《機器學習與自動知識獲取》是依託哈爾濱工業大學，由洪家榮擔任項目負責人的面上項目。
《機器學習與自動知識獲取》是依託哈爾濱工業大學，由洪家榮擔任項目負責人的面上項目。項目摘要分析了人類活動強度的各種影響因素，構建了人類活動強度的遞階層次評價指標體系與多級模糊綜合評判方法；分析了經濟活動與自然生態系統過程...
廣義知識獲取是指除了人工知識獲取之外，機器還可以自動或半自動地獲取知‘識。例如，在系統調試和運行過程中，通過機器學習進行知識積累，或者通過機器感知直接從外部環境獲取知識，對知識庫進行增刪、修改、擴充和更新。發展歷程 知識獲取是構築知識型系統的一個重大課題，但研究得尚不充分。20世紀60年代以前，大部分人工...
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智慧核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑。定義 機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋機率論...
為解決這一“瓶頸”問題，人們嘗試運用各種理論和方法自動實現知識的獲取過程，包括早期的自然語言理解、機器學習等，以及20 世紀末新興的資料庫中的知識發現(KDD)技術知識獲取是專家系統知識庫是否優越的關鍵，人們試圖建立自動知識獲取機制，實現家系統的自動學習功能，不斷地擴充和修改知識庫中的內容。
①基礎理論研究，如知識的分類、結構和效用、知識的表示、知識的獲取和機器學習、推理和知識的使用等研究。②實用知識型系統的研究，主要解決在建造該系統過程中遇到的技術問題。③解釋與接口模型的研究。④知識工程環境研究，為實際知識型系統的開發提供一些良好的工具和手段。⑤與智慧型計算機和自動化相關的課題研究。知識...
智慧型數據分析，它是指運用統計學、模式識別、機器學習、數據抽象等數據分析工具從數據中發現知識的分析方法。智慧型數據分析的目的是直接或間接地提高工作效率，在實際使用中充當智慧型化助手的角色，使工作人員在恰當的時間擁有恰當的信息， 幫助他們在有限的時間內作出正確的決定。智慧型數據分析方法主要為兩種類型，一是數據...
1.1 構建能把數據轉換為知識的智慧型機器1 1.2 三種不同類型的機器學習1 1.2.1 用監督學習預測未來2 1.2.2 用強化學習解決互動問題3 1.2.3 用無監督學習發現隱藏的結構4 1.3 基本術語與符號4 1.3.1 本書中使用的符號和約定5 1.3.2 機器學習的術語6 1.4 構建機器學習...
和前面的知識表示不同，面向機器學習的知識表示側重於如何通過機器學習的方法從數據中自動獲取知識。在前面提到的幾種知識表示方法中，也都或多或少用到了基於機器學習的知識獲取。近年來，隨著大數據的發展，知識圖譜及相關的基於圖的知識表示模型得到廣泛套用。知識圖譜這一概念2012年被Google公司提出，而後誕生了很多...
2．1．2 知識工程 2．2 知識表示 2．2．1 一階謂詞邏輯表示法 2．2．2 產生式規則表示法 2．2．3 狀態空間表示法 2．2．4 語義網路表示法 2．2．5 框架表示法 2．2．6 黑板模型結構 2．3 知識獲取 2．3．1 知識獲取的任務 2．3．2 知識獲取方式 2．3．3 知識獲取的機器學習法 2．4 知識...
知識獲取是實現信息結構化、主動信息推送、語義檢索和問答等新型信息服務的基礎，已成為自然語言處理、Web 信息檢索、異構數據集成等研究領域共同關心的核心技術。然而，它的許多研究仍處於初始階段，面臨著很多困難和挑戰。本項目擬針對當前該領域所面臨的主要問題，利用自然語言處理和機器學習技術，著重研究“引入語義信息...
（3）知識套用方面，把自動獲取的語義選擇限制知識融入機器學習框架進行隱喻識別，在大規模隱喻識別基礎上對隱喻與語義選擇限制之間的關係進行定量分析。結題摘要 語義選擇限制是一種重要的辭彙語義知識，對自然語言的句法語義分析有重要作用。本項目圍繞漢語語義選擇限制知識的自動獲取及套用，主要研究了以下三個方面的內容...
第六章 知識表示 第一節 知識表示的概述 第二節 規則表示方法 第三節 結構化表示 第四節 面向對象表示法 第五節 其他知識表示法 第七章 知識獲取 第一節 知識獲取的過程 第二節 知識獲取方法 第三節 知識獲取中的機器學習 第四節 知識獲取工具 第八章 元數據 第一節 元數據的概念與特徵 第二節 元數據...
針對傳統方法需要人工設計模板的不足，2006年加拿大信息科技大學的Nadeau等人提出了基於半監督的機器學習方法[3]。隨著近幾年深度神經網路在人工智慧相關領域套用的不斷深入，自然語言處理中的很多任務利用深度學習都得到了不錯的結果。2016年卡耐基梅隆大學的Lample等人在此基礎上提出了語言無關的實體抽取模型，在英語、...
《機器學習入門與實戰》是2023年人民郵電出版社出版的圖書。內容簡介 機器學習是計算機科學和人工智慧的重要分支之一，它被廣泛套用在多種領域，如機器人、無人駕駛汽車等。本書是“達人迷”經典系列中關於機器學習的一本。本書內容分為6個部分，總計23 章，由淺入深地講解機器學習的基本知識、本書使用的語言——...
基本模型、學習算法、工作原理、典型套用以及優勢與困難，功能模擬方法（傳統人工智慧、專家系統）的知識表示、知識獲取、知識套用以及困難所在，行為模擬方法（感知動作系統）的機器感知、模式分類、感知動作系統、機器學習、計算智慧型以及局限性，機制模擬方法（信息知識智慧型轉換）的全信息理論、知識理論、知識生態...
