1.3 首次提出KDK

与双基融合机制相关，首次独立提出基于知识库的知识发现（KDK），即从海量的知识库中发现更深层次的知识的非平凡过程。这是至今在国内外尚待开拓的专题，它的成功将直接作用于知识获取和大型知识库的构建，不仅为海量数据挖掘中领域知识的参与奠定了基础，也对人工智能中的其它一些重要问题（如智能系统等）的实现具有重要意义。针对知识库里的事实，采用归纳学习方法产生归纳假设，再用卡尔纳普的归纳逻辑进行假设的验证与评价；针对知识库里的规则，采用广义概念格方法产生归纳假设，再用柯恩的归纳逻辑进行假设的验证与评价。该项内容已正式申报国家发明专利《一种融入R型协调器的KDK系统》(200510086965.8)、《一种融入R型与S型协调器的KDK系统》（200510086964.3）和《一种基于双基融合机制的的KDK*系统》（200510086966.2）（见附件 ）。

1.4与相关工作的对比分析

当我们在1997—2000年做出上述研究成果后，我们花费大量时间仔细查找该领域国际著名学者发表论文的字里行间中有无类似的学术思想，并加以对比分析，其结果如下：

1) 1992年, Gregory Piatetsky-Shapiro等提出“采用领域知识辅助初始发现的聚焦”,“限定性搜索”的思想.

双库协同原理（机制）. 在知识发现的过程中,在知识库与数据库特定的构造下, 知识库中素结点与数据库中数据子类结构的层之间一一对应, 即结构对应定理. 为 “定向搜索”与“定向挖掘”奠定了可实现性的理论基础与方法. 此外, 基于结构对应关系, 我们从认知心理学的“创见意向”与“心理信息修复”出发, 构造了“启发型协调器”, 这就具体实现了领域知识（基础知识库）——知识短缺——创见意向——领域知识辅助聚焦（原来靠用户感兴趣度实施聚焦）——系统自主形成定向挖掘.

2) 1993年, J. P. Yoon与L. Kerschberg提出“知识与数据库同步进化的思想”.

我们从认知系统的角度, 构造了“维护型协调器”, 每从数据库中发现一条新知识都要实时地到知识库中进行定向搜索, 以处理冗余、重复、矛盾、循环与从属现象, 进行“实时维护”.

反之, 数据库被动态扩张后, 根据我们发现的“信息扩张原理（机制）” ——揭示了动态挖掘进程中的参数演化规律（即参数演化定理）、突变规律,对知识的进化、评价与可理解性处理等提出了能行可判定方法.

3) 1996年, Sarabjot. S. Anand等提出“用户的先验知识与先前发现的知识可以耦合到发现过程中”的思想.

“双基融合原理（机制）”揭示了两个截然不同的知识发现（即一个是基于数据库的KDD, 另一个是基于知识库的KDK）过程模型逻辑等价关系（定理）. 据此, KDD与KDK可以耦合在新知识发现过程模型KD(D&K)中（这时, KDK归纳出的假设可以到KDD中进行挖掘验证）. 另一层意思是通过双库协同原理（机制）, 对先前发现的知识, 不断地以用户的先验知识（背景知识）为参照系, 在知识发现过程中加以耦合.

结论：迄今为止，人工智能与计算机科学界，对知识发现这一年轻学科尚无人系统与可实现地研究过知识发现系统(过程)的内在认知机理。我们的工作另辟蹊径，从一开始就定位在认知科学的全新理念上，改变固有的学术思想，并导致了下述的基于内在认知机理的知识发现理论KDTICM的产生。