ch04决策支持系统(新)

Is
中国的陆地面积
960万平方公里
Is型语义网络
3 语义网络
基本的语义关系 (2)属性(类属)关系
Have ：表示一个结点具有另一个结点所描述的属性
Have
鸟
翅膀
Have属性关系语义网络
3 语义网络
基本的语义关系 (2)属性(类属)关系
A-Kind-of ：表示一个事物是另一个事物的一 种类型，表示隶属关系。
❖ 按此规则前提的判断得出结论的判断，由此回溯到上一 个规则的推理，一直回溯到目标的判断。
（2）逆向推理
V V
1、A B->G 2、C D->A 3、E->D
产生式规则库
推理过程：
G
A
B
B、C、E
事实库
D
E
C
3 语义网络
由J.R.Quilian于1968年在研究人类联想记忆时提出 的一种心理学模型。 基本思想： ❖ 用结点表示概念，用弧线表示概念之间的关系，将领
弧是有方向和标注的，方向体现了结点所代表的实体的 主次关系，即结点1为主，结点2为辅；
标注表示所连接的两个实体之间的语义联系。
3 语义网络
试用语义网络表示命题“某学校小学生坐车去春 游”。
某学校
属于 小学生 动作目的 春游
动作方式
坐车
3 语义网络
基本的语义关系
(1)Is-a和Part-of型关系 Is-a：表示一个事物是另一个事物的实例，表示 具体与抽象关系，此关系的一个最主要的特点是 属性的继承关系。
系统工程专业本科学员必修课
决策支持系统
第四章 智能决策支持系 统和智能技术的决策支持
本章内容
➢智能决策支持系统概述 ➢人工智能基本原理 ➢专家系统与智能决策支持系统 ➢神经网络的决策支持 ➢遗传算法的决策支持 ➢机器学习的决策支持
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 4.1.2 智能决策支持系统结构
（1）正向推理
算法：
❖ 逐条搜索规则库，对每一条规则的前提条件都检查事实库 中是否存在；
❖ 对前提条件中各子项，若事实库中不是全部都存在，放弃 该条规则；
❖ 若在事实库中全部存在，则执行该条规则，并结论放入到 事实库中；
❖ 反复执行上述过程，直至推出目标，并存放入事实库中。
（1）正向推理
例如：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。
3 语义网络
语义网络的推理
小米 AKO 谷物
eat
麻雀1 Is-a
麻雀 AKO
鸟
AKO
Have
Is-a
翅膀
语义网络继承推理示意图
动物 飞行工具
匹配的思想： 在知识库的语义网络中寻找与待求问题相符的语 义网络模式。
小米 AKO 谷物
eat
麻雀1 Is-a 麻雀 AKO
鸟
AKO
动物
Have 翅膀 Is-a 飞行工具
灵长类
Is-a
动物
Is-a型语义网络
3 语义网络
基本的语义关系 (1)Is-a和Part-of型关系
Part-of ：表示一个事物是另一个事物的一部分， 是部分与整体的关系。
轮胎
Part-of
汽车
Part-of型语义网络
3 语义网络
基本的语义关系 (1)Is-a和Part-of型关系
Is ：表示一个结点是另一个结点的属性
知识按其作用的层次可分为两类：
对象级知识：直接描述有关领域对象的知识 元级知识：描述对象级知识的知识
4.2.2 知识、知识表示
知识表示：
知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组 约定，是一种计算机可以接受的、用于描述知识的 数据结构，对知识进行表示就是把知识表示成便于 计算机存储和利用的某种数据结构。
是以各种不同方式把多个信息关联在一起的信息结 构。是人们对客观事物及其规律的认识，知识还包括人 们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。
4.2.2 知识、知识表示
计算机所处理的知识，按其作用可大致分为三类：
描述性知识：表示对象及概念的特征及其相互关系的知识， 及问题求解状况的知识，也称为事实性知识。 判断性知识：表示与领域有关的问题求解知识，如推理规则 等，也称启发性知识。 过程性知识：表示问题求解的控制策略，即如何应用判断性 知识进行推理的知识。
例如，下面就是几个产生式规则：
(1)如果银行存款利率下调，那么股票价格上涨； (2)如果炉温超过上限，则立即关闭风门； (3)如果键盘突然失灵且屏幕上出现怪字符，则是病
毒发作； 一条产生式规则就是一条知识。用产生式可以实现 推理和操作，产生式规则是知识表示形式。
产生式规则知识有正向和逆向两种推理方式。
所以，S类事物都是P
类比推理： 由两个（或两类）事物在某些属性上相同，进
而推断它们在另一个属性也可能相同的推理。
A事物有a、b、c、d属性，B事物有a、b、c属性（ 或a，、 b，、c，相似属性）
所以，B事物也可能有d 属性（或d，相似属性）
3.总结
（1）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了已知的知识范围；
1、A B->G 2、C D->A 3、E->D
产生式规则库
推理过程：
V V
B、C、E
事实库
（2）逆向推理
算法：
