人工智能原理ch45()53-資料下載頁
2025-02-20 15:23本頁面
【正文】 搖尾 (FD ) 狗（ FD） 終止在事實節(jié)點前的臵換為 {MT/Y}， {FD/X}。把它應用到目標表達式，就得到了該問題的解答。 規(guī)則雙向演繹系統(tǒng) 在上兩節(jié)中，我們所討論的基于規(guī)則的正向演繹系統(tǒng)和逆向演繹系統(tǒng)都具有局限性（正向 L=W，逆向 W=L）。 我們希望能夠構(gòu)成一個組合的系統(tǒng)，使它具有正向和逆向兩系統(tǒng)的優(yōu)點，以克服各自的缺點（局限性）。這個系統(tǒng)就是我們所要研究的規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)。 不斷用 F規(guī)則和 B規(guī)則對與或圖進行擴展，進行適當?shù)呐Z換與合一。一個簡單的終止條件是某個判定與或圖根節(jié)點是否為可解過程的直接歸納。這個終止條件是建立在事實節(jié)點和目標節(jié)點的一種叫做 CANCEL的對稱關(guān)系的基礎上的。 不確定性推理 對于許多比較復雜的人工智能系統(tǒng)，往往含有復雜性、不完全性、模糊性和不確定性。當采用產(chǎn)生式系統(tǒng)或?qū)＜蚁到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)時，要求設計者建立某種不確定性的計算和推理過程。有兩種不確定性，即關(guān)于證據(jù)的不確定性和關(guān)于規(guī)則的不確定性。 關(guān)于證據(jù)的不確定性 觀察事物時，所看到的事實經(jīng)常具有某種不確定性。例如，當你觀察某種動物的顏色時，你可能說這種動物的顏色看起來是白色的，但也可能是灰色的。這就是說，你的觀察帶有某種程度的不確定性，導致證據(jù)的不確定性。 一般，通過對事實賦于一個介于 0和 1之間的系數(shù)來表示事實的不確定性。 1代表完全確定，0代表完全不確定。這個系數(shù)被稱為可信度。當規(guī)則具有一個以上的條件時，就需要根據(jù)各條件的可信度求得總條件部分的可信度。已有的方法有兩類： 1. 以模糊集理論為基礎的方法 按這種方法， 把所有條件中最小的可信度作為總條件的可信度 ，看起來好像是符合模糊集理論的。 CT=minCT 有時把這種處理可信度的方法，稱之為以模糊集理論為基礎的方法。 在 MYCIN系統(tǒng)中主要采用這種方法。這種方法類似于當把幾根繩子連接起來使用時，總的繩子強度與強度最差的繩子的強度相同。 2. 以概率為基礎的方法 總的證據(jù)可信度為各證據(jù)可信度的乘積 。CT=CT1*…*C Tn 探礦專家系統(tǒng) PROSPECTOR就采用這種方法。 關(guān)于規(guī)則和結(jié)論的不確定性 規(guī)則的不確定性，它表示 當規(guī)則的條件被完全滿足時，產(chǎn)生某種結(jié)論的不確定程度 。它也是以賦予規(guī)則在 0和 1之間的系數(shù)的方法來表示的。 例如：規(guī)則：如果啟動器發(fā)出刺耳的噪聲 那么這個啟動器壞的可能性是 該規(guī)則表示，如果事實完全肯定（ ），那么結(jié)論的可信度為 。如果規(guī)則的條件部分不完全確定，即條件可信度不為 1，此時求結(jié)論的可信度簡單方法： 結(jié)論的可信度為條件可信度與規(guī)則可信度的乘積 CJ=CG*CT Cout 規(guī)則不確定性 多個規(guī)則支持同一結(jié)論的不確定性 當多個規(guī)則支持同一結(jié)論時，如何根據(jù)這些規(guī)則結(jié)論的可信度求得該結(jié)論的可信度呢， 同樣有兩種方法 。 規(guī)則：如果 該動物有毛發(fā) 那么 它是哺乳動物 規(guī)則：如果 該動物能產(chǎn)乳 那么 它是哺乳動物 1. 基于模糊集理論的方法 取支持該結(jié)論的各規(guī)則的結(jié)論可信度的最大值作為結(jié)論的可信度 。 （規(guī)則 1的結(jié)論可信度 CJ1為 ，規(guī)則 2的結(jié)論可信度 CJ2為 ，則總的結(jié)論可信度 CJ為 ） CJ=maxCJi i 2. 基于概率論的方法 定義：規(guī)則 i的結(jié)論可信度為 CJi，可信性比例為RJi。 一組規(guī)則支持結(jié)論的可信度，可用以下方法求得： （ 1）首先把各規(guī)則結(jié)論的可信度 CJi轉(zhuǎn)換成可信性比例 RJi?？尚判员壤?RJi和可信度 CJi之間的關(guān)系為： RJi= CJi/(1 CJi)， CJi= RJi/(1+ RJi) （ 2）把各規(guī)則結(jié)論的可信性比例 RJi相乘以求得這些規(guī)則所支持結(jié)論的可信性比例。 RJ=RJ1*RJ2*…*R Jn （ 3）按公式求結(jié)論的可信度 CJ:CJ= RJ/(1+RJ) 當條件不確定性、規(guī)則不確定性、多個規(guī)則支持同一結(jié)論時，可按順序依次解決。 MYCIN醫(yī)療專家系統(tǒng)采用反向推理和深度優(yōu)先搜索的方法，用到不確定性推理方法，它用于診斷和治療感染性疾病。步驟 4個： 1. 確定患者有無需要治療的細菌性感染。 2. 確定可能引起感染的有機體。 3. 確定對引起感染的有機體有抑制作用的藥物。 4. 選擇一種或幾種對治療患者的感染是最合適的藥物。 前兩步診斷，后兩步治療。 有咨詢模塊、動態(tài)數(shù)據(jù)庫（推理記錄）、解釋模塊、知識庫等。 演講完畢，謝謝觀看！
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