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智能科学技术著作丛书高级人工智能（第二版）史忠植 著北 京内 容 简 介 人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科，即用人工的方法和技术研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。
本书共１６章。
第１～６章讨论人工智能的认知问题和逻辑基础，论述约束推理、定性推理、基于范例推理、概率推理。
第７～１３章重点讨论机器学习，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、粗糙集、关联规则、知识发现。
第１４章阐述分布智能。
第１５～１６章分别讨论进化计算和人工生命。
与第一版相比，增加了五章新内容。
其他章节也做了较大的修改和补充。
本书内容新颖，反映了该领域的最新研究进展，特别总结了作者多年的科研成果。
全书力求从理论、算法、系统、应用等方面讨论人工智能的方法和关键技术。
本书可以作为信息领域和相关专业的高等院校高年级学生和研究生的教材，也可以供有关科技人员学习参考。
图书在版编目（CIP）数据 高级人工智能／史忠植著．—２版．—北京：科学出版社，２００６ （智能科学技术著作丛书） ISBN７ ０３ ０１７２３３ ７ Ⅰ 高… Ⅱ 史… Ⅲ 人工智能 Ⅳ TP１８ 中国版本图书馆CIP数据核字（２００６）第０４８２９４号责任编辑：田士勇 于宏丽／责任校对：刘亚琦责任印制：安春生／封面设计：陈 敬 出版北京东黄城根北街１６号邮政编码：１００７１７http：／／w w w．sciencep．co m天时彩色印刷有限公司印刷科学出版社发行 各地新华书店经销２００６年９月第 一 版２００６年９月第一次印刷印数：１—３０００ 开本：B５（７２０×１０００）印张：３６字数：６７９０００定价：68 00元（如有印装质量问题，我社负责调换枙环伟枛）枟智能科学技术著作丛书枠编委会名誉主编：吴文俊主 编：涂序彦副主编：钟义信 史忠植 何华灿 蔡自兴 孙增圻 童安齐 谭 民秘书长：韩力群副秘书长：田士勇编 委：（按姓氏汉语拼音排序）蔡庆生（中国科学技术大学） 孙增圻（清华大学）蔡自兴（中南大学）谭 民（中国科学院自动化研究所）杜军平（北京工商大学）田士勇（科学出版社）韩力群（北京工商大学）童安齐（科学出版社）何华灿（西北工业大学）涂序彦（北京科技大学）何 清（中国科学院计算技术研究所）王国胤（重庆邮电学院）黄河燕（中国科学院计算语言研究所）王家钦（清华大学）黄心汉（华中科技大学）王万森（首都师范大学）焦李成（西安电子科技大学）吴文俊（中国科学院系统科学研究所）李祖枢（重庆大学）杨义先（北京邮电大学）刘 宏（北京大学）尹怡欣（北京科技大学）刘 清（南昌大学）于洪珍（中国矿业大学）秦世引（北京航空航天大学）张琴珠（华东师范大学）邱玉辉（西南师范大学）钟义信（北京邮电大学）阮秋琦（北京交通大学）庄越挺（浙江大学）史忠植（中国科学院计算技术研究所）枟智能科学技术著作丛书枠序“智能”是“信息”的精彩结晶，“智能科学技术”是“信息科学技术”的辉煌篇章，“智能化”是“信息化”发展的新动向、新阶段。
人工智能第一章：人工智能(1)人工智能基本概念、方法和技术:基本技术：知识表示、推理、搜索、规划(2)人工智能的主要研究、应用领域机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译机器思维：机器推理机器学习：符号学习；连接学习机器行为：智能控制智能机器：智能机器人；机器智能智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等(3)人工智能新技术计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算人工生命：人工脑；细胞自动机分布智能：多Agent , 群体智能数据挖掘：知识发现；数据挖掘(4)人工智能研究领域：重点介绍机器学习机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。
机器思维包括：推理、搜索、规划等方面的研究。
机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。
所谓机器感知，就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、味觉。
机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。
