第四章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持

《第四章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第四章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持（174页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、第四章 智能决策支持系 统和智能技术的 决策支持4.1 智能决策支持系统概述4.1.1 智能决策支持系统概念1.智能决策支持系统（intelligent decision support system,IDSS）是决策支持系统(DSS)与 人工智能(artificial intelligent,AD)技术相 结合的系统。2.人工智能技术主要是以知识处理为主题，利用 只是进行推理，完成人类定性分析的部分智能行 为。4.1.1 智能决策支持系统概念（续）3.人工智能技术融入决策支持系统后，使DSS 在模型技术与数据处理技术的基础上，增加 了知识推理技术，使DSS的定量分析和AI的 定性分析结合起来

2、，提高辅助决策和支持决 策的能力。4.知识部件由知识库、知识管理系统和推理机 组成。 知识库管理系统完成对知识的查询、浏览、 增加、删除、修改、维护等管理工作。 推理机完成对知识的推理。 知识推理是建立从初始概念到中间概念，最 后到目标概念的推理链。4.1.2 智能决策支持系统结构与智能决策有关的人工智能技术主要有：专 家系统、神经网络、遗传算法、机器学习、 自然语言理解。（1）专家系统v专家系统是利用大量的专门知识解决特定领 域中的实际问题的计算机程序系统。v专家系统中，知识的表示形式有产生式规则 、谓词公式、框架、语义网络等。v专家系统是利用专家的定性知识进行推理， 达到领域专家解决问题的

3、能力。4.1.2 智能决策支持系统结构（续）（2）神经网络v神经网络利用神经元的信息传播模型（MP模 型）进行学习和应用。v神经元的信息传播是一个多输入、单输出的 结构。v神经元之间的连接强度通过权值来表示。v神经元之间的连接权值是神经网络的知识， 是通过大量样本的学习而获得的。v神经网络中主要有：前馈式网络、反馈式网 络、自组织网络。4.1.2 智能决策支持系统结构（续）（3）遗传算法v遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优 化搜索方法。v遗传算法的处理对象是问题参数编码形 成的个体。v遗传过程用“选择、交叉、突变”3个算 子进行模拟，产生和优选后代群体，经 过若干代的遗传，将会获得满足问题目

4、标要求的优化解。4.1.2 智能决策支持系统结构（续）（4）机器学习v机器学习是让计算机模拟和实现人类的 学习，获取解决知识的问题。v机器学习方法主要是归纳学习和类比学 习。v比较成功的机器归纳学习方法有：覆盖 正例排斥反例的AQ学习方法、决策树ID3 、C4.5、粗糙集等方法。4.1.2 智能决策支持系统结构（续）（5）自然语言理解v自然语言理解是让计算机理解和处理人 类进行交流的自然语言。 v在人机交互中，可以简单的自然语言进 行理解与处理。 v自然语言处理过程是对一连串的文字表 示的符号串，经过词法分析识别出单词 ，经过句法分析将单词组成句子，再经 过语义分析理解句子的含义，变成计算 机

5、中的操作（如查询数据库）。4.1.2 智能决策支持系统结构（续）2.智能决策支持系统结构形式智能决策支持系统（IDSS）的基本结构为 ：图4.1 IDSS的基本结构4.1.2 智能决策支持系统结构（续）2.智能决策支持系统结构形式（续）人工智能技术可以概括为：推理机知识库。因此 ， IDSS结构可简化为：图 4.2 IDSS 的简 化结 构图4.2 人工智能基本原理4.2.1 逻辑推理1.形式逻辑形式逻辑主要用于形成概念，作出判断，进行推 理（1）概念： 概念反映事物的特有属性和它的取值； 概念用语言来表达。（2）判断： 判断是对概念的肯定或否定； 判断有全称的肯定判断和存在的肯定判断。（3）

