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J-GLOBAL ID：201702235878106395   整理番号：17A0200065

システムクラスタリングに基づく自動知識獲得方法【JST・京大機械翻訳】

Automatic Knowledge Acquisition Approach Based on Hierarchical Clustering

著者 (6件)： Ji Wen (Department of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology) ,  Wang Jianhui (College of Information Science and Engineering, Northeastern University) ,  Gu Shusheng (College of Information Science and Engineering, Northeastern University) ,  Wagn Feng (Department of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology) ,  Zhang Xulong (Department of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology) ,  Cao Yanjing (Department of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 23  号： 10  ページ： 1527-1532  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知識ベースは知識を蓄積する機構であり,エキスパートシステムの主要な構成部分である.人類の認識過程の進歩に伴い、知識ベースは絶えず更新と改善が必要である。その中で,知識獲得は知識ベースを構築するための鍵となる問題である.そのため、知識自体から出発して、知識獲得の固有の流れを変え、システムクラスタリングに基づく知識自動獲得方法を提案し、まず知識ベースの知識量を検出し、知識不足の時に、システムのクラスタリングアルゴリズムを起動する。知識ベースにおける知識強度が最小知識の強さに等しい知識をクラスタ化し,新しい知識を獲得し,知識ベースに格納し,知識ベースの自動補完と更新を実現する。実験結果は,提案した知識獲得方法の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 知識ベース ,  クラスタ化 ,  エキスパートシステム ,  ヒト ,  *知識獲得
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Automatic knowledge acquisition ,  hierarchical clustering ,  knowledge quantity ,  knowledge intensity

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： クラスタリング ,  知識獲得