2.2.2 KDK*過程模型

如前所述,我們首次獨立提出基于知識庫的知識發(fā)現(xiàn)（KDK）,即針對知識庫里的事實，采用歸納學習方法產(chǎn)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(guī)則，采用廣義概念格方法產(chǎn)生歸納假設，再用柯恩的歸納邏輯進行假設的驗證與評價。

粗略地講來:    

KDK*=KDK+雙基融合機制

基于雙基融合機制的KDK*過程模型（如圖6所示）。通過"過程模型邏輯等價定理"的提出與論證，將KDK的發(fā)現(xiàn)過程與KDD的挖掘過程溝通起來，用于指導知識庫中的事實和規(guī)則的歸納發(fā)現(xiàn)；并在假設規(guī)則的自主性評價過程中體現(xiàn)其優(yōu)越性。

該項內(nèi)容已正式申報國家發(fā)明專利《一種融入R型協(xié)調器的KDK系統(tǒng)》(200510086965.8)、《一種融入R型與S型協(xié)調器的KDK系統(tǒng)》（200510086964.3）和《一種基于雙基融合機制的的KDK*系統(tǒng)》（200510086966.2）（見附件 ）。

圖6 KDK*系統(tǒng)總體結構模型圖

2.2.3 KD(D&K)過程模型

KD (D&K)的總體結鉤模型如圖7所示。KD(D&K)系統(tǒng)的意義在于：KD(D&K)不是KDD與KDK的簡單迭加，而是區(qū)別于KDD與KDK而又包容兩者的具有全新特征的本質上拓展的新系統(tǒng)。可視為KDD*和KDK*兩個結構模型的融合，它有機地溝通了數(shù)據(jù)庫與知識庫，綜合了基于數(shù)據(jù)庫挖掘的知識與基于知識庫挖掘的知識，進而再生新知識；強調知識發(fā)現(xiàn)過程中的認知自主性，即突出知識的自動發(fā)現(xiàn)，僅在一個發(fā)現(xiàn)周期（即一個抽象級）的"始點"與"末端"通過人機交互建立與領域專家的聯(lián)系；是一個多層遞階、綜合集成的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。

圖7 KD(D&K)結構模型圖

KD(D&K)系統(tǒng)的意義在于：KD(D&K)不是KDD與KDK的簡單迭加，而是區(qū)別于KDD與KDK而又包容兩者的具有全新特征的本質上拓展的新系統(tǒng)。可視為KDD*和KDK*兩個結構模型的融合，它有機地溝通了數(shù)據(jù)庫與知識庫，綜合了基于數(shù)據(jù)庫挖掘的知識與基于知識庫挖掘的知識，進而再生新知識；強調知識發(fā)現(xiàn)過程中的認知自主性，即突出知識的自動發(fā)現(xiàn)，僅在一個發(fā)現(xiàn)周期（即一個抽象級）的"始點"與"末端"通過人機交互建立與領域專家的聯(lián)系；是一個多層遞階、綜合集成的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。

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