的重要影响作了报道。ESKD促进与影响着基于KDTICM的其它智能系统新构造的形成。 ESKD全新的构造要素:1)知识获取源除书本知识、专家知识与经验、推理机制外,增加了数据库与知识库的知识源;并利用KDTICM自动获取知识,拓展了知识自动获取的新途径。2)构造了独特的基础知识库--衍生知识库--合成知识库--综合知识库--扩展知识库的动态知识库系统。3)集成了模糊、综合归纳、定性、基于案例等多种推理形式和方法。4)采用我们独立提出的基于语言场的知识表示方法,能够深层次的综合表达具有不确定性与定性描述特征的知识。5）结合了KDD*和KDK*的多项相关专利技术。 ESKD突显其技术先进与学科领域促进作用的根源，就是作为其理论基础的KDTICM(我们独立提出的基于内在认知机理的知识发现理论)及其载体（软件系统ICCKDSS）是原创性的与自主的。这一点由3项国际获奖及其评价书、国际著名科学家与国内5院士评价、10项国家发明专利(详见附件)、教育部鉴定、国内外著名刊物发表的论著等证实。

北京科技大学 2021-04-11