【正文】 CF≤1　　　 或　 0≤CF≤100例： “ 頭有點(diǎn)痛 ” 表示成：頭痛 CF（ ) “ 這批貨可能今天運(yùn)不到 ” 表示成：運(yùn)到 CF（ ) “ 這個(gè)問(wèn)題不好解決 ” 表示成：解決 CF（ ) 五、不確定性推理v規(guī)則的不確定性v推理的不確定性由于事實(shí)和規(guī)則的不確定性，從而產(chǎn)生了結(jié)論的不確定性。 C→ D CF()五、不確定性推理⒈ 前提中 AND（ 與）連接時(shí)，結(jié)論可信度的計(jì)算公式規(guī)則形式：　　 IFTHENE2THENHCF(R)把它轉(zhuǎn)化成等價(jià)的兩條規(guī)則，即　　 IF　 E1　 THEN　 H　 CF(R)　　 IF　 E2　 THEN　 H　 CF(R)五、不確定性推理如果已知兩條規(guī)則形式如下 :　 ?CF(E1)　　 CF2(H)＝ CF(R2)E1HE2HIFTHENCF(R3確定性推理 ：　　先引用規(guī)則 R1，提問(wèn) A？當(dāng)回答為 yes時(shí)，推得結(jié)論 G成立，即 yes，這樣就不再搜索 R2對(duì)結(jié)論 G進(jìn)行推理。第一步：把規(guī)則分解為只含 AND(∧) 連接的規(guī)則，消去OR(∨) 連接的規(guī)則：第二步：畫(huà)出 “與或樹(shù) ”R1CF()R21:E→AP→C CF()R52:GDEPC 0 0 定義逆向推理的規(guī)則棧和事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)第三步：求 D的可信度計(jì)算Ｄ的可信度為： CF1(D)＝ ＝ R51規(guī)則成功（ R51規(guī)則退棧）引用 R52規(guī)則（將 R52規(guī)則壓入規(guī)則棧頂）求 R和Ｓ提問(wèn) R？ 回答 yes， CF()提問(wèn)Ｓ？回答 yes， CF()CF2(D)＝ MIN{ ， }＝ R52規(guī)則成功（ R52規(guī)則退棧）合并Ｄ結(jié)點(diǎn)的可信度為：CF(D)＝ +－ ＝ ≈其推理解釋過(guò)程為： ⒈ 引用　 R1　 規(guī)則（將 R1規(guī)則壓入規(guī)則棧頂 ),求 A ⒉ 引用　 R21　 規(guī)則 (將 R21規(guī)則壓入規(guī)則棧頂 ),求 D ⒊ 引用　 R51規(guī)則　求 F 提問(wèn) F？ 回答 yes， CF()回溯到規(guī)則 R21， 計(jì)算 A的可信度第四步：求 A的可信度CF1(A)＝ ＝ ≈R21規(guī)則成功（ R21規(guī)則退棧）引用 R22規(guī)則（將 R22規(guī)則壓入規(guī)則棧頂）求 E提問(wèn) E？　 回答 no， 即 CF(0)。vDSS作為一種推理機(jī)形式出現(xiàn)， DSS受 ES中推理機(jī)的控制。當(dāng)人們找實(shí)際新問(wèn)題的解時(shí)，首先利用檢索機(jī)制在案例庫(kù)中尋找。結(jié)束結(jié)束回顧結(jié)合實(shí)例講解模型組合技術(shù)智能決策支持系統(tǒng)概述人工智能基本原理v邏輯推理v知識(shí)表示與知識(shí)推理v搜索技術(shù)數(shù)理邏輯表示法產(chǎn)生式規(guī)則語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)框架劇本產(chǎn)生式規(guī)則WZB專(zhuān)家系統(tǒng)的局限專(zhuān)家系統(tǒng)的局限回顧啟發(fā)式搜索 專(zhuān)家系統(tǒng)及其結(jié)構(gòu)專(zhuān)家知識(shí)獲取用戶人機(jī)接口知識(shí)庫(kù) 推理機(jī)咨詢 建議全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)。