1.3 首次提出KDK

與雙基融合機制相關，首次獨立提出基于知識庫的知識發現（KDK），即從海量的知識庫中發現更深層次的知識的非平凡過程。這是至今在國內外尚待開拓的專題，它的成功將直接作用于知識獲取和大型知識庫的構建，不僅為海量數據挖掘中領域知識的參與奠定了基礎，也對人工智能中的其它一些重要問題（如智能系統等）的實現具有重要意義。針對知識庫里的事實，采用歸納學習方法產生歸納假設，再用卡爾納普的歸納邏輯進行假設的驗證與評價；針對知識庫里的規則，采用廣義概念格方法產生歸納假設，再用柯恩的歸納邏輯進行假設的驗證與評價。該項內容已正式申報國家發明專利《一種融入R型協調器的KDK系統》(200510086965.8)、《一種融入R型與S型協調器的KDK系統》（200510086964.3）和《一種基于雙基融合機制的的KDK*系統》（200510086966.2）（見附件 ）。

1.4與相關工作的對比分析

當我們在1997—2000年做出上述研究成果后，我們花費大量時間仔細查找該領域國際著名學者發表論文的字里行間中有無類似的學術思想，并加以對比分析，其結果如下：

1) 1992年, Gregory Piatetsky-Shapiro等提出“采用領域知識輔助初始發現的聚焦”,“限定性搜索”的思想.

雙庫協同原理（機制）. 在知識發現的過程中,在知識庫與數據庫特定的構造下, 知識庫中素結點與數據庫中數據子類結構的層之間一一對應, 即結構對應定理. 為 “定向搜索”與“定向挖掘”奠定了可實現性的理論基礎與方法. 此外, 基于結構對應關系, 我們從認知心理學的“創見意向”與“心理信息修復”出發, 構造了“啟發型協調器”, 這就具體實現了領域知識（基礎知識庫）——知識短缺——創見意向——領域知識輔助聚焦（原來靠用戶感興趣度實施聚焦）——系統自主形成定向挖掘.

2) 1993年, J. P. Yoon與L. Kerschberg提出“知識與數據庫同步進化的思想”.

我們從認知系統的角度, 構造了“維護型協調器”, 每從數據庫中發現一條新知識都要實時地到知識庫中進行定向搜索, 以處理冗余、重復、矛盾、循環與從屬現象, 進行“實時維護”.

反之, 數據庫被動態擴張后, 根據我們發現的“信息擴張原理（機制）” ——揭示了動態挖掘進程中的參數演化規律（即參數演化定理）、突變規律,對知識的進化、評價與可理解性處理等提出了能行可判定方法.

3) 1996年, Sarabjot. S. Anand等提出“用戶的先驗知識與先前發現的知識可以耦合到發現過程中”的思想.

“雙基融合原理（機制）”揭示了兩個截然不同的知識發現（即一個是基于數據庫的KDD, 另一個是基于知識庫的KDK）過程模型邏輯等價關系（定理）. 據此, KDD與KDK可以耦合在新知識發現過程模型KD(D&K)中（這時, KDK歸納出的假設可以到KDD中進行挖掘驗證）. 另一層意思是通過雙庫協同原理（機制）, 對先前發現的知識, 不斷地以用戶的先驗知識（背景知識）為參照系, 在知識發現過程中加以耦合.

結論：迄今為止，人工智能與計算機科學界，對知識發現這一年輕學科尚無人系統與可實現地研究過知識發現系統(過程)的內在認知機理。我們的工作另辟蹊徑，從一開始就定位在認知科學的全新理念上，改變固有的學術思想，并導致了下述的基于內在認知機理的知識發現理論KDTICM的產生。