【摘 要】
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基于聚类和分类的知识获取方法具有很好的知识进化和知识纠错能力.聚类就是在未知分类规则的情况下对样本集进行分群,分类就是在特征空间中用已知的规则对样本进行判别或者预
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基于聚类和分类的知识获取方法具有很好的知识进化和知识纠错能力.聚类就是在未知分类规则的情况下对样本集进行分群,分类就是在特征空间中用已知的规则对样本进行判别或者预测,两者的结合可用于获取未知知识和整理已经获得的知识,从而使知识得到进化或知识库中的错误得到纠正.通过详细分析聚类与分类算法的性能、适用范围以及优缺点,建立一个集成的自学习系统模型,采用集成聚类与分类的数据开采方法,由此建立起知识获取模型.该模型无需事先整理大量样本作为训练集和测试集,能够伴随领域专家的日常工作来学习专家的知识,并自动利用所学知识辅助专家工作,同时较好地解决了聚类分析初始参数难以准确估计的难题.在上述自学习系统模型中,通过聚类分析来发现和修正知识库中的错误知识,并且仅对出错邻类进行聚类分析,从而减少聚类分析的工作量,大大提高了系统的学习效率.实验系统基于面向对象的组件技术开发,采用了具有良好的移植性和可维护性的JAVA语言实现.知识的获取能力和进化能力在实验系统中得以验证,说明集成的自学习系统模型具有根高的分类效率和系统性能.
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