知识表示:知识表示的观点陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便缺点：推理效率低、推理过程不透明过程性观点：知识寓于使用知识的过程中优点：推理效率高、过程清晰缺点：灵活性差、知识维护不便知识表示的方法逻辑表示法：一阶谓词逻辑产生式表示法：产生式规则结构表示法：语义网络，框架谓词逻辑表示的应用机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词描述状态的谓词：TABLE(x)：x是桌子EMPTY(y)：y手中是空的AT(y, z)：y在z处HOLDS(y, w)：y拿着wON(w, x)：w在x桌面上变元的个体域：x的个体域是{a, b}y的个体域是{robot}z的个体域是{a, b, c}w的个体域是{box}问题的初始状态：AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, a)TABLE(a)TABLE(b)问题的目标状态：AT(robot, c)EMPTY(robot)ON(box, b)TABLE(a)TABLE(b)机器人行动的目标把问题的初始状态转换为目标状态，而要实现问题状态的转换需要完成一系列的操作描述操作的谓词条件部分：用来说明执行该操作必须具备的先决条件可用谓词公式来表示动作部分：给出了该操作对问题状态的改变情况通过在执行该操作前的问题状态中删去和增加相应的谓词来实现需要定义的操作：Goto(x, y)：从x处走到y处。
知识发现与数据挖掘2007-6-12宋利【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。
【关键词】知识发现，数据挖掘１、引言随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。
进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。
这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。
当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。
据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。
这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。
面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。
从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。
２、知识发现过程知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。
1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。
论空间数据挖掘和知识发现李德仁1王树良1史文中2王新洲3(1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079)(2香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港,九龙红石勘(3武汉大学科技部,武汉市珞珈山,430072)了将数据的最大价值挖掘出来,以取得最多的知识,1989年在美国底特律召开的第一届KDD(knowledge discovery from databases)国际学术会议上,又出现了一门称为从数据库中发现知识(即KDD)的新学科,从数据库中发现先前未知却有用的知识,为决策分析提供技术支持。
GPS、RS和GIS等技术的应用和发展,使空间数据的膨胀速度远远超出了常规的事务型数据,“数据爆炸但知识贫乏”的现象在空间数据中更为严重。
1994年在加拿大渥太华举行的GIS国际会议上,李德仁院士首次提出了从GIS数据库中发现知识———KDG(knowledge discovery from GIS)的概念。
他系统分析了空间知识发现的特点和方法,认为从GIS数据库中可以发现包括几何特征、空间关系和面向对象的多种知识,KDG能够把GIS有限的数据变成无限的知识,可以精练和更新GIS数据,使GIS成为智能化的信息系统,并第一次从GIS空间数据中发现了用于指导GIS空间分析的知识[1]。
1995年,在加拿大召开的第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议上,数据库中的数据被形象地喻为矿床,再次出现了崭新的数据挖掘(data mining,DM,又译为数据发掘、数据开采或数据采掘等)学科。
随着研究和应用的深入,人们对KDD和DM的理解越来越全面,相继又出现了知识提取(knowledge extraction)、信息发现(informationdiscovery)、信息收获(information harvesting)、数据考古(data archaeology)等含义相同或相似的名称。
