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ch04決策支持系統(tǒng)(新)(留存版)

2025-03-20 01:19上一頁面

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【正文】 行推理求解。39。 39。 基于推理的專家系統(tǒng)缺點(diǎn): 對噪音數(shù)據(jù)較為敏感,錯誤、冗余數(shù)據(jù)容易影響檢索效率和求解效果; CBR系統(tǒng)在管理數(shù)量較大的案例庫時,時間、空間復(fù)雜性要認(rèn)真考慮; 缺乏案例知識的自動生成; 有可能盲目引用舊的案例,過分依賴經(jīng)驗(yàn); 不能完全探明自身解決問題方法的空間,有時不能找到最優(yōu)解。39。2 1 2: ( / ) ( / ) 0X C M X C M X? ? ?39。 C→ D CF() 五、不確定性推理 ⒈ 前提中 AND( 與 ) 連接時 , 結(jié)論可信度的計(jì)算公式 規(guī)則形式: IF E1∧ E2∧ ...∧ EN THEN H CF(R) 結(jié)論 H的可信度為: CF(H)= CF(R)? MIN{CF(E1), CF(E2)… CF(EN)} 五、不確定性推理 ⒉ 前提中 OR( 或 ) 連接時結(jié)論的可信度計(jì)算公式 規(guī)則形式: IF E1 OR E2 THEN H CF(R) 把它轉(zhuǎn)化成等價的兩條規(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 : IF E1 THEN H CF(R1) IF E2 THEN H CF(R2) 則結(jié)論 H的可信度計(jì)算分別有: CF1(H)= CF(R1) ?CF(E1) CF2(H)= CF(R2) ?CF(E2) 合并為: CF(H)= CF1(H)+CF2(H)- CF1(H) ?CF2(H) 五、不確定性推理 對于三條規(guī)則 , 如: IF E1 THEN H CF(R1) IF E2 THEN H CF(R2) IF E3 THEN H CF(R3 ) 先按二條規(guī)則合并方法計(jì)算出: CF12(H)= CF1(H)+CF2(H)- CF1(H)?CF2(H) 再將它和第三條規(guī)則合并: CF(H)= CF12(H)+CF3(H)- CF12(H) ?CF3(H) 其中 CF3(H)= CF(R3) ?CF(E3) 對于多 OR連接:依次分解、滾動式合并 不確定性推理和確定性推理的區(qū)別 可信度的差別 推理過程的差別 對于確定性推理,當(dāng)結(jié)論的可信度為 1時,就不再進(jìn)行推理;對于不確定性推理,當(dāng)某個結(jié)論的可信度不為 1時(即 CF≠1 ),對于相同結(jié)論的其它規(guī)則仍然要進(jìn)行推理,求該結(jié)論的可信度,并和已計(jì)算出該結(jié)論的可信度進(jìn)行合并。 該產(chǎn)生式系統(tǒng)就是一個小型動物分類知識庫系統(tǒng) 。 二 .推理樹(與或樹 ) 例:若有規(guī)則集為: A∨ ( B∧ C) →G ( I∧ J) ∨ K→A X∧ F→J L→B M∨ E→C W∧ Z→M P∧ Q→E 畫出 “ 與 、 或 ” 推理樹 。 如有兩條規(guī)則 A?H, A?B?K,若 A, B成立,應(yīng)先選第 2條。 知識庫管理 ( 1)在對知識庫進(jìn)行調(diào)試時,要求解釋系統(tǒng)具有這樣的功能,即檢索知識庫中已有的內(nèi)容,跟蹤專家系統(tǒng)的運(yùn)行,并能記錄知識的運(yùn)用情況、上下文中的各種參數(shù)、中間結(jié)果的演變等,還能提供出錯信息, 能對知識庫中的錯誤方便地進(jìn)行定位和修改 。 專家系統(tǒng)應(yīng)具備功能: 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 專家 知識獲取 用戶 人機(jī)接口 知識庫 推理機(jī) 咨詢 建議 全 局 數(shù) 據(jù) 庫 122 專家系統(tǒng)一般結(jié)構(gòu): 領(lǐng) 域 專 家 用 戶人 機(jī) 接 口開 發(fā) 者 界 面 使 用 者 界 面綜 合 數(shù) 據(jù)庫 及 其 管理 系 統(tǒng)知 識 庫及 其 管理 系 統(tǒng)推 理 機(jī)解 釋 機(jī)構(gòu)知 識 獲取 機(jī) 構(gòu)基本任務(wù)是把知識輸入到知識庫中,并負(fù)責(zé)維持知識的一致性及完整性,建立起良好的知識庫 推理機(jī)是專家系統(tǒng)的思維機(jī)構(gòu),其任務(wù)是模擬領(lǐng)域?qū)<业乃季S過程,控制并執(zhí)行對問題的求解。 活動 知識獲取 知識表示 知識推理 知識轉(zhuǎn)換 知識存于知識庫中 ?