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隐性知识外显案例适配研究

隐性知识外显案例适配研究

作者：叶建文郑州大学

学位级别：硕士

在知识经济时代,隐性知识成为组织创造价值的核心资源。隐性知识的价值实现需要案例匹配和案例适配两个环节的支持。然而,在实际应用中,大多数的基于案例推理（Case Based Reasoning,CBR）系统,仅向知识用户提供前期的检索服务,至于后... 详细信息

在知识经济时代,隐性知识成为组织创造价值的核心资源。隐性知识的价值实现需要案例匹配和案例适配两个环节的支持。然而,在实际应用中,大多数的基于案例推理（Case Based Reasoning,CBR）系统,仅向知识用户提供前期的检索服务,至于后续的知识适配则欠缺应有之系统支持。显然,系统将案例适配工作完全交由知识用户自行处理的做法,不仅会加大知识用户的工作负担,还会影响知识的应用效益,甚至会导致系统匹配失败后的不作为。因此,必须为知识用户提供完整的过程支持,以确保知识的应用效益。基于此,本文对隐性知识外显案例适配工作进行研究,设计了一种基于改进K阶邻近检索（K-Nearest Neighbor,KNN）算法与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）-C4.5决策树算法相结合的多案例诱导适配方法,以期为知识用户提供一个非零基求解基础,提高知识的应用价值。首先,采用改进的KNN算法确定待解问题的适配集。针对经典KNN算法存在的不足,提出了一种基于组合赋权的聚类区域划分KNN算法。在此算法中,采用粗糙集-熵权组合赋权算法计算隐性知识外显案例视图,再利用模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类区域划分算法对案例库中的案例进行区域划分,以使得检索结果更贴合实际,并提高算法的检索效率,最终将检索结果作为适配解轨迹求解的基础。然后,采用GA-C4.5算法求解待解问题的适配解轨迹并实施诱导适配。针对案例往往具有多个决策方面,选择C4.5算法求解待解问题的适配解轨迹,但其求解效率取决于条件方面的个数。基于GA的粗糙集算法能够较好地约简冗余方面。因此,将GA约简算法引入到C4.5算法中,以删除知识表达系统中的冗余条件方面,进而提高该算法的求解效率。最后,采用加州大学欧文分校（University of California Irvine,UCI）数据库中的winequality-white数据集作为算例分析的数据,分析并验证了本文构建的多案例诱导适配算法的有效性和效率性。

关键词：隐性知识外显案例案例适配 KNN算法 C4.5算法

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决策属性相关的多案例诱导型适配

山东大学学报(理学版) 2024年第9期59卷 1-8+17页

作者：张建华温丹丹贺龙飞郑州大学管理学院河南牧业经济学院物流与电商学院

针对多决策属性案例的适配问题，提出一种基于决策属性相关关系的多案例诱导适配方法。首先，探讨分类器链思想在解决案例诱导适配问题中的适用性，并阐释决策属性相关的多案例诱导适配器链的基本原理；然后，基于Hellinger距离设计差... 详细信息

针对多决策属性案例的适配问题，提出一种基于决策属性相关关系的多案例诱导适配方法。首先，探讨分类器链思想在解决案例诱导适配问题中的适用性，并阐释决策属性相关的多案例诱导适配器链的基本原理；然后，基于Hellinger距离设计差异化适配案例视图，并将其融入决策属性的求解过程中；最后，将加权朴素贝叶斯算法作为基适配器算法构建适配器链，求解决策属性值的概率分布，并据此确定决策属性值。结果表明，适配器链能够有效传导决策属性间的相关性，且在适配过程中通过差异化案例视图动态调整决策属性对条件属性的依赖关系，有效解决了决策属性相关的案例适配问题。

关键词：决策属性案例适配多案例诱导差异化案例视图

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隐性知识外显案例之多案例诱导型适配研究

情报理论与实践 2020年第1期43卷 98-103页

作者：张建华叶建文李方方郑州大学管理工程学院

[目的/意义]知识经济时代知识成为核心资源,隐性知识是组织创造价值的源泉。文章设计了一套隐性知识外显案例的多案例诱导型适配方法,对知识用户提供过程辅助,以此提高组织隐性知识的应用效益。[方法/过程]采用熵权法确定案例条件方面权... 详细信息

[目的/意义]知识经济时代知识成为核心资源,隐性知识是组织创造价值的源泉。文章设计了一套隐性知识外显案例的多案例诱导型适配方法,对知识用户提供过程辅助,以此提高组织隐性知识的应用效益。[方法/过程]采用熵权法确定案例条件方面权重,利用向量相似度算法计算待解问题与案例库中既有历史案例之间的视图相似度,从而确定待解问题的多案例适配集;针对适配案例集中存在的冗余方面不利于挖掘出案例条件空间对决策空间的决定关系问题,采用遗传算法简化待解问题的适配案例集,并基于简化的适配案例集,利用C4. 5决策树算法求解待解问题诱导型适配的解轨迹。[结果/结论]算例表明,与业内既有适配方法相比,文章提出的多案例诱导型适配方法合理、有效,具有相对优势。