具体名称虽然不同,但其本质是相同的,都是从数据库中提取事先未知却有用的知识。
数据挖掘与知识发现近年来，随着信息技术的不断发展以及大数据时代的来临，数据挖掘与知识发现作为一种重要的数据处理和分析方法，受到了广泛关注。
数据挖掘与知识发现通过从大规模数据集中提取出有用的信息和隐藏的模式，为决策和预测提供了有力支持，具有广泛的应用前景。
1. 数据挖掘的定义与应用领域数据挖掘是从大规模数据中发现并提取出潜在的、先前未知的、有价值的、可理解的知识的过程。
它结合了机器学习、模式识别、统计学等多个领域的技术和方法，可以广泛应用于商业、金融、医疗、交通等各个领域。
2. 数据挖掘的主要任务和过程数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
其中，分类任务是根据已有的特征和标签，对新的数据进行分类。
聚类任务是将数据集中的样本按照相似性分成不同的组别。
关联规则挖掘是寻找数据集中不同项之间的相关性和关联性。
异常检测则是用于发现和识别数据集中的异常或异常事件。
数据挖掘的具体过程包括数据采集和预处理、特征选择和变换、模型建立和评估等。
数据采集和预处理是数据挖掘的第一步，它包括获取数据、清洗数据、选择合适的数据结构等。
特征选择和变换是为了从原始数据中提取出最有用的特征，减少数据的维度。
模型建立和评估是根据所选的任务和方法建立适当的模型，并评估模型的性能和效果。
3. 知识发现的意义和方法知识发现是数据挖掘的目标之一，它通过对数据进行整理、分析、建模和解释，从中发现并提炼出有用的知识。
知识发现的意义在于提高决策的准确性和效率，为业务的发展和创新提供支持。
知识发现的方法包括统计分析、数据可视化、机器学习等。
统计分析是利用统计学中的方法，对数据进行描述性和推断性分析。
数据可视化则通过图表、图像等形式，将数据转化为直观的可视化结果。
机器学习是一种通过训练样本和模型构建，实现从数据中学习并进行预测和决策的方法。
4. 数据挖掘与知识发现的挑战和发展趋势数据挖掘与知识发现面临着数据量大、数据质量差、模型复杂度高等挑战。
《人工智能》复习重点填空题：数据挖掘（KDD）：概念：也可以称为数据库中的知识发现，是从大量数据中提取出可信，新颖，有效，并能被人理解的的模式的高级处理过程数据挖掘的主要方法：分类，聚类，相关规则，回归，其他1.人工智能的表现形式：具有感知能力，具有记忆与思维能力，具有学习能力，具有行为能力2.人工智能涉及学科领域：人工智能是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科3. 机器行为：计算机的表达能力，即说，写，画等能力4.人工智能的研究目标：用机器实现人类的部分智能（或者建立一个能模拟人类智能行为的系统）5. 机器感知能力包括：机器视觉，机器听觉6. 数据挖掘逻辑思维的特点包括⑴数据的特征✓大容量✓含噪音（不完全、不正确）✓异质数据（多种数据类型混合的数据源，来自互联网的数据是典型的例子）⑵系统的特征✓知识发现系统需要一个前处理过程✓知识发现系统是一个自动/半自动过程✓知识发现系统要有很好的性能⑶知识（模式）的特征✓知识发现系统能够发现什么知识？✓现行的知识发现系统只能发现特定模式的知识7.图形识别：图形识别主要是研究各种图形(如文字、符号、图形、图像和照片等)的分类。
8. 机器视觉应用范围：获取图形，图像信息9. 自动程序设计包括：程序综合，程序正确性验证10.K-means算法⑴该算法的最大优势在于简洁和快速。
算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。
最常用是欧式距离：⑵算法步骤：①适当选择c个类的初始中心；②在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；③利用均值等方法更新该类的中心值；④对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。
⑶Kmeans方法的局限性Kmeans在数据有着不同特征时存在问题：①各类数据点数目差距太大②不同密度③非球型分布④其他元素（存在离群点，…… ）11. 系统聚类法（谱系聚类法）谱系聚类法是根据植物分类学的思想对研究对象进行分类的方法.在植物分类学中，分类的单位是门、纲、目、科、属、种，其中种是分类的基本单位.分类单位越小，它所包含的植物就越少，植物间的共同特征就越多，利用这种分类思想，谱系聚类法首先视各样品自成一类。
⼈⼯智能原理及其应⽤王万森第版课后习题答案⼈⼯智能原理及其应⽤王万森第版课后习题答案Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#第1章⼈⼯智能概述课后题答案什么是智能智能包含哪⼏种能⼒解：智能主要是指⼈类的⾃然智能。
⼀般认为，智能是是⼀种认识客观事物和运⽤知识解决问题的综合能⼒。
