数据挖掘模型与知识表示：印度洋大眼金枪鱼渔情预测的关键

本文研究了一种针对渔场知识获取的数据挖掘模型及其知识表示方法。首先，该研究采用支持向量机（SVM）和模糊分类器从庞大的渔业数据库中筛选并提取出对渔情预测至关重要的静态知识，这些静态知识包含了鱼类分布、季节变化、环境因素等信息。静态知识的提取旨在为后续分析提供坚实的基础。 接着，研究者引入了可拓数据挖掘技术，这是一种动态知识转化的方法。可拓理论允许将静态的、相对固定的渔业知识扩展到动态变化的情境中，考虑如天气条件、海洋流速等因素对渔场动态的影响。这样做的目的是使知识能够适应不断变化的海洋环境，提高渔情预测的准确性。 为了更好地表达和组织这些渔场知识，研究者采用了本体构建技术。本体是一种形式化的知识表示方法，它将渔场知识结构化为一组相互关联的概念和规则，形成一个本体知识库。这种知识表示方式有助于知识的共享、理解和重用，使得不同系统间的交流成为可能。 在理论研究的基础上，研究人员构建了一个以印度洋大眼金枪鱼为例的渔情预测原型系统。该系统将上述数据挖掘模型和知识表示方法应用到实际场景中，通过模拟和分析，验证了这一方法的有效性和可行性。具体来说，系统展示了如何根据实时和历史数据预测印度洋大眼金枪鱼的活动区域和捕获量，为渔业管理和决策提供科学依据。 结论部分指出，通过这种结合数据挖掘、可拓理论和本体的知识获取与表示方法，可以显著提升渔情预测的精度，并为渔业管理提供有力的支持工具。这项研究不仅在理论上拓展了知识发现和数据挖掘在海洋渔业领域的应用，也为实际操作中的渔场管理和资源可持续利用提供了新的思路和实践案例。