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2) 維護型協調算法和維護型協調器
維護型協調器的功能是模擬“心理信息修復” 這一認知心理特征，從而實現知識庫的實時維護。由于維護型協調器對KDD過程的介入，可以在對于重復性、一致性、冗余性、從屬性、循環(huán)性等給予準確定義的基礎上，利用超圖等理論工具，實時地、盡
早地將重復、矛盾、冗余的知識進行處理，從而做到只對那些有可能成為新知識的假設進行評價，最大限度地減少了評價工作量；同時，可對知識庫進行實時維護。在實際的專家系統(tǒng)中，最終成為新知識的假設占原假設的比例是很小的，大量假設會是重復和冗余的，因此維護型協調器的引入將提高KDD的效率。該協調器是通過維護協調算法來實現的，圖3將給出該算法的流程圖：
圖3維護協調算法流程圖
2.1.2 雙基融合機制的實現技術
雙基融合機制是由三個協調器來具體實現的。該項內容已正式申報國家發(fā)明專利《一種融入R型協調器的KDK系統(tǒng)》(200510086965.8)、《一種融入R型與S型協調器的KDK系統(tǒng)》（200510086964.3）和《一種基于雙基融合機制的的KDK*系統(tǒng)》（200510086966.2）（見附件 ）。
1)R型協調器：通過綜合歸納推理來發(fā)現新知識.知識庫的組成包括事實和規(guī)則兩部分.
2)S型協調器：KDK發(fā)現的規(guī)則（特別是難于決斷的知識）在進行評價前，先將其送入KDD*過程中進行定向挖掘，用KDD*的發(fā)掘結果先行評估，若此條規(guī)則在KDD*過程中也可被發(fā)現，則認為該規(guī)則有效的幾率較大；反之，則認為此知識缺乏數據支持.
3)T協調器：在規(guī)則已被KDK過程確認后，將產生一個定向搜索進程，搜索知識庫中對應位置是否有此生成規(guī)則的重復、冗余和矛盾.這樣可以對知識庫進行實時維護，做到只對那些最有可能成為新知識的假設進行評價，從而最大限度的減少評價量.
2.2 新過程模型構造方法
目前知識發(fā)現研究的主流是尋求在各類數據庫和應用背景下高性能、高擴展性的挖掘算法。對挖掘的過程（結構）模型的研究較少，如何從根本上改進數據挖掘流程是當前知識發(fā)現研究所面臨的一個極富挑戰(zhàn)性的問題。在原創(chuàng)性的三個機制的基礎上，我們用系統(tǒng)論與認知科學的思想和方法（特別是模型化的方法）來研究復雜的知識發(fā)現過程，相應的過程（結構）模型的描述如下所示： 
由內在認知機理的研究成果誘導出決定知識發(fā)現過程信息流程與挖掘線路的七個新過程（結構）模型----是將原有的知識發(fā)現過程模型融合上述的三個機制而產生的。即：①KDD*=KDD+雙庫協同機制；②KDK*=KDK+雙基融合機制；③KD(D&K)=KDD*+KDK*；④基于KD(D&K)又演變出分布式綜合知識發(fā)現系統(tǒng)DKD（D&K）模型；⑤KDD*E=KDD*+信息擴張機制；⑥用于復雜類型數據挖掘的發(fā)現特征子空間模型DFSSM;⑦基于KDTICM及DFSSM還提出了圖像挖掘過程模型IMDFSSM。以下分述之：
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