智能包含感知能⼒，记忆与思维能⼒，学习和⾃适应能⼒，⾏为能⼒⼈类有哪⼏种思维⽅式各有什么特点解：⼈类思维⽅式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维，是⼀种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进⾏处理的⼀种思维⽅式。
抽象思维也称逻辑思维，是⼀种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进⾏处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维，是⼀种显意识与潜意识相互作⽤的思维⽅式。
什么是⼈⼯智能它的研究⽬标是什么解：从能⼒的⾓度讲，⼈⼯智能是指⽤⼈⼯的⽅法在机器（计算机）上实现智能；从学科的⾓度看，⼈⼯智能是⼀门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展⼈类智能的学科。
研究⽬标：对智能⾏为有效解释的理论分析；解释⼈类智能；构造具有智能的⼈⼯产品；什么是图灵实验图灵实验说明了什么解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由⼀位测试主持⼈和两个被测试对象组成。
其中，两个被测试对象中⼀个是⼈，另⼀个是机器。
测试规则为：测试主持⼈和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进⾏会话。
测试开始后，由测试主持⼈向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信⾃⼰是“⼈”，⽽另⼀位是”机器”。
在这个前提下，要求测试主持⼈区分这两个被测试对象中哪个是⼈，哪个是机器。
如果⽆论如何更换测试主持⼈和被测试对象的⼈，测试主持⼈总能分辨出⼈和机器的概率都⼩于50%，则认为该机器具有了智能。
知识发现和数据挖掘是两个相关的领域，都涉及从大量数据中提取有价值的信息。
以下是对它们的简要解释：
1.知识发现：知识发现是一种多学科交叉的研究领域，旨在从不完整、噪声干扰和模糊的
数据中发现新的、有用的知识。
它涵盖了数据预处理、特征选择、模式发现、分类、聚类等技术。
知识发现的目标是通过数据分析和推理，揭示隐藏在数据背后的潜在规律和关联，以便做出决策或生成新的知识。
2.数据挖掘：数据挖掘是指从大规模数据集中自动发现模式、关联和趋势的过程。
它是知
识发现的一个重要组成部分，使用各种统计学、机器学习和数据分析技术来提取有用的信息。
数据挖掘可以应用于多个领域，如市场营销、金融、医疗保健、社交媒体等，以支持预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
虽然知识发现和数据挖掘有相似之处，但也存在一些区别。
知识发现更强调从数据中生成新的领域知识和见解，而数据挖掘更侧重于使用计算方法来发现模式和规律。
此外，知识发现通常需要跨学科的合作，结合领域专家的知识，而数据挖掘则更加关注数据驱动的分析。
综上所述，知识发现和数据挖掘都是利用数据进行信息提取和分析的方法，它们在处理大量数据和发现潜在知识方面具有重要的应用价值。
人工智能课程内容介绍课程简介1、计算机操作技能主要内容：通过本课程的学习可以使学生掌握计算机相关基本操作为后续的专业课程学习打下实践操作基础。
基本内容有：硬件与操作系统，通过对计算机硬件的介绍、操作系统的安装等实践操作来了解计算机硬件，掌握操作系统的安装方面的基本操作；系统的基本操作，通过学习鼠标、键盘、输入法的操作、桌面操作、窗口操作、任务栏操作、常用设置、用户管理、磁盘操作、文件管理等实践操作来掌握Windows系统的相关基本操作；办公软件及入门的使用，通过对Word、Excel和PPT的基本使用来掌握办公软件的基本操作；Dos操作与网络基础，掌握Dos基本命令、网络基本操作和故障排除；常用工具软件的使用，熟悉电子邮箱等常用软件的操作。
教学形式以学生在线学习为主，辅助教师指导。
考核形式为在线打字考核与在线机考相结合的方式评定成绩。
并且考核时间采用类似驾校考核模式，在若干考核时间点可以任意申请考核，直到通过为止。
2、计算机系统导论主要内容：对现代电子计算机工作原理、设计过程有一个体系化认识，包含汇编语言数据逻辑、模拟电路、计算机组成原理、编译原理重要理论的地位与作用主要内容模型等介绍3、计算思维I与应用（C）主要内容：分成四大板块，第一部分主要讲解计算思维的概念、本质以及相关特征；第二部分针对计算机的一些微观知识点进行补充，包括计算机的组成等；第三部分通过对程序设计语言发展的描述，初步体会程序语言的特点；第四部分主要针对C语言，将抽象的计算思维实例化，培养学生的编程感觉。
其中C语言包含内容：编程规范，数据类型与变量常量的定义，各类运算符的操作，输入与输出语句，函数思维建立，控制语句，循环语句，中断语句，函数的声明、实现与调用，无参函数，有参函数，函数的返回值，一维数组，一维指针，结构体的定义，文件读写基本操作等。
