知识发现与神经网络在数据挖掘中的应用

"本文介绍了基于神经网络的数据挖掘技术，特别是基于知识的神经网络（KBANN），这是一种尝试结合专家系统和神经网络优势的混合系统。KBANN包括规则库表示、映射、学习和规则提取四个阶段，能够将原始规则库转换为神经网络结构，并通过训练得到的网络再转换回规则库。文中提到了合取规则和析取规则在神经网络中的表示方法，并给出了相应的示例。" 在深入探讨知识发现与知识工程领域的神经网络应用时，我们首先要理解人工神经网络（ANN）的基本概念。ANN是一种模仿人脑神经元工作方式的数学模型，由大量简单的处理单元组成，这些单元通过广泛的并行连接形成网络。ANN能够处理复杂的非线性关系，适应性强，适合模式识别、分类、预测等任务。 基于知识的神经网络（KBANN）旨在克服神经网络解释性的局限，通过结合专家系统的规则表示能力。KBANN包含四个关键步骤：首先，规则库表示阶段，将专家知识转换为规则库；其次，映射阶段，规则库中的每条规则映射为一个子网络；然后，学习阶段，用训练数据对整个网络进行训练；最后，规则提取阶段，将训练后的网络再次转换回可解释的规则库形式。 在KBANN中，合取规则和析取规则是两种常见的逻辑操作。合取规则对应于所有条件同时满足的情况，神经网络中对应的连接权设置有助于实现这一逻辑。析取规则则代表至少一个条件满足即可得出结论，神经网络通过特殊的权重设置来表达这种逻辑关系。 例如，一条合取规则可能如下所示：“如果A且B，则C”。在神经网络中，与A和B对应的输入节点连接权设置为正，与C对应的输出节点阈值设置为A和B的个数。而析取规则如“如果A或B，则C”，在神经网络中表现为与A和B对应连接权为正，而与C对应的阈值为总条件数的一半。 通过这样的转化，KBANN可以将知识库的层次结构转化为神经网络结构，实线代表必要关系，虚线表示抑制关系。在训练过程中，网络的权重会逐渐调整以适应训练数据，最终形成一个能够表示原始规则库的模型，从而在保持神经网络强大预测能力的同时，提高了结果的可解释性。 KBANN在数据挖掘中的应用，尤其是在模式识别、组合优化问题求解、医学诊断、金融决策和数据挖掘等领域，提供了更直观的理解和更强大的建模能力。通过将专家知识与神经网络的学习能力相结合，KBANN成为知识发现和知识工程中一个重要的工具，有助于提升决策的准确性和效率。