C兩級(jí)推理專(zhuān)家系統(tǒng)元知識(shí)推理元知識(shí)推理 1）專(zhuān)家陳述知識(shí)的方法和計(jì)算機(jī)表達(dá)之間存在差異；2）專(zhuān)家知識(shí)存在主觀性、不確定性（部分正確）等問(wèn)題；3）專(zhuān)家系統(tǒng)本身受計(jì)算機(jī)的限制；4）專(zhuān)家系統(tǒng)只在較窄的知識(shí)領(lǐng)域應(yīng)用較好；5）有可能得不到結(jié)論。EQGIP基于推理的專(zhuān)家系統(tǒng)推理過(guò)程新范例 相似的歷史范例確認(rèn)的解 建議解范例庫(kù)新問(wèn)題檢索重用修改保存案例推理步驟：檢索重用修正案例保存案例CBR工作過(guò)程基于推理的專(zhuān)家系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)：信息的完全表達(dá)；增量式學(xué)習(xí)；知識(shí)的獲取較為容易，不存在知識(shí)獲取的瓶頸；檢索機(jī)制是 CBR的核心，不必進(jìn)行逐步推理，從而求解效率高；容易為用戶接受，用以前的案例證明結(jié)果是正確的。 建模專(zhuān)家系統(tǒng) (實(shí)例 )彈簧振動(dòng)建模專(zhuān)家系統(tǒng) (ES)規(guī)則 (20條 )規(guī)則中各項(xiàng)英文字母的含義為：A： 彈簧滿足胡克定律；B： 彈簧質(zhì)量可以忽略；C： 可以忽略摩擦力；D： 沒(méi)有沖力；A1： 彈簧有線性恢復(fù)力；A11： 彈簧力與位移成正比；A12： 位移量很小；E： 要考慮摩擦力；F： 摩擦力與速度之間為線性關(guān)系；C1： 若振動(dòng)為自發(fā)時(shí)振幅為常數(shù)；E： 若振動(dòng)是自發(fā)時(shí)振幅是遞減的；G： 有沖擊力 F(T)；B1： 彈簧有質(zhì)量 N并且 N/M遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 1；H1： 彈簧勢(shì)能不是關(guān)于平衡位置對(duì)稱(chēng)；H： 彈簧不滿足胡克定律；A2： 彈簧勢(shì)能與函數(shù) X(T)成正比；I： 摩擦力與速度之間為非線性關(guān)系；規(guī)則中各項(xiàng)英文字母的含義為：模型共有 12個(gè)： M1,M2,… ,M12模型模型共有 12個(gè)： M1,M2,… ,M12模型M(M1,M2,M3,… M12)A B C D E F G H IA2 A1 B1 C1 ? E1 ? ? H1 ? ? A11 A12 ? ? ? ? ? ? 規(guī)則庫(kù)的推理樹(shù)每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)提問(wèn)的回答為： YYES， NNO。DSS綜合控制系統(tǒng)ESDSS和 ES并重的 IDSS結(jié)構(gòu) DSS為主體的 IDSS結(jié)構(gòu)體現(xiàn)以定量分析為主，結(jié)合定性分析解決問(wèn)題。QKRCF() F→DR42: CF()R3: CF()A∧ B∧ C→G試對(duì)目標(biāo) G進(jìn)行推理求解。再引用規(guī)則 R2，提問(wèn) B和 C？　　設(shè)回答 B為 yes， CF()，回答 C為 yes， CF()，計(jì)算 G的可信度為： CF2(G)＝ ?MIN{， }＝ 合并 G的可信度為： CF(G)＝ CF1(G)+CF2(G)－ CF1(G)CF2(G) ＝ +－ ＝ 不確定性推理 ：　　 R1： A→G 　 CF()；　 R2： B∧C→G 　 CF()　　推理時(shí)，先引用規(guī)則 R1，提問(wèn) A？當(dāng)回答為 yes時(shí)，還須給定可信度，設(shè)為 CF(），求得 G的可信度： CF1(G)＝ ?＝ 例：有如下規(guī)則集和可信度：　　 R1： A∧ B∧ C→G CF(）　　 R2： D∨ E→A CF(）　　 R3： J∧ K→B CF(）　　 R4： P∨ Q→C CF(）　　 R5： F∨ （ R∧ S） →D?CF3(H)其中 CF3(H)＝ CF(R3)HE3CF(R2)THENCF(R1)IFTHEN?CF2(H) 五、不確定性推理對(duì)于三條規(guī)則，如：IFE1CF(R)　　 結(jié)論 H的可信度為：CF(H)＝ CF(R)?HE1∧ E2∧ ...