知识管理自学习案例多案例诱导型适配机制

发布时间：2020-02-18 01:48

【摘要】：知识管理自学习案例(KML-Case)体现"干中学"思想,对破解知识管理系统(KMS)的知识获取瓶颈、实现系统自学习与自组织意义重要。KML-Case适配效益决定KML-Case应用效果;然而,业内大多数系统模型与实践系统为空适配,导致案例匹配失败后的系统不作为,严重束缚了KML-Case应用价值。鉴于此,首先阐释了KML-Case适配内涵,在深入分析业内相关成果的基础上,提出了本研究的出发点,并建立KML-Case多案例综合诱导型适配机制以提升KML-Case应用效益。对此,深入讨论了KML-Case适配源案例的匹配方法以及适配案例集的确定策略;分析了基于KML-Case适配案例集构建知识表达系统的技术方案;通过案例条件方面精化以及冗余初等范畴削减两步机制,详细设计了KML-Case适配解轨迹求解算法;最后,阐明了基于解轨迹的KML-Case多案例综合诱导型适配方法与策略。算例表明,本文方法有效避免了系统匹配失败后的不作为、提升了KMS的问题求解能力。
【图文】：

进化的受重视程度与实施效益均较低。此时，基于前述方案的ＫＭＬ－Ｃａｓｅ多案例诱导型适配难以发挥效能，主要表现为：检出案例集Ｃｓｅｔ的基数过小，激活函数的条件部与用户待解问题Ｃｑ的匹配成功率很低。此时，前述ＫＭＬ－Ｃａｓｅ多案例诱导型适配便无从实施。但随着ＫＭＳ应用实践的逐步深入，其内存储的ＫＭＬ－Ｃａｓｅ数量与质量（在知识求精与进化的基础上）会持续提高，基于前述方案的ＫＭＬ－Ｃａｓｅ诱导型适配便可收到理想实效。４算例某微电路故障诊断案例模式如图２所示。知识用户通过检测微电路板４个监测点的电压值，判定电路板的故障类型。ＫＭＳ案例库中共有该模式ＫＭＬ－Ｃａｓｅ（即Ｃｉ）３７个。当前用户待解问题为Ｃｑ∶∶＝｛ｖＣｑ＿ａｃ１：１３９；ｖＣｑ＿ａｃ２：４７２；ｖＣｑ＿ａｃ３：５１４；ｖＣｑ＿ａｃ４：３２３；ｖＣｑ＿ａｄ１：ｎｕｌｌ｝其逻辑结构如图３所示。采用最近邻法将Ｃｑ与案例库中同一案例模式的各ＫＭＬ－Ｃａｓｅ逐一进行匹配计算，条件郩ｓｉｍ（·）图２某微电路故障诊断案例模式图３待解问题Ｃｑ∈ｓｉｍ（Ｃｉ，Ｃｑ）＆ｓｉｍ（·）＝１未能得到满足。如此，不能通过直接复用最相似案例的解方面求解待解问题，需要基于前述ＫＭＬ－Ｃａｓｅ多案例诱导适配机制重构待解问题的解方面。为此，依前文所述方法与原则，对ｓｉｍ（Ｃｉ，Ｃｑ）（ｉ＝１，２，…，３７）的降值序列截取ＴＯＰ７作为ＫＭＬ－Ｃａｓｅ适配源案例集Ｃｓｅｔ

用户待解问题的激活函数（适配解轨迹）为ｉｆ（ｖａｃ１＝１）｜ｍｉｎ（ｃａｒｄ（ａｃｉ））＝１ｔｈｅｎ（ｖａｄ１＝Ⅲ）此时，输入待解问题条件部，则可重构待解问题的解方面、完成ＫＭＬ－Ｃａｓｅ诱导型适配，即Ｃ′ｑ∶∶＝｛ｖＣｑ＿ａｃ１：１；ｖＣｑ＿ａｃ２：２；ｖＣｑ＿ａｃ３：２；ｖＣｑ＿ａｃ４：１；ｖＣｑ＿ａｄ１：Ⅲ｝如此，则用户待解问题发展为结构完整的ＫＭＬ－Ｃａｓｅ，，如图４所示，知识用户可按类型Ⅲ对应的维修方法展开修理过程。该案例尚无ＩＤ，ＩＤ赋值由ＫＭＳ存储子系统完成。在该ＫＭＬ－Ｃａｓｅ提图４由待解问题发展生成的新ＫＭＬ－Ｃａｓｅ

