摘要

本文由Osama F. Zaki提出，探讨了将机器学习（ML）算法与知识库（KB）本体形式相结合的实际方法，特别是在机器人应用中的风险意识自主系统。文章通过两个实验，分析了多种机器学习算法（如多层前馈反向传播、朴素贝叶斯和J48决策树）在不同数据集上的表现，验证了ML与KB耦合的计算有效性及其线性时间复杂度。文章强调了这种双层智能方法在提升机器人学习和知识共享过程中的重要性，并探讨了其在机器人系统可靠性及其他非机器人应用中的广泛前景。

原理

本文提出的ML-KB耦合机制基于知识发现数据库（KDD）的五个阶段：选择、处理、转换、数据挖掘和解释/评估。该机制首先利用机器学习算法从机器人任务中收集的数据中发现新的关系或关联，然后将这些关系解释并应用到现有的知识库中，通过一个半自动化或全自动化的过程，最终实现ML训练模型支持基于本体的机器人决策。这种机制的关键在于选择最合适的ML算法，评估和解释训练模型，以及将知识编码到符号系统（知识库）中，从而使机器人在执行任务后能够学习新知识，提高后续任务的性能。

流程

文章通过两个实验详细展示了ML-KB耦合机制的工作流程。第一个实验使用玻璃数据库，通过五种不同的ML算法（J48、朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归和多层感知器）对数据进行处理，然后将训练模型嵌入在线系统，通过半自动化过程解析未标记数据的输出，并将新提取的知识插入知识库。第二个实验涉及机器人自主导航，通过选择和应用多层感知器算法，处理复杂数据并编码新知识，最终通过Pellet推理器检查知识库的一致性并做出决策。整个流程展示了从数据收集到知识应用的全过程，强调了ML与KB耦合在实际机器人应用中的有效性和必要性。

应用

本文提出的ML-KB耦合机制不仅适用于机器人系统的风险意识和自主导航，还具有广泛的非机器人应用前景。随着技术的进一步发展和优化，这种双层智能概念有望在更多领域实现知识的高效发现、共享和应用，特别是在需要复杂数据处理和实时决策支持的场景中。此外，该机制的自动化潜力将进一步推动其在工业、医疗、安全等领域的应用，为实现更智能、更可靠的系统提供技术支持。