【正文】 行推理求解。39。 39。 基于推理的專家系統(tǒng)缺點(diǎn)： 對(duì)噪音數(shù)據(jù)較為敏感，錯(cuò)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(kù)時(shí)，時(shí)間、空間復(fù)雜性要認(rèn)真考慮； 缺乏案例知識(shí)的自動(dòng)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(shí)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(shí) ， 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(shí)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(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 : 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(duì)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(duì)于多 OR連接：依次分解、滾動(dòng)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(duì)于確定性推理，當(dāng)結(jié)論的可信度為 1時(shí)，就不再進(jìn)行推理；對(duì)于不確定性推理，當(dāng)某個(gè)結(jié)論的可信度不為 1時(shí)（即 CF≠1 ），對(duì)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(gè)小型動(dòng)物分類知識(shí)庫(kù)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(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 。 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(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 數(shù) 據(jù) 庫(kù) 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(kù) 及 其 管理 系 統(tǒng)知 識(shí) 庫(kù)及 其 管理 系 統(tǒng)推 理 機(jī)解 釋 機(jī)構(gòu)知 識(shí) 獲取 機(jī) 構(gòu)基本任務(wù)是把知識(shí)輸入到知識(shí)庫(kù)中，并負(fù)責(zé)維持知識(shí)的一致性及完整性，建立起良好的知識(shí)庫(kù) 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(duì)問題的求解。 活動(dòng) 知識(shí)獲取 知識(shí)表示 知識(shí)推理 知識(shí)轉(zhuǎn)換 知識(shí)存于知識(shí)庫(kù)中 ?專家系統(tǒng)的特點(diǎn) 具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，能運(yùn)用知識(shí)高效地推出結(jié)論； 能進(jìn)行符號(hào)處理； 能根據(jù)不確定的知識(shí)進(jìn)行推理； 具有元知識(shí)； 知識(shí)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(cè)試法 ? 深度優(yōu)先搜索法 ? 爬山法 啟發(fā)式搜索 基本思想 ：對(duì)每個(gè)在搜索過程中遇到的新狀態(tài) ， 用一個(gè)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(gè)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(gè)節(jié)點(diǎn)是 “ 與 ” 節(jié)點(diǎn)，通常用一條弧把各條邊連接起來(lái)。 劇本 劇本特點(diǎn) ：結(jié)構(gòu)呆板，知識(shí)表示范圍窄，不適合用于表達(dá)各種知識(shí)，但對(duì)于表達(dá)事先構(gòu)思好的特定知識(shí)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(dòng)作方式 某學(xué)校 小學(xué)生 動(dòng)作目的 春游 坐車 屬于 3 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò) 基本的語(yǔ)義關(guān)系 (1)Isa和 Partof型關(guān)系 Isa：表示一個(gè)事物是另一個(gè)事物的實(shí)例，表示具體與抽象關(guān)系，此關(guān)系的一個(gè)最主要的特點(diǎn)是屬性的繼承關(guān)系。 后來(lái) ， 這一術(shù)語(yǔ)幾經(jīng)修改擴(kuò)充 ， 被用到許多領(lǐng)域 。 ?知識(shí)的概念 ： 是以各種不同方式把多個(gè)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(shí)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(shí)表示與知識(shí)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(duì)客觀事物及其規(guī)律的認(rèn)識(shí)，知識(shí)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(yǔ)言中的文法規(guī)則就稱為產(chǎn)生式 。 靈長(zhǎng)類 動(dòng)物 Isa Isa型語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò) 3 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò) 輪胎 汽車 Partof Partof型語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò) (1)Isa和 Partof型關(guān)系 Partof ：表示一個(gè)事物是另一個(gè)事物的一部分，是部分與整體的關(guān)系。 框架名： 倒薩 動(dòng)作：攻打 動(dòng)作發(fā)出者：美國(guó) 動(dòng)作接受者：伊拉克 后果： 反擊 ， 成功 框架名： 反擊 動(dòng)作：抵抗 動(dòng)作發(fā)出者：伊拉克 動(dòng)作接受者：美國(guó) 后果： 倒薩 ， 失敗 框架名： 成功 動(dòng)作：投降 動(dòng)作發(fā)出者：伊拉克 動(dòng)作接受者：美國(guó) 后果 : 薩達(dá)姆政府垮臺(tái) 框架名： 失敗 動(dòng)作：撤軍 動(dòng)作發(fā)出者：美國(guó) 后果：遭國(guó)際社會(huì)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：?jiǎn)挝?(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：?jiǎn)挝?(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(guó)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(wàn)平方米 創(chuàng)建時(shí)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(gè)框架名； 這 3個(gè)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(shí)表示與知識(shí)推理 謂詞邏輯 產(chǎn)生式規(guī)則 語(yǔ)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(cè)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(lái)；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(jià)變換 ：對(duì)于一個(gè)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(jià)變換 ， 把它變換成若干個(gè)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(jià)； 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(jià) 。 ?專家系統(tǒng)的基本概念 ?專家系統(tǒng)與知識(shí)系統(tǒng)的關(guān)系 專家系統(tǒng)擁有的知識(shí)是專家知識(shí)，而且主要是經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)。 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(gè)重要措施。解釋系統(tǒng)這種輔助發(fā)現(xiàn)和更正知識(shí)庫(kù)中錯(cuò)誤的作用，對(duì)于專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)，起到了“助手”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(shí)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(duì)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(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，或者把它的值直接存放在全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)中。 規(guī)則： 初始事實(shí)： f1： 某動(dòng)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(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。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(shí)表示與知識(shí)推理 ?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 X F W Z P Q G I J K L M E A B C 元 級(jí) 推 理 機(jī)用戶提 出 領(lǐng) 域 子 目 標(biāo)元 知 識(shí) 庫(kù)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(shí)庫(kù)兩級(jí)推理專家系統(tǒng) 元知識(shí)推理 1）專家陳述知識(shí)的方法和計(jì)算機(jī)表達(dá)之間存在差異； 2）專家知識(shí)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