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 王心哲;韩敏;;基于因果关系的CBR模型用于转炉炼钢静态控制[J];大连理工大学学报;2011年04期

2 张辰彦;吴冰;刘仲英;;企业知识管理系统柔性与环境不确定性的匹配度计算模型[J];管理学报;2007年04期

3 段军;戴居丰;;案例修正方法研究[J];计算机工程;2006年06期

4 张建华;郭增茂;刘潇;;知识管理中的案例知识表示机理研究[J];情报杂志;2012年06期

5 王艳侠;董东;康振科;;基于CBR和MADM的多Agent推荐系统[J];计算机工程与设计;2011年01期

6 张建华,刘仲英;案例推理和规则推理结合的紧急预案信息系统[J];同济大学学报(自然科学版);2002年07期

7 张建华,刘仲英;知识获取与求精RS-GA策略[J];同济大学学报(自然科学版);2004年06期

8 洪江涛;杨晓雁;陈俊芳;;知识管理、知识竞争力与核心竞争力关系的实证研究[J];上海交通大学学报;2013年03期

9 董文革;;基于范例推理和自动案例启发的知识获取模型[J];武汉理工大学学报;2008年07期

10 常春光,崔建江,汪定伟,胡琨元;案例推理中案例调整技术的研究[J];系统仿真学报;2004年06期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 孔维华;;基于粗集的土地定级因素权重确定方法研究[J];安徽农业科学;2009年15期

2 吴军,梁冰;基于粗糙集和自适应神经网络集成理论的边坡稳定性分析[J];安徽师范大学学报(自然科学版);2005年03期

3 朱宏武,蔡勇,刘自伟;数据库中基于粗糙集的分类和约简[J];兵工自动化;2003年05期

4 鞠彦兵;王爱华;;突发事件影响度评价研究[J];兵工学报;2009年S1期

5 罗三保;薛安;;基于规则引擎的突发性大气污染事故应急处理系统研究[J];北京大学学报(自然科学版);2012年02期

6 昝廷全;杨婧婧;;制度边界的粗集模型研究[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2010年01期

7 王威;马东辉;苏经宇;韩阳;候本伟;黎江林;;不完备信息条件下地下管线震害预测的粗糙集方法[J];北京工业大学学报;2009年11期

8 胡丹,李洪兴;知识依赖性的度量[J];北京师范大学学报(自然科学版);2004年03期

9 李文博,郑文哲;基于粗集理论的战略联盟合作伙伴选择研究[J];商业研究;2005年19期

10 李永锋;朱丽萍;;粗糙集理论在产品意象造型设计中的应用研究[J];包装工程;2010年18期

相关会议论文 前10条

1 姜帆;潘方胜;李红云;;一个基于FCR算法的推理机的设计[A];第三届全国软件测试会议与移动计算、栅格、智能化高级论坛论文集[C];2009年

2 周献中;李华雄;;基于DTRS的风险偏好决策模型[A];江苏省系统工程学会第十一届学术年会论文集[C];2009年

3 赵炜妹;丁辉;;基于突发事件本体模型的智能推理过程在应急案例搜索中的应用[A];2011电力通信管理暨智能电网通信技术论坛论文集[C];2011年

4 朱琳;王恭瑾;张磊;;基于改进式剧本表示的海军特种作战方案辅助生成研究[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年

5 郑忠;何腊梅;高小强;;基于细胞自动机的流程仿真方法在炼钢生产中的应用[A];2005中国钢铁年会论文集（第4卷）[C];2005年

6 王红萍;万程亮;金彦丰;;应用粗糙集理论的对抗效果权重确定方法[A];2009’中国西部地区声学学术交流会论文集[C];2009年

7 卢兴华;郭泳亨;;基于案例推理的装备突发事件应急决策支持系统[A];决策科学与评价——中国系统工程学会决策科学专业委员会第八届学术年会论文集[C];2009年