專家系統(tǒng)的特點(diǎn) 具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識,能運(yùn)用知識高效地推出結(jié)論; 能進(jìn)行符號處理; 能根據(jù)不確定的知識進(jìn)行推理; 具有元知識; 知識的獨(dú)立性; 推理不是固定形式。 搜索技術(shù) ? 狀態(tài)空間表示法 ? 與或樹表示法 ? 廣度優(yōu)先搜索法 ? 生成測試法 ? 深度優(yōu)先搜索法 ? 爬山法 啟發(fā)式搜索 基本思想 :對每個在搜索過程中遇到的新狀態(tài) , 用一個估計(jì)函數(shù) ( 啟發(fā)式函數(shù) ) 并計(jì)算其值的大小 , 確定下一步將從哪個狀態(tài)開始繼續(xù)前進(jìn) 。生成新的狀態(tài)節(jié)點(diǎn)。在圖中,為了標(biāo)明某個節(jié)點(diǎn)是 “ 與 ” 節(jié)點(diǎn),通常用一條弧把各條邊連接起來。 劇本 劇本特點(diǎn) :結(jié)構(gòu)呆板,知識表示范圍窄,不適合用于表達(dá)各種知識,但對于表達(dá)事先構(gòu)思好的特定知識非常有效。 這就是有條件的繼承 。 特點(diǎn):主要描述事物的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及事物之間的類屬關(guān)系 。 動作方式 某學(xué)校 小學(xué)生 動作目的 春游 坐車 屬于 3 語義網(wǎng)絡(luò) 基本的語義關(guān)系 (1)Isa和 Partof型關(guān)系 Isa:表示一個事物是另一個事物的實(shí)例,表示具體與抽象關(guān)系,此關(guān)系的一個最主要的特點(diǎn)是屬性的繼承關(guān)系。 后來 , 這一術(shù)語幾經(jīng)修改擴(kuò)充 , 被用到許多領(lǐng)域 。 ?知識的概念 : 是以各種不同方式把多個信息關(guān)聯(lián)在一起的信息結(jié)構(gòu)。決策支持系統(tǒng) 系統(tǒng)工程專業(yè)本科學(xué)員必修課 第四章 智能決策支持系統(tǒng)和智能技術(shù)的決策支持 ?人工智能基本原理 本章內(nèi)容 ?智能決策支持系統(tǒng)概述 ?專家系統(tǒng)與智能決策支持系統(tǒng) ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策支持 ?遺傳算法的決策支持 ?機(jī)器學(xué)習(xí)的決策支持 智能決策支持系統(tǒng)概述 智能決策支持系統(tǒng)概念 智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ? 1981年, Bonczek提出了 DSS三系統(tǒng)結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)中有“ 知識系統(tǒng) ” ,使得不少學(xué)者將 DSS劃為人工智能的范疇,研究知識表示與知識推理,這樣, DSS與人工智能的專家系統(tǒng)的界限變得模糊了。是人們對客觀事物及其規(guī)律的認(rèn)識,知識還包括人們利用客觀規(guī)律解決實(shí)際問題的方法和策略等。例如 , 形式語言中的文法規(guī)則就稱為產(chǎn)生式 。 靈長類 動物 Isa Isa型語義網(wǎng)絡(luò) 3 語義網(wǎng)絡(luò) 輪胎 汽車 Partof Partof型語義網(wǎng)絡(luò) (1)Isa和 Partof型關(guān)系 Partof :表示一個事物是另一個事物的一部分,是部分與整體的關(guān)系。 框架名: 倒薩 動作:攻打 動作發(fā)出者:美國 動作接受者:伊拉克 后果: 反擊 , 成功 框架名: 反擊 動作:抵抗 動作發(fā)出者:伊拉克 動作接受者:美國 后果: 倒薩 , 失敗 框架名: 成功 動作:投降 動作發(fā)出者:伊拉克 動作接受者:美國 后果 : 薩達(dá)姆政府垮臺 框架名: 失敗 動作:撤軍 動作發(fā)出者:美國 后果:遭國際社會譴責(zé) 框架推理的主要形式為:填充槽值。 關(guān)于框架的例子 例 描述學(xué)校的框架 框架名: 學(xué)校 類屬: 教育機(jī)構(gòu) 類型:范圍 (大學(xué),中學(xué),小學(xué) ) 位置: (省 (直轄市 ),市 ) 面積:單位 (平方米 ) 教工人數(shù): 學(xué)生人數(shù): 例 描述大學(xué)的框架 框架名: 大學(xué) 類屬: 學(xué)校 類型:范圍 (綜合性大學(xué),專科性大學(xué) ) 專業(yè):默認(rèn)值:綜合 學(xué)院數(shù): 教學(xué)樓: 教工人數(shù): 學(xué)生人數(shù): 位置: (省 (直轄市 ),市 ) 面積:單位 (平方米 ) 例 描述某所大學(xué)的框架 框架名: 大學(xué) 1 類屬: 大學(xué) 姓名:中國醫(yī)科 大學(xué) 專業(yè):醫(yī)學(xué) 學(xué)院數(shù): 13 教學(xué)樓: 20 辦公樓: 40 學(xué)生宿舍: 20 教工宿舍: 60 教工人數(shù): 4000 職工人數(shù): 5000 學(xué)生人數(shù): 20230 位置:北京市 面積: 10000萬平方米 創(chuàng)建時間: 2023年 4月 有的槽有槽值,有的槽值不明顯,有的槽沒有槽值,有的槽值是一個框架名; 這 3個框架是層層嵌套的,上位框所具有的屬性,下位框也一定具有,下位框可以從上位框繼承某些槽值和側(cè)面值。 