一种挖掘认知图的新方法
认知图CM(Cognitive Map)是一种新的智能方法,与专家系统、神经元网络等传统智能技术相比,它具有独特的优势,如易于表示结构化知识,易于进行运算推理的数字矩阵(而不是基于规则的推理)等。但是,要充分展示CM的这些优势,首先必须获得正确的CM图.传统的获取CM图的方法(如问卷法、头脑风暴法、样本学习法等)主要借助专家经验,因其过分强调主观因素而忽视客观数据资源,容易导致信息丢失现象。为此,该文提出了一种基于客观数据资源来挖掘CM图的新方法,它主要由数据数据库初始化技术、权重系数优化算法、CM图的简化策略等组成。通过对某金融数据库开展实验研究,结果表明:该方法能挖掘出构成CM图的所有节点间的所有关系,并可针对这些关系间的重要程度对CM图作适当简化；与传统的方法相比,该方法所挖掘出的CM图具有更丰富的信息.
认知图 数据挖掘 神经元网络 数据库 学习算法 专家系统
陈庄 阿里·蒙特瑟密
重庆工学院计算机科学与工程学院,重庆市 400050;麦克马斯特大学商学院,加拿大安大略省汉密尔顿市 L8S 4M4 麦克马斯特大学商学院,加拿大安大略省汉密尔顿市 L8S 4M4
国内会议
湖南张家界
中文
109-113
2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）