∧ EN 例：如果烏云密布并且電閃雷鳴，則天要下暴雨 ()。 規(guī)則反映了客觀事物的規(guī)律性。 它把推理過(guò)程顯示給用戶，讓用戶知道目標(biāo)是如何推導(dǎo)出來(lái)的。目標(biāo)條件為：該動(dòng)物是什么？動(dòng)物分類(lèi)逆向推理樹(shù) 規(guī)則：初始事實(shí)：f1： 某動(dòng)物有毛發(fā)。r4： 若某動(dòng)物是哺乳動(dòng)物且吃肉，則它是食肉動(dòng)物。實(shí)例：動(dòng)物分類(lèi)問(wèn)題的產(chǎn)生式系統(tǒng)描述及其求解。 規(guī)則棧注意注意 對(duì)中間結(jié)點(diǎn)的否定需要注意的是，若當(dāng)該結(jié)點(diǎn)還有其它 “或條件 ”分枝時(shí)，不能立即確定該結(jié)點(diǎn)為 no， 必須再搜索另一分枝，當(dāng)另一分枝回溯為 yes時(shí)，該結(jié)點(diǎn)仍為 yes。 用規(guī)則的前提和結(jié)論形式畫(huà)出一般的推理樹(shù)形式總目標(biāo) G(結(jié)論 )前提 A(結(jié)論 )前提 B(結(jié)論 )前提 C(結(jié)論 )前提 J(結(jié)論 )前提 I 前提 L 前提 M(結(jié)論 )前提 E(結(jié)論 )? 前提 X 前提 F 前提 Z 前提 P 前提 Q? 前提 W? ? ?? ? ?（ 1）每條規(guī)則對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)分支有 “與 ”關(guān)系、 “或 ”關(guān)系；（ 2）樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)是推理樹(shù)的總目標(biāo)；（ 3）相鄰兩層是一條或多條規(guī)則連接；（ 4）每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以是單值，也可以是多值；（ 5）所有的葉節(jié)點(diǎn)，都安排向用戶提問(wèn)，或者把它的值直接存放在全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)中。CF的取值范圍為： 0≤ CF≤1 或 0≤ CF≤100二 .推理樹(shù)（與或樹(shù) ） 基本思想 ：按逆向推理思想把規(guī)則庫(kù)所含的總目標(biāo)（它是某些規(guī)則的結(jié)論）作為根結(jié)點(diǎn)，按規(guī)則的前提和結(jié)論展開(kāi)成 一棵樹(shù) 的形式。如： A─→B 　　 A─→C 　　 規(guī)則集能描述和解決各種不同的靈活的實(shí)際問(wèn)題；把規(guī)則知識(shí)集中的所有規(guī)則連成一棵 “與或 ”樹(shù)（知識(shí)樹(shù)） ，建立這些規(guī)則之間的關(guān)聯(lián)。4）檢查規(guī)則中的錯(cuò)誤 …… 產(chǎn)生式規(guī)則專(zhuān)家系統(tǒng)目前，用于產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)形式建立專(zhuān)家系統(tǒng)是最廣泛和最流行。元知識(shí)的作用元知識(shí)的作用2 ）記錄與領(lǐng)域知識(shí)有關(guān)的事實(shí) 記錄某種處理方法的平均運(yùn)行時(shí)間； 統(tǒng)計(jì)一個(gè)程序在運(yùn)行過(guò)程中詢問(wèn)用戶的次數(shù)； 統(tǒng)計(jì)規(guī)則的成功與失敗的比率等，提供有關(guān)與領(lǐng)域知識(shí)的信息。策略 2：按規(guī)則排列順序，先選用前一條規(guī)則。