● 摘要
多源知识融合是一个崭新的研究领域，它的产生对提高知识管理水平，促进学科建设和发展有十分重要的意义。目前，知识融合尚未形成系统的理论和方法。论文重点研究多源知识融合的理论、模型和方法，构建多源知识融合的理论框架；结合Petri网，建立基于Petri网的多源知识融合模型和方法；最后，针对企业失败预警判别问题，采用实际案例对论文提出的方法进行仿真验证。论文内容主要包括下述方面：深入讨论了知识的概念、特征；分析了知识源的特征和分类，探讨知识源的选择原则和管理方法，给出了多源知识融合的模式、层次、结构。将信息融合思想引入知识管理领域，提出了多源知识融合含基本知识层、方法层和思想层等三级融合层次，包括集中式、分布式和混合式等三种融合模式，以及含串联、并联和混合型等三种融合结构设计模型；在分析和比较多源知识融合不同模式、层次和结构的基础上，提出了知识融合的一般流程。以Petri网为工具，将其用于多源知识融合模型的建立，讨论基于Petri网的多源知识融合的建模。针对基本Petri网存在的问题，总结了现有的几类Petri网扩展思路；结合多源知识融合的特点，给出了多维时间约束着色Petri网的概念及其定义和变迁规则；提出了基于多维时间约束着色Petri网的多源知识融合处理建模，分析了模型所具体描述的静态特性和动态行为；提出和建立了知识融合串并联结构的Petri网模型，并分析了这两种基本结构的特点。将信息融合算法中经典的贝叶斯方法、证据理论方法和模糊集方法引入到知识融合处理中。探讨了基于Bayes理论、D-S证据组合理论和模糊积分原理的多源知识融合处理算法；提出了上述三种多源知识融合处理算法的实现方法；基于多维时间约束着色Petri网，建立了这三种算法的处理模型；分析和比较了三种知识融合算法的性能。研究了多源知识融合在企业失败预警问题中的应用，采用多源知识融合的理论和方法，综合各预警模型的观察结果，通过实际案例，研究降低企业失败判别结果的不确定性。将基于Bayes理论、D-S证据组合理论和模糊积分原理的多源知识融合算法应用于企业失败预警，提出了基于上述三种知识融合算法的企业失败预警模型；在基于D-S融合算法的企业失败预警模型研究中，首次提出将信息熵的概念应用于知识融合，用以表示知识的不确定性；通过实例和仿真，验证了多源知识融合理论和方法的有效性。