4、计算思维II与应用（Java）主要内容：主要包括项目需求分析，面向对象概念与运用，类与对象的概念，类与对象的关系，UML类图绘制，UML时序图绘制，UML用例图绘制，UML综合项目设计，VS2010开发环境搭建，变量、常量的定义与赋值，运算符操作，控制语句，一维数组，函数的声明、实现与调用，一维指针，引用的概念与运用，类的声明与实现，对象实例化，new与delete关键字，对象间的协作实现，断点调试与BUG修复，成员函数，构造函数，析构函数，函数重载，封装机制，单继承的声明与实现，继承关系中构造函数和析构函数的调用规则，继承关系中的三种访问权限，多态的概念，静态多态的函数多态，动态多态的虚函数实现，纯虚函数的概念与实现，抽象类的概念与实现。
知识发现与管理2 知识发现2.1概述基于数据库的知识发现(KDD)和数据挖掘还存在着混淆，通常这两个术语替换使用。
KDD 表示将低层数据转换为高层知识的整个过程。
可以将KDD简单定义为：KDD是确定数据中有效的、新颖的、潜在有用的、基本可理解的模式的特定过程。
而数据挖掘可认为是观察数据中模式或模型的抽取，这是对数据挖掘的一般解释。
虽然数据挖掘是知识发现过程的核心，但它通常仅占KDD的一部分(大约是15％到25％)。
因此数据挖掘仅仅是整个KDD过程的一个步骤，对于到底有多少步以及哪一步必须包括在KDD过程中没有确切的定义。
然而，通用的过程应该接收原始数据输入，选择重要的数据项，缩减、预处理和浓缩数据组，将数据转换为合适的格式，从数据中找到模式，评价解释发现结果。
2.1.1知识发现的定义知识发现（KDD）是基于数据库的知识发现的简称（Knowledge Discovery in Databases），指从数据集中提取可信的、新颖的、有效的并能被人们理解的模式的非平凡过程。
知识发现的目的是屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提取有意义的、精炼的、能够对用户产生直接影响的知识产品，从而为用户在知识服务中提供决策支持。
狭义的知识发现过程是从大型数据库中发现有价值知识的过程，而广义的知识发现过程则泛指从网页、书籍、人脑、数据库等各种信息媒体中发现有意义的知识的全过程。
该处理过程一般分为三个阶段：数据准备、数据挖掘、结果的评估与解释。
2.1.2知识发现的基本任务（1）数据分类。
分类是数据挖掘研究的重要分支之一，是一种有效的数据分析方法。
分类的目标是通过分析训练数据集，构造一个分类模型(即分类器)，该模型能够把数据库中的数据记录映射到一个给定的类别，从而可以l立用于数据预测。
（2）数据聚类。
当要分析的数据缺乏必要的描述信息，或者根本就无法组织成任何分类模式时，利用聚类函数把一组个体按照相似性归成若干类，这样就可以自动找到类。
郑州航空工业管理学院2012-2013学年第2学期《信息管理前沿讲座》课程论文题目知识发现与数据挖掘专业信息管理与信息系统班级ⅹ姓名ⅹ学号ⅹ任课教师ⅹ职称ⅹ二О一三年六月十五日摘要信息化的推进产生积累了大量的数据，建立充分利用这些数据的意识，从凌乱的数据中挖掘有用知识，知识发现与数据挖掘是一个飞速发展的领域，方法和技术手段日趋丰富，应用也更加广泛、深入。
现有数据库规模和数量的发展大大超过了人类使用传统工具分析的能力，这就为数据挖掘和知识发现技术创造了需要和机遇。
本文从知识发现含义、过程入手，介绍了数据挖掘的技术、方法和步骤，阐述了其在各个领域的应用，从而提出了其面临的挑战和发展的趋势。
关键词：知识发现，数据挖掘，信息化，实际应用知识发现与数据挖掘1．引言随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
基于人工智能的数据挖掘与知识发现研究一、引言人工智能（AI）目前正处于快速发展的阶段，它具有自主学习、自动推理和自主行动等特点，并且被广泛应用于数据分析和知识发现等领域。
在大数据时代，如何通过AI技术进行数据挖掘和知识发现，已成为关注的热点问题。
本文将结合实际案例，探讨基于人工智能的数据挖掘与知识发现的研究进展。
二、数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中寻找隐藏关系和模式的过程，它包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和模型评估等环节。
数据挖掘采用一系列的算法，从数据集中挖掘出潜在的知识和信息。
数据挖掘的结果可以帮助企业进行市场分析、客户细分、产品推荐、风险预测和决策支持等。
1. 数据清洗数据清洗是指从数据中识别和纠正错误、缺失或不一致的记录的过程。
数据清洗是数据挖掘的第一步，它可以提高数据的质量和准确性，减少错误和失误。