8 荣莉莉;;面向快速反应的应急决策知识需求及其供给方法研究[A];中国突发事件防范与快速处置优秀成果选编[C];2009年

9 李永礼;杨宝国;李晓霞;;核及其应用[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年

10 郭学军;陈晓云;;粗集方法在数据挖掘中的应用[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年

相关博士学位论文 前10条

1 韩峗;高技术虚拟企业（HTVE）知识管理模式研究[D];哈尔滨理工大学;2009年

2 李欣;应急案例知识库系统及其应用关键技术研究[D];解放军信息工程大学;2010年

3 周景宏;能效电厂理论与综合资源战略规划模型研究[D];华北电力大学（北京）;2011年

4 张英菊;应急预案辅助设计及评价问题研究[D];大连理工大学;2011年

5 王涛;突发公共事件元事件模型及事件演化研究[D];大连理工大学;2011年

6 解滨;信息系统中的知识获取与不确定性度量的若干问题研究[D];河北师范大学;2011年

7 朱新球;应对突发事件的弹性供应链研究[D];武汉理工大学;2011年

8 姜宁;基于风险耦合的交通安全应急管理系统研究[D];武汉理工大学;2011年

9 赵楠;基于机器学习的供应链绩效智能分析方法研究[D];天津大学;2010年

10 袁晓芳;基于情景分析与CBR的非常规突发事件应急决策关键技术研究[D];西安科技大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 李慧;基于粗糙集理论的连续属性离散化算法研究[D];辽宁师范大学;2010年

2 谭娟;粗糙集理论在高职院校教学质量评估中的应用研究[D];中国海洋大学;2010年

3 宋充;高校知识转移模式研究[D];南昌大学;2010年

4 肖海承;云南省高速公路交通安全预警模型研究[D];昆明理工大学;2010年

5 杨晶;基于本体的安全生产事故案例推理系统的研究[D];昆明理工大学;2010年

6 滕飞;后现代视角下组织隐性知识积累研究[D];东北财经大学;2010年

7 张俊杰;企业知识管理中的案例推理系统研究[D];西北大学;2011年

8 王慧;C-均值聚类算法的改进研究[D];河南大学;2011年

9 吴聪聪;基于粗糙集和人工神经网络的虫害预测应用研究[D];吉林大学;2011年

10 薛金凯;基于案例推理的海上搜救辅助决策研究[D];大连海事大学;2011年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 王建辉;徐林;方晓柯;顾树生;;基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制[J];东南大学学报(自然科学版);2005年S2期

2 丁容;刘浏;;转炉炼钢过程人工智能静态控制模型[J];钢铁;1997年01期

3 陶志,许宝栋,汪定伟,李冉;基于遗传算法的粗糙集知识约简方法[J];系统工程;2003年04期

4 周瑞凌 ,王金桃 ,叶瑾;核心竞争力系统的演化[J];工业工程与管理;2001年01期

5 孟祥宁,张海鹰,朱苗勇;转炉炼钢过程静态控制模型的改进[J];材料与冶金学报;2004年04期

6 张文领;姜韶华;;基于框架表示法的工程项目案例知识表示研究[J];建筑管理现代化;2009年06期

7 吴冰,刘仲英,张新武;基于价值链的企业知识管理模型研究[J];管理科学;2004年01期

8 王毅,陈劲,许庆瑞;企业核心能力:理论溯源与逻辑结构剖析[J];管理科学学报;2000年03期

9 徐练;周龙骧;王翰虎;;基于Internet的移动Agent[J];计算机科学;2001年08期

10 赵卫东,李旗号;启发式知识获取方法研究[J];计算机工程;2002年01期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 ;对接项目[J];家电科技;2009年16期

2 ;[J];;年期

3 ;[J];;年期

4 ;[J];;年期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

相关会议论文 前3条

1 李贻斌;苏学成;李洪亮;樊炳辉;杨明;逄振旭;;基于神经元的参数自学习PID控制器[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

2 王群仙;陈增强;袁著祉;;基于BP网络的参数自学习广义预测控制器[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年

3 梁学明;周天健;;一种不完全规则的Fuzzy专家自学习控制器[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（上册）[C];1995年

相关硕士学位论文 前6条

1 何虎;车窗防夹控制器的自匹配与自学习[D];清华大学;2013年

2 刘冠军;自学习遥控嵌入式系统平台设计[D];天津大学;2006年

3 袁林雄;城市交通自学习实时控制策略设计[D];哈尔滨工程大学;2002年

4 曹洁;基于自学习机制的移动社会网络信息投递策略研究[D];电子科技大学;2013年

5 王鹏翔;基于机器自学习的电网安全校正算法研究[D];华北电力大学（北京）;2011年

6 张步坤;轧制工艺模型的自适应自学习理论研究及工程实践[D];燕山大学;2005年

本文编号：2580576