神经网络专家系统中的数据挖掘技术探析

"神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨" 本文深入探讨了神经网络专家系统与数据挖掘技术的结合，特别是在知识发现领域的应用。知识发现是当前数据库和机器学习研究的焦点，它涉及到从大量数据中提取有价值的信息和知识。作者倪志伟、蔡庆生和史东辉分别来自中国科技大学和安徽大学的计算机科学系，他们提出了一种将神经网络与专家系统融合的系统框架，并探讨了相关算法。 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它能通过学习和调整权重来处理复杂问题，尤其在模式识别、预测分析等领域表现突出。专家系统则是基于规则推理的人工智能系统，它们包含专业知识和经验，能够进行问题诊断和决策支持。 论文指出，将神经网络应用于专家系统可以增强系统的自学习和适应能力，使系统能够从经验中不断学习和改进。这种结合不仅能够利用神经网络的非线性建模能力，还能借助专家系统的推理机制，使得知识表示和处理更为灵活。 在数据挖掘过程中，神经网络可以作为特征学习和模式识别的工具，从原始数据中挖掘潜在的关联和规律。而专家系统则可以对这些挖掘出的知识进行解释、验证和整合，形成更易于理解和应用的知识库。 文章提出了一个融合神经网络和专家系统的框架，这个框架包括数据预处理、神经网络训练、知识提取、知识验证和知识库更新等阶段。在数据预处理阶段，数据被清洗和转换，以适应神经网络的学习；神经网络训练阶段，模型通过反向传播等算法学习数据的模式；知识提取阶段，神经网络的权重和激活状态转化为可理解的规则；知识验证阶段，新发现的知识经过专家或现有知识库的检验；最后，知识库更新，将验证后的知识纳入系统，提升整体性能。 此外，论文还讨论了关键的技术挑战，如如何有效地进行知识表示，如何处理神经网络的过拟合问题，以及如何确保知识的准确性和可靠性。这些问题的解决对于构建高效、可靠的神经网络专家系统至关重要。 这篇论文为神经网络和专家系统在数据挖掘和知识发现中的协同工作提供了理论基础和实践指导，展示了人工智能在处理大数据和知识管理方面的潜力。通过这种方式，我们可以期望未来的智能系统能更好地理解和利用海量信息，为决策提供更精准的支持。