数据清洗包括数据转换、数据缺失值填充和数据集成等操作。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是指应用于数据挖掘的各种计算机算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序数据挖掘等。
其中，分类是根据已有的数据集挖掘分类规则，将新数据根据规则分类；聚类是将数据集按照相似度进行分组；关联规则挖掘是发现数据之间的关联性；时序数据挖掘是挖掘数据中的时间序列规律。
3. 模型评估模型评估是指对数据挖掘算法建立的模型进行评估，比较各模型之间的优劣。
模型评估包括准确度、召回率、精度、F值和ROC曲线等指标。
三、知识发现知识发现是指利用数据挖掘技术，将数据中的信息和知识提取出来的过程。
知识发现可以帮助我们从数据中获取有意义的信息和知识，为企业的决策提供支持。
知识发现包括建模、分析和应用三个环节。
1. 建模建模是指在数据挖掘的过程中建立相关的数学模型。
建模包括选择适当的方法、选择数据处理技术和准备数据集等操作。
2. 分析分析是指利用已经建立的模型对数据进行分析。
分析包括预处理数据、应用相关算法对数据进行处理和处理结果的可视化表示等操作。
人工智能与数据挖掘人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思量、学习和决策的科学。
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中发现实用的信息和模式的过程。
人工智能与数据挖掘的结合，可以匡助我们从海量的数据中提取有价值的信息，辅助决策和解决问题。
一、人工智能与数据挖掘的概念和原理1. 人工智能的概念和发展：人工智能是一门涉及计算机科学、认知心理学和哲学的交叉学科，旨在研究和开辟能够摹拟人类智能的计算机系统。
其发展经历了符号主义、连接主义和统计学习等不同阶段，如今已广泛应用于图象识别、自然语言处理、机器翻译等领域。
2. 数据挖掘的概念和过程：数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。
其主要过程包括数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建和模型评估等步骤。
数据挖掘技术可以匡助我们发现隐藏在数据暗地里的规律和趋势，从而支持决策和预测。
3. 人工智能与数据挖掘的关系：人工智能与数据挖掘密切相关，数据挖掘为人工智能提供了大量的数据支持，而人工智能则为数据挖掘提供了更加智能化的算法和模型。
二者相互促进，共同推动了科学技术的发展和应用。
二、人工智能与数据挖掘的应用领域1. 金融领域：人工智能与数据挖掘在金融领域的应用非常广泛。
例如，利用数据挖掘技术可以对金融市场进行预测和分析，匡助投资者做出更明智的投资决策；利用人工智能技术可以开辟智能风控系统，识别和预防金融风险。
2. 医疗领域：人工智能与数据挖掘在医疗领域的应用可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，利用人工智能技术可以对医学影像进行自动分析和识别，匡助医生快速准确地发现异常情况；利用数据挖掘技术可以对大量的医疗数据进行分析，发现疾病的潜在规律和风险因素。
3. 零售领域：人工智能与数据挖掘在零售领域的应用可以匡助企业进行市场营销和销售预测。
例如，利用人工智能技术可以根据消费者的购买历史和行为特征，进行个性化推荐和定制化营销；利用数据挖掘技术可以分析销售数据，发现产品的热销趋势和潜在的消费者群体。
第一章1，数据挖掘(Data Mining), 就是从存放在数据库, 数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为, 以获取新的知识或技能, 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法, 对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中, 这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息, 包括相应信息单位的各种属性和变量。
6，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中, 事务是被立即执行的, 这与批处理相反, 一批事务被存储一段时间, 然后再被执行。
7，8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员, 管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致, 交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识, 以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境, 调用各种信息资源和分析工具, 帮助决策者提高决策水平和质量。