6、推理： 推理是从一个或几个判断推出一个新判断的思维过程。4.2.1 逻辑推理（续）2.推理的种类推理的种类有3种演绎推理：从一般现象到个别（特殊）现 象的推理。归纳推理：从大量个别（特殊）现象到一 般现象的推理。类比推理：从个别（特殊）现象到个别（ 特殊现象的推理）4.2.1 逻辑推理（续）2.推理的种类（续）演绎推理目前专家系统的研究基本上属于演绎推理 范畴。演绎推理的核心是假言推理。假言推理 “如果p，那么q”为真，同时“p”为真 ，则推出“q”为真。 形式化语言描述为：4.2.1 逻辑推理（续）1）演绎推理（续）三段论推理 “如果p，那么q”为真，同时“如果q,那 么r”为真，则推出“如

7、果p，那么r”为真 。 形式化语言描述为：4.2.1 逻辑推理（续）1）演绎推理（续）假言易位推理（拒取式） “如果p，那么q”为真，同时“非q”为真 ，则推出“非p”为真。 形式化语言描述为：4.2.1 逻辑推理（续）2）归纳推理数学归纳法 用逻辑形式表达为： A包含B1，B2这种推导是严格的，结论是确实可靠的。4.2.1 逻辑推理（续） 2）归纳推理（续）枚举归纳推理 推理形式为：这种推理得到的结论是或然的，它 的可靠程度是和事例数量相关的。4.2.1 逻辑推理（续） 2）归纳推理（续）类比推理 推理形式为：类比推理得到的结论带有或然性。相类比事物的相同属性和推理的结论属性之 间的联系越是

8、带有必然性，结论的可靠程度 就越高。4.2.1 逻辑推理（续）3.总结演绎推理的结论没有超出已知的知识范 围，而归纳推理和类比推理的结论超出 已知的知识范围。演绎推理中由于前提和结论有必然联系 ，只要前提为真，结论一定为真。归纳 推理和类比推理中前提和结论，不能保 证有必然联系，具有或然性。需要经过 严格的验证和证明，使之形成新的理论 。4.2.2 知识表示与知识推理4.2.2.1 数理逻辑表示法数理逻辑用形式化语言（逻辑符号语言 ）进行精确（没有歧义）的描述，用数 学的方式进行研究。1.命题逻辑命题逻辑分为简单命题与复合命题简单命题是基本单位；复合命题是由简单命题通过联结词组 合而成的。4.

9、2.2.1 数理逻辑表示法（续）1.命题逻辑（续）命题逻辑中，有5个关系(5个联结词)： 优先级关系从高到低为：4.2.2.1 数理逻辑表示法（续）2.谓词逻辑谓词逻辑是对简单命题的内部结构的进一 步分析。谓词逻辑中，把反映某些特定个体的概念 称为个体词。把反映个体所具有的性质或若干个体之间 所具有的关系称为谓词。4.2.2.1 数理逻辑表示法（续）3.命题逻辑归结原理1：把公式转换成子句型 。 把公式转换成子句型的转换过程如下：消去蕴含符号“ ”。用 用德摩根律缩小的辖域，让进入括号 内。用用把公式化成合取范式。 消去联结词符号 。4.2.2.1 数理逻辑表示法（续）4.命题逻辑归结原理2：

10、归结过程归结过程为：对两个称为母子句的子句进 行归结，以产生一个新子句。归结时，一个子句以“正文字”形式出现 ，一个以“负文字”形式出现，归结后就 删除这两个“正负文字”，合并剩下的文 字。若最后产生空子句，则存在矛盾；若 没有产生空子句就一直进行下去。4.2.2.1 数理逻辑表示法（续 ）4.命题逻辑归结原理2：归结过程(续) 举例：假言推理：4.2.2.1 数理逻辑表示法（续）5.命题逻辑中的归结对公理集F、命题S的归结过程如下：把F的所有命题转换成子句型。把否定S的结果转换成子句型。重复下述归结过程，直到找出一个矛盾或 不能再归结： 挑选两个子句，称之为母子句。其中一个母子句 含L，另一

11、个母子句含L. 对这两个母子句作归结，结果子句称为归结式。 从归结式中删除L和L，得到所有文字的析取。 若归结式为空子句，则矛盾已找到；否则原归结 式加入到该过程中的现有子句集。4.2.2.2 产生式规则产生式规则知识一般表现为：if A then B,即表示为：如果A成立则B成立，简化为 ：产生式规则知识有正向、逆向两种推理方 式1. 正向推理 正向推理过程为：逐条搜索规则库，对每一条规则 的前提条件，检查事实库中是否存在。前提条件中 各子项，若在事实库中不是全部存在，放弃该条规 则；若在事实库中全部存在，则执行该条规则，把 结论放入事实数据库中。反复循环执行上面过程， 直至推出目标，并存入

