基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的圖書剔舊專家系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和人類知識的不斷更新，作為傳播知識重要載體的圖書，其數(shù)量急劇增加，各圖書館館藏亦顯劇增之勢，給館藏造成巨大壓力。為提高藏書質(zhì)量，緩解館藏壓力，根據(jù)圖書管理規(guī)則，各圖書館要定期執(zhí)行圖書剔舊程序。 傳統(tǒng)人工剔舊方法存在諸多缺陷，不能滿足當(dāng)前圖書剔舊工作的需要，因而迫切需要使用一種高效、科學(xué)的工具進行該項工作。自然，作為現(xiàn)代工具的計算機系統(tǒng)被引入到圖書剔舊工作中，籍以提高圖書剔舊工作的質(zhì)量和效率。 本文結(jié)

2、合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成和專家系統(tǒng)等人工智能技術(shù)，提出了一個智能圖書剔舊方案，并以此為依據(jù)建立了相應(yīng)的原型系統(tǒng)。 本文的主要研究工作如下： ［1］針對傳統(tǒng)圖書剔舊方法存在的缺陷，探討了圖書剔舊自動處理的可行性。分析和研究了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成與專家系統(tǒng)結(jié)合起來用于智能圖書剔舊的方法，并以此為基礎(chǔ)，針對圖書剔舊行為的特征，設(shè)計出一種用于智能圖書剔舊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成專家系統(tǒng)(NNEES)模型。該模型在傳統(tǒng)專家系統(tǒng)基礎(chǔ)上，增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模塊

3、，以解決知識的自動獲取和推理問題。模型基本思想是：通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成訓(xùn)練以獲取系統(tǒng)所需的推理知識并完成系統(tǒng)的主要推理工作。 [2]設(shè)計了一種動態(tài)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成結(jié)構(gòu)的算法。該算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成訓(xùn)練過程中，動態(tài)調(diào)整成員神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，根據(jù)各成員神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對整個集成的貢獻大小動態(tài)調(diào)整成員神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，最終得到一個較好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成結(jié)構(gòu)。具有較好泛化能力的知識，從而增強了系統(tǒng)的推理能力。 [3]在上述分析和研