分布式知识库系统研究.pdf.pdf

钟、人多, 锾计箅机科学l09=Vo, 分布式知识库系统研究摘分布式揶分布式知识库 DKBS/tDKE 关领域的研究识库系统研究方来艾,日益深A。本文提出了一种以知识分布模型为基础的; 系统的一般体系结构,简要介绍了结台项目投标等应腰背景进行的实验系统} 兰此砒¨谢冁黼帅煅相; 体会和进步的问题a { 引言当前高新技术勃蓬发展,各种新的应用需求应运而生例如,航空服务系统、计算机会议系统、机器人规划网络办公信息系统,大规模群体决策支持系统等等。随着知识数量、种类和知识源间关系复杂程度的增加。在多知识源、多处理场地的环境下,有效地表达、组织和使用知识是设计现代化智能信息处理系统所面临的主要问题,这样就提出了知识庠分布盼思想。另矫,AI、DB和网络等计算机各种理论和技术的不断结台, 为开展分布式智能系统研究提供了良好基础。当前,进行分布式知识库系统(DKBS) 的研究具有重要的意义。目前国内外都开展了I)KKS及相关领域的研究并取得j,一定的成果,Hearsay系列、 DVMT、MACE、AOORA以及国内的一些科研单位和院校都进行了DKBs及相关领域的研究工作。由于研究的应用背景和f};发点不同,对于DKBS尚未有成熟的理论和技术, 该研究领域仍处在实验探索的量变阶段。此应该从多应用角度开展DKBS的系统结构研究,从多应用背景出发设计和开发实验系统来丰富DKBS的理论 DKBS及相关领域的关系如图1: 分布式人工智能(DAI) 并行处型(pP) 分布式知识工程(DKE) 分布盎絮器系编分式庄袁毒系统图l DKBS--~DES的区别在j-DKBS不仅拥在特性函数非线性情况下,遗种等价性是完全适用的。四、结论从上述讨论中可见,专家系统中不精确*)寄家舟然科学摹岔资助研究项目推理模型的不确定知识的获取,可以籍助神经网络学习算法来实现。这一点不仅给出了种获取知识的方法,而且也指出专家系统与神经网络之间存在着某种内在的联系。参考文献(略) elle 维普资讯 响DES的浅层知识(事宴、规州、框架等等), 而且还要有太批量的背景数据和大量的以过程和函数表示的届钏识往词前,pKB≮也多弛舔}H数据译技术,。世同分布武数据席系统(DDBMS)是有区别的。DKBS概念上的分布”并不仅仅指知识库物理上的分布,主要是指在逻辑意义上的分布,叩在辑上整个系统不能看作是一个整体?致的知识库系统,这是它与分布武数据库系统的根 r术区别。一般意义上讲,DKBS应具备一般知识库管理系蔬的全部功能和具有不同场地间知识共享能力,还应重点解决多知识库支持、多信息来源所引起的DKBS中不一致性问题它可以看作是一个独立自治的子系统的联邦<Federation),即任一子系统在某些方面可以自主其事,但在其它某些方面又要受到限制。纵观目前的研究动态,以数据库和人工智能技术为基础,从应用背景出发开~DKBS的系统研究是一条可行的途径。二、分布式知识库系统的基本概念分布式知识库系统需要解决的问题很多,例如通讯代价的权衡、知识表示形式的转换与传输、问题分解的规划与控制、黑板的有教管理与使用等等,本节主要是说明我们开鼹分布式知讽库系统研究所涉及的基本概念。 DKE=<KS,CR,CS,BB,TS,PC>, 其中:KS——知识库系统