知識(shí)分為兩級(jí)：領(lǐng)域級(jí)知識(shí)：特定領(lǐng)域的知識(shí)。解釋機(jī)制的解釋?xiě)?yīng)易于理解，應(yīng)盡可能接近自然語(yǔ)言或領(lǐng)域的形式語(yǔ)言；216。解釋機(jī)制解釋機(jī)制 解釋系統(tǒng)的作用216。知識(shí)庫(kù)管理知識(shí)庫(kù)管理（ 1）在對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行調(diào)試時(shí)，要求解釋系統(tǒng)具有這樣的功能，即檢索知識(shí)庫(kù)中已有的內(nèi)容，跟蹤專(zhuān)家系統(tǒng)的運(yùn)行，并能記錄知識(shí)的運(yùn)用情況、上下文中的各種參數(shù)、中間結(jié)果的演變等，還能提供出錯(cuò)信息， 能對(duì)知識(shí)庫(kù)中的錯(cuò)誤方便地進(jìn)行定位和修改 。過(guò)程性知識(shí)?謂詞邏輯 （ 4）缺乏開(kāi)發(fā)專(zhuān)家系統(tǒng)的現(xiàn)代技術(shù)。知識(shí)庫(kù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別在于它不但包含了大量的簡(jiǎn)單事實(shí)，而且包含了規(guī)則和過(guò)程型知識(shí)。人機(jī)接口是專(zhuān)家系統(tǒng)與領(lǐng)域?qū)＜摇⒅R(shí)工程師及一般用戶之間的界面，由一組程序及相應(yīng)的硬件組成，用于完成輸入輸出工作。提供知識(shí)獲取，機(jī)器學(xué)習(xí)以及知識(shí)庫(kù)的維護(hù)手段；216。存儲(chǔ)問(wèn)題求解所需的知識(shí)；216。 數(shù)值計(jì)算是用算法解決實(shí)際問(wèn)題，對(duì)不同的數(shù)據(jù)可以算出不同的結(jié)果。算法一經(jīng)確定，推理過(guò)程就固定了。 推理是對(duì)已有記錄的檢索，記錄不存在，則檢索不到。如果把檢索數(shù)據(jù)庫(kù)記錄看成是推理的話，它也是一種知識(shí)推理。 專(zhuān)家系統(tǒng)可以快速升級(jí)與復(fù)制。專(zhuān)家系統(tǒng)與知識(shí)系統(tǒng)的關(guān)系 專(zhuān)家系統(tǒng)擁有的知識(shí)是專(zhuān)家知識(shí)，而且主要是經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)。專(zhuān)家系統(tǒng)的基本概念p專(zhuān)家知識(shí)的轉(zhuǎn)化ES的目標(biāo) 把專(zhuān)家的知識(shí)轉(zhuǎn)化到計(jì)算機(jī)中，并為非專(zhuān)家使用。專(zhuān)家系統(tǒng)的基本概念p專(zhuān)家能夠認(rèn)識(shí)并描述問(wèn)題；能夠快速并恰當(dāng)?shù)靥幚韱?wèn)題；解釋問(wèn)題解決方案；能從實(shí)踐中學(xué)習(xí)；調(diào)整知識(shí)；能夠打破規(guī)則。216。 1965年在美國(guó)斯坦福大學(xué)研制，用 lisp語(yǔ)言編寫(xiě)； 1971年， MACSYMA符號(hào)數(shù)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)； 1973年， MYCIN醫(yī)療系統(tǒng)； 1976年， PROSPETOR地質(zhì)勘探專(zhuān)家系統(tǒng)。 近年來(lái)這個(gè)術(shù)語(yǔ)已經(jīng)被一個(gè)更中性的術(shù)語(yǔ) “ 基于知識(shí)的系統(tǒng) ”（ KnowledgeBased Systems， KBS）或 “ 知識(shí)系統(tǒng) ” （ Knowledge Systems， KS）替代了 。v 啟發(fā)式函數(shù)的一般