回顧 人工智能基本原理 ?知識表示與知識推理 謂詞邏輯 產(chǎn)生式規(guī)則 語義網(wǎng)絡(luò) 框架 劇本 智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 搜索技術(shù) ?狀態(tài)空間表示法 ?與或樹表示法 ? 廣度優(yōu)先搜索法 ? 生成測試法 ? 深度優(yōu)先搜索法 ? 爬山法 狀態(tài)空間表示法的基本思想: 定義狀態(tài)的描述形式 , 通過使用這種描述形式可把問題的一切狀態(tài)都表示出來;定義一組算符 , 通過使用算符可把問題由一種狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱?— 種狀態(tài) 。 等價變換 :對于一個復(fù)雜問題 , 除了可用 “ 分解 ” 方法進(jìn)行求解外 , 還可利用同構(gòu)或同態(tài)的等價變換 , 把它變換成若干個較容易求解的新問題 。仍不是目標(biāo),采用相同的回溯辦法回退到上層節(jié)點(diǎn),擴(kuò)展可能的分支生成新狀態(tài)節(jié)點(diǎn)。 ? 啟發(fā)式函數(shù)的一般形式為: f(x)= g(x)+ h(x) g(x)為從初始節(jié)點(diǎn) S0到節(jié)點(diǎn) x已經(jīng)實(shí)際付出的代價; h(x)是從節(jié)點(diǎn) x到目標(biāo)節(jié)點(diǎn) Sg的最優(yōu)路徑的估計(jì)代價 。 ?專家系統(tǒng)的基本概念 ?專家系統(tǒng)與知識系統(tǒng)的關(guān)系 專家系統(tǒng)擁有的知識是專家知識,而且主要是經(jīng)驗(yàn)性知識。 能夠?qū)ψ约旱男袨樽龀鼋忉?,回答用戶提出?“ WHY HOW” 等問題,是專家系統(tǒng)區(qū)別于一般程序的重要特征之一,也是取信于用戶的一個重要措施。解釋系統(tǒng)這種輔助發(fā)現(xiàn)和更正知識庫中錯誤的作用,對于專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)者來說,起到了“助手”的作用。 元知識的作用 2 )記錄與領(lǐng)域知識有關(guān)的事實(shí) 記錄某種處理方法的平均運(yùn)行時間; 統(tǒng)計(jì)一個程序在運(yùn)行過程中詢問用戶的次數(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)域知識的信息。 用規(guī)則的前提和結(jié)論形式畫出一般的推理樹形式 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)則對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)分支有 “ 與 ” 關(guān)系、 “ 或 ” 關(guān)系; ( 2)樹的根節(jié)點(diǎn)是推理樹的總目標(biāo); ( 3)相鄰兩層是一條或多條規(guī)則連接; ( 4)每個節(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,或者把它的值直接存放在全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中。 規(guī)則: 初始事實(shí): f1: 某動物有毛發(fā) 。 確定性推理 : 先引用規(guī)則 R1,提問 A?當(dāng)回答為 yes時,推得結(jié)論G成立,即 yes,這樣就不再搜索 R2對結(jié)論 G進(jìn)行推理。39。 39。 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 ?邏輯推理 ?知識表示與知識推理 ?搜索技術(shù) 數(shù)理邏輯表示法 產(chǎn)生式規(guī)則 語義網(wǎng)絡(luò) 框架 劇本 產(chǎn)生式規(guī)則 X F W Z P Q G I J K L M E A B C 元 級 推 理 機(jī)用戶提 出 領(lǐng) 域 子 目 標(biāo)元 知 識 庫結(jié)束領(lǐng) 域 推 理 機(jī)子 目 標(biāo) 完 成領(lǐng) 域 事 實(shí)推 理 結(jié) 果領(lǐng) 域 知 識庫兩級推理專家系統(tǒng) 元知識推理 1)專家陳述知識的方法和計(jì)算機(jī)表達(dá)之間存在差異; 2)專家知識存在主觀性、不確定性(部分正確)等問題; 3)專家系統(tǒng)本身受
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