关键词：隐性知识案例适配解轨迹案例研究

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知识管理自学习案例多案例诱导型适配机制

系统管理学报 2014年第6期23卷 845-853页

作者：张建华郑州大学管理工程学院郑州450001

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... 详细信息

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。

关键词：知识管理自学习案例案例适配解轨迹

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基于本体的案例推理模型研究

计算机应用研究 2009年第4期26卷 1422-1424,1431页

作者：谢红薇李建伟太原理工大学计算机与软件学院太原030024

提出了基于本体的案例检索及相似性评估方法和基于本体的案例适配模型,使得CBR(case-based rea-soning)系统的开发可在语义层次上进行相似性评估和案例适配,这样得到的结果更能反映用户的真实需求;并且CBR所需要的领域知识可从本体中获... 详细信息

提出了基于本体的案例检索及相似性评估方法和基于本体的案例适配模型,使得CBR(case-based rea-soning)系统的开发可在语义层次上进行相似性评估和案例适配,这样得到的结果更能反映用户的真实需求;并且CBR所需要的领域知识可从本体中获取,大大降低了传统CBR系统中知识获取的瓶颈。最后在此基础上,提出了基于本体的CBR系统模型框架,从软件复用的角度提高了CBR系统的开发效率。

关键词：本体案例推理语义相似性案例适配模型

基于案例推理的软岩巷道支护参数选择系统的设计与开发

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基于案例推理的软岩巷道支护参数选择系统的设计与开发

作者：杨志磊安徽理工大学

学位级别：硕士

本文针对我国目前软岩巷道支护原理、控制技术、变形破坏机理及影响软岩巷道稳定性的主要因素进行了研究分析,并总结以往研究成果的基础上首次将人工智能案例推理技术(CBR)应用到软岩巷道支护中,对软岩巷道进行智能化匹配支护,并利用VB... 详细信息

本文针对我国目前软岩巷道支护原理、控制技术、变形破坏机理及影响软岩巷道稳定性的主要因素进行了研究分析,并总结以往研究成果的基础上首次将人工智能案例推理技术(CBR)应用到软岩巷道支护中,对软岩巷道进行智能化匹配支护,并利用VB6.0和Access数据库技术实现系统的功能,该技术不仅克服了理论复杂、知识获取瓶颈问题,而且可以对机理、知识表达不够清楚的软岩巷道支护系统实现快速准确的获得有效的支护预案,基于此,本论文将案例推理技术引入到软岩巷道支护系统预案中,在现有资料的基础上,归纳总结了软岩巷道围岩稳定性的影响因素,确定了软岩巷道支护预案所包含的信息内容,采用基于框架的案例表示方法和改进的欧式距离公式算法为基础的案例检索方法,并对案例适配、案例学习、案例库管理进行了构思和探讨,在软岩巷道支护预案系统需求分析的基础上,设计了系统的工作流程及结构,重点阐述系统案例数据库的设计、组织和开发实现,其中在影响因素权重获取过程中利用了外部接口结合Matlab数值软件结合云模型权重确定法实现二次开发,最后对顾桥北一(11-2)轨道下山进行工程实践,在对软岩巷道进行合理支护后,通过布点观测结果表明该系统具有快速、准确等特点,可以辅助技术人员做出软岩巷道支护决策。

关键词：软岩巷道围岩稳定性案例适配欧式距离算法案例推理

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基于贝叶斯网络的恐怖袭击预警模型研究

灾害学 2016年第3期31卷 184-189页

作者：傅子洋徐荣贞刘文强天津科技大学经济与管理学院天津300222

反恐预警能够有效地防控恐怖袭击,已受到世界各国的关注和重视。但是直接在我国建立恐怖袭击预警模型,面临着样本数据不足的情况,使模型难以准确建立。因此,该文提出了利用贝叶斯网络结合案例适配性原则的方法解决这一问题。为保证其案... 详细信息

反恐预警能够有效地防控恐怖袭击,已受到世界各国的关注和重视。但是直接在我国建立恐怖袭击预警模型,面临着样本数据不足的情况,使模型难以准确建立。因此,该文提出了利用贝叶斯网络结合案例适配性原则的方法解决这一问题。为保证其案例适配性,指定了数据筛选和节点选取的规则,利用国外恐怖袭击样本建立了贝叶斯网络模型,并对其实用性和通用性进行了检验。然后根据案例适配性原则,结合我国实际数据,利用EM算法更新参数学习,进而对模型进行修正。经过校验,结果表明模型精度大幅提高,更加符合我国实际情况。最后,利用该模型对恐怖袭击事件进行预警,得出了人员伤亡突出的结论,为决策者进行防控袭击提供了有效的预警信息。

关键词：恐怖袭击预警贝叶斯网络案例适配