基于商業(yè)智能的知識庫系統(tǒng)模型的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展，企業(yè)問的競爭日益加劇，本論文正是于此環(huán)境下研究基于商業(yè)智能的知識庫系統(tǒng)模型。該模型是一個以客戶為中心、以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵、以信息為基礎(chǔ)的模型，它從多個角度和層面對數(shù)據(jù)展開深層次的分析、處理和提取知識，為決策者提供相應(yīng)的決策依據(jù)。
　　 本論文的研究目的是為企業(yè)建立一個可行的知識庫系統(tǒng)模型，該模型有比以往模型有更高的效率、更強的實用性。文中使用信息增益中的屬性選擇度量方法建立決策樹，對樣本數(shù)據(jù)分類，提取出知識。

2、>　　 本論文中提出了一種改進的BP(back propagatioN, BP)神經(jīng)算法，稱為I-BP(INFO-BP,I-BP)神經(jīng)算法，它是以德爾菲法(Delphi technique)來確定初始權(quán)值的。本論文使用它調(diào)整屬性權(quán)值來對客戶行定位，以便企業(yè)進行不同的服務(wù)。算法的改進主要包括：增加動量項、自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率。利用得出的知識對規(guī)則的冗余性、規(guī)則的矛盾性、規(guī)則的循環(huán)性和規(guī)則的完整性等方面進行校驗，不斷更新和完善知識庫。