本書內容豐富，著重機器學習理論的推導與證明，並通過實例進行方法的分析與比較。同時，本書強調機器學習的系統性、完整性和時效性，可讀性強。圖書目錄 第1章緒論 1.1機器學習的定義 1.2機器學習的發展歷史 1.3機器學習的分類 1.3.1基於學習系統的反饋分類 1.3.2基於所獲取知識的表示形式分類 1.3.3按套用...
《機器學習開發實戰》是2021年機械工業出版社出版的圖書。內容簡介 本書介紹學習深度學習的基礎知識，了解機器學習流程：產生可交付模型的步驟，掌握進行預測，改進決策，並套用機率方法，以及通過分類和聚類對數據進行分組機器學習可以解決哪些問題。提出了一系列可以用來解決現實問題的算法，以及利用神經網路的深度學習技術。
4.3.3知識獲取的新方法73 4.4專家系統的建造與評價 4.4.1一般步驟與方法74 4.4.2知識表示77 4.4.3知識庫及其管理系統77 4.4.4推理機及解釋機構79 4.4.5接口設計80 4.4.6專家系統評價80 4.5專家系統的開發工具與開發環境 4.6新型專家系統 4.7專家系統在智慧型機器人領域的套用 第5章機器學習 5....
知識圖譜作為典型的符號表示系統，如何有效用於機器學習算法，面臨著知識表示、知識獲取和計算推理等方面的諸多挑戰。近年來，以神經網路為代表的深度學習技術引發了人工智慧的新一輪浪潮。本書介紹了作者團隊在知識圖譜與深度學習方面的研究成果，展現了數據驅動的深度學習與符號表示的知識圖譜之間相互補充和促進的技術趨勢...
知識獲取機制 這是指機器自動實現的知識獲取，稱之為機器學習、自學習、或簡稱為學習。這種自學習機制是通過兩種方式實現的。一種方式是以傳授方式而不是編程方式接受專家對知識庫的擴充和修改，即專家同系統直接對話，系統把與專家對話的內容變換成知識庫中的內部知識，或用來修改知識庫中的已有知識。另一種方式是...
8.4 自動獲取知識 8.5 機器學習 第九章 SEOS系統的使用 9.1 解決的問題和功能模組的設計 9.2 與DENDRAL系統的比較 9.3 SEOS系統使用說明和運行實例 9.4 進一步的工作 第十章 展望 10.1 專家系統的研究方向 10.2 建議開展的研究課題 10.3 國內專家系統的發展 10.4 知識處理 參考 文 獻 ...
（2）以人工智慧技術為實現手段。藉助專家系統技術在知識處理上的強大功能，結合人工神經網路和機器學習技術，較好地支持設計過程自動化。（3）以傳統CAD技術為數值計算和圖形處理工具。提供對設計對象的最佳化設計、有限元分析和圖形顯示輸出上的支持。（4）面向集成智慧型化。不但支持設計的全過程，而且考慮到與CAM的集成，...
⑷能夠對推理過程、結論或系統自身行為作出必要的解釋，如解題步驟、處理策略、選擇處理方法的理由、系統求解某種問題的能力、系統如何組織和管理其自身知識等。這樣既便於用戶的理解和接受，同時也便於系統的維護。⑸提供知識獲取，機器學習以及知識庫的修改、擴充和完善等維護手段。只有這樣才能更有效地提高系統的問題求解...
《人工智慧原理與方法》是1998年西安交通大學出版的圖書，作者為王永慶。本書系統介紹了人工智慧的相關知識。該書共有12章，涵蓋人工智慧三大技術；專家系統、機器學習、模式識別及智慧型決策支持系統等研究領域的有關概念及系統構成技術；神經網路和智慧型計算機的概念、模型、研究現狀及展望等內容。本書不僅方便教師開展教學...
全書共13章，前8章系統地闡述了傳統的人工智慧原理和方法，內容包括狀態空間和搜尋技術、各種知識表示和處理技術、幾種典型的推理技術、專家系統開發技術、機器學習、自然語言處理原理和方法。這些內容能夠使讀者對人工智慧的基本概念和人工智慧系統的構造方法有一個比較清楚的認識。第9章“Agent技術”、第10章“知識獲...
智慧型體通過感知環境中的變化（如通過感測器或數據輸入），根據自身學習到的知識和算法進行判斷和決策，進而執行動作以影響環境或達到預定的目標。智慧型體在人工智慧領域廣泛套用，常見於自動化系統、機器人、虛擬助手和遊戲角色等，其核心在於能夠自主學習和持續進化，以更好地完成任務和適應複雜環境。定義 智慧型體是指能夠...
3、項目負責人，“面向移動機器人環境感知的主動學習方法探索”，江蘇省自然科學基金-青年科技創新人才啟動項目，2007.7-2009.12，經費5萬元；4、項目負責人，“基於機器學習的網路入侵知識的自動獲取技術”，江蘇省“六大人才高峰”資助項目，2008.1-2010.12，經費5萬元；5、項目負責人，“基於機率模型的自動維數...
1.4.3 自動定理證明 1.4.4 機器學習 1.4.5 人工神經網路 1.4.6 模式識別 1.4.7 計算機視覺 1.4.8 自然語言處理 1.4.9 智慧型體 1.4.10 智慧型控制 1.4.11 機器人學 1.4.12 人工生命 1.5 本章小結 1.6 習題 第2章 知識工程 2.1 概述 2.2 知識表示方法 2.2.1 經典邏輯...
數據挖掘是一種決策支持過程，主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化等技術，可以高度自動化的分析各類數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者做出正確的決策。數據挖掘的任務包括關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。面向某領域網路信息體系結構...