12、事实库中为止。4.2.2.2 产生式规则（续）1. 正向推理（续） 例 :在产生式规则库中有3条规则，在事实库 中存在B、C、E 3个事实，且它们均为真， 希望通过正向推理，证明目标G为真（成立 ）。产生式规则与事实库的初始状态如图4.3所示图4.3 产生式规则库与事实库的初始状态4.2.2.2 产生式规则（续）1. 正向推理（续） 推理过程为：图4.3 产生式规则库与事实库的初始状态事实库的最后状态为：4.2.2.2 产生式规则（续）2. 逆（反）向推理逆向推理过程为：从目标开始，寻找以此目 标为结论的规则，并对该规则的前提进行判 断，若该规则的前提中某个子项是另一规则 的结论时，再找此结论

13、的规则，重复以上过 程，直到对某个规则的前提能够进行判断。 按此规则前提判断（“是”或“否”）得出 结论的判断，由此回溯上一个规则的推理， 一直回溯到目标的判断。在计算机上实现逆向推理用规则栈来完成。4.2.2.2 产生式规则（续）2. 逆（反）向 推理（续）例子：对图4.3 采用逆向推理图4.3 产生式规则库与事实库的初始状态逆向推理每次推理改变的过程为：4.2.2.3 语义网络语义网络是以网络形式把概念之间用弧线 连接起来，构成知识的一种表示形式。语义网络把问题中的概念用结点表示。语义网络概念之间的关系用弧来表示。语义网络推理表现为对结点的访问以及结 点间关系的检索，即体现为对语义网络的

14、联想过程。4.2.2.3 语义网络（续）语义网络中，通过语言网络的形式推理回 答两类问题：从概念结点间问它们之间的关系。通过概念和关系问其他结点。4.2.2.3 语义网络（续）例 ：问：海浪和轮船有什么关系？（寻找概念间的关系 ） 答：某港海浪晃动某港轮船。（通过中间概念结点 建立起关系） 问：怎样晃动？（通过概念和关系寻找其他结点) 答：猛烈地晃动。 问：晃动哪些轮船？（寻找概念间的关系） 答：晃动某港轮船。4.2.2.4 框架 框架由一组描述物体的各个方面的槽（属性）所 组成。每个槽又可包含若干侧面，每个侧面都有自 己的名字和填入的值。 一般的框架结构为：4.2.2.4 框架（续） 没有侧

15、面的框架简化为：4.2.2.4 框架（续） 槽值可以有以下几种类型：1) 具体值value。2) 默认值default。3) 过程值procedure。4) 另一框架名。5) 空(待填入)。4.2.2.4 框架（续） 对框架最主要的推理形式为：填充槽值。 填充槽值实现的主要办法为：匹配与继承。1) 匹配 v 匹配是一类事物的完整描述。事物之间的匹 配只能是部分相同槽的匹配。v 例如：王强的行动和音量像消防车。现在对 王强与消防车的进行框架匹配，以找出对王 强行动与音量的描述。4.2.2.4 框架（续）1) 匹配 （续）框架1： 王强是 人性别 男行动 音量 进取心 中等框架2： 消防车是 车辆颜色 红行动 快音量 极高载物 水4.2.2.4 框架（续）2)继承3)继承有：直接继承与复杂继承I.直接继承是指在框架网络中下层框架直接 从上层框架中继承所有的属性值和条件。II. 时序继承是指有条件的继承。框架名： 旧中国政体：资产阶级专政面积： 960万平方公里人口： 4.5亿领导党派：国民党 框架名： 新中国政体：人民民主专政面积： 960万平方公里人口： 4.5亿（1949年时 ）领导党派：共产党4.2.2.5 剧本剧本是描述一定范围内一串原型事物的结构。1.剧本的组成剧本由6个部分组成：1)