知识神经元网络 KNN（简介），12页pdf

简介： “知识神经元网络”KNN（Knowledge neural network）是一种以“神经元网络”模型 为基础的知识组织方法。在现实中，“知识”通常是用文字进行叙述，知识蕴藏在自然语言叙述的内容和逻辑关系中。即便是抽象的数学知识，虽然采用数学符号语言进行定义和推导，但仍然离不开自然语言进行说明，否则很难被人理解。 在“知识神经元网络”KNN 中，所谓的“知识”，是描述一个“知识”的文本，如一个网页、Word、PDF 文档等。可从多维度（或仅一个）来描述“知识”。如，对一个疾病知识的描述，可有：症状、发病原因、检查手段、治疗方法等。 建立 KNN，首先将文本信息（网页、word、pdf 等）进行“知识化”处理，形成半结构化的“知识记录” ；然后，对“知识”进行相关性计算，使相关的“知识”建立连接，将杂乱无章、零星、无序的“知识” ，按相关性进行聚类，形成相互联通的“知识神经元网络”。

“知识神经元网络”KNN 的五个重要组成部分：

（1）“知识神经元”KN；

（2）“知识神经元连接”KNS；

（3）“知识神经元网络”KNN；

（4）“知识神经元网络桥”KNNB；

（5）“知识神经元网络系统”KNNS。