❖ 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，再找此 结论的规则；
❖ 重复上述过程，直到对某个规则的前提能够进行判断；
模型库管理系统
模型库
人工智能技术 专家系统 神经网络 遗传算法 机器学习
自然语言理解
数据库管理系统 数据库
（2）IDSS的简化结构图
用户
问题综合与交互系统
模型库管理系统
知识库管理系统 推理机
数据库管理系统
模型库
知识库
数据库
4.2 人工智能基本原理
4.2.1 逻辑推理 4.2.2 知识表示与知识推理 4.2.3 搜索技术
2 产生ห้องสมุดไป่ตู้规则
产生式规则的一般形式为：前件→后件
其中，前件就是前提，后件是结论或动作，前 件和后件可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组 成的表达式。
2 产生式规则
产生式规则知识一般表示为：if A then B
产生式规则的语义： 如果前提满足，则可得结论或者执行相应
的动作，即后件由前件来触发。所以，前件是 规则的执行条件，后件是规则体。
框架
明斯基1975年提出， 用来表示经验性知识
A-Kind-of
鸭嘴兽
哺乳动物
AKO属性关系语义网络
3 语义网络
基本的语义关系 (2)属性(类属)关系
Can ：表示一个结点能做另一个结点的事情。
eat 草鱼
水草
Can属性关系语义网络
3 语义网络
(3)其他关系 时间关系：指不同事物在其发生时间方面的先后关系。
Before：表示一个事物在一个事物之前发生； After：表示一个事物在一个事物之后发生；
✓原子公式：由谓词、括号和括号中的项组成
盒子是兰色的
兰色（盒子） 颜色（盒子、兰色）
值（颜色、盒子、兰色）
1 一阶谓词逻辑
✓连接词：用来组合原子公式以形成较复杂的合式公式。
∧—合取：P∧Q，当P、Q皆为真时，才为真，否则为假； 类似“AND” ∨—析取：P∨Q，当P、Q皆为假时，则为假，否则为真； 类似“OR” —蕴涵：P=>Q, 只有P为真，Q为假时，蕴涵式为假，否 则为真； ~ —否定：~P，当P为假时，才为真，否则为假。
举例：已知麻雀是一种鸟，求麻雀的特点。
试用语义网络表示命题“海浪把战舰轻轻地摇”
海浪
战舰
动作方式
晃动
轻轻
isa
isa 动作对象
某港海浪
某港战舰
动作主体
语义网的推理
问1 海浪和战舰有什么关系？(寻找概念间的关系) 问2 怎样晃动？(通过概念和关系寻找其他结点) 问3 晃动哪些战舰？(寻找概念间的关系)
归纳推理
（1）数学归纳法： A包含B1、B2，……
B1真，Bn → Bn＋1
A真
（2）枚举归纳推理：由所见的某一类事物的部分分子具有某种 属性，而且没有遇到相反的情况，于是得出这一类事物都具 有这种属性的一般性结论。
S1是P，S2 是P…… Sn是P， S1…Sn是S类中的部分分子，而且没有遇到相反的事例
演绎推理
（1）假言推理：“如果p，那么q”为真，同时“p”为真， 则推出“q”为真。 p→q，p┝ q
（2）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“如果p，那么r”为真。 p→q，q → r ┝ p →r
（3）假言易位推理：“如果p，那么q”为真，同时“非q” 为真，则推出“非p”为真。 p→q，～q ┝ ～p
1 一阶谓词逻辑
P
Q
T
T
T
F
F
T
F
F
P=>Q
T F T T
1 一阶谓词逻辑
✓量词：、 ，分别为全称量词和存在量词。 例子：“张某送给屋里的每个人一件礼物” （ y）{ [ IN(y , ROOM) ∧ HUMAN( y ) ] => (x) [GIVE(ZHANG , x , y) ∧ PRESENT(x)]}
知识表示的要求 1）表示能力：能够将问题求解所需的知识正确有 效地表达出来； 2）可理解性：所表达的知识简单、易于理解； 3）可访问性：能够有效地利用所表达的知识； 4）可扩充性：能够方便地对知识进行扩充。
4.2.2 知识、知识表示
知识表示的方法
谓词逻辑 产生式规则 语义网络 框架 剧本
1 一阶谓词逻辑
✓ IDSS实际上就是在DSS基础上增加了知识部件。
知识部件
知识库 知识管理系统 推理机
4.1.2 智能决策支持系统结构
1.人工智能的决策支持技术
（1）专家系统 （2）神经网络 （3）遗传算法 （4）机器学习 （5）自然语言理解
2.智能决策支持系统结构形式 （1）IDSS的基本结构形式
问题综合与交互系统
（2）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。这样的 结论未必是可靠的，需要经过严格的验证和证明。
4.2.2 知识、知识表示
知识的概念：
知识是加工了的、深思熟虑过的、经过推理了的、 已经达成共识的关于实体的状态以及实体之间的联系 的一系列事实，可以用来指导行动，是理解自然规律 并根据自然规律预测实际系统行为的能力。
2 产生式规则
产生式(Production)一词，首先是由美国 数学家波斯特（E.Post）提出来的。波斯特根据 替换规则提出了一种称为波斯特机的计算模型， 模型中的每一条规则当时被称为一个产生式。后 来，这一术语几经修改扩充，被用到许多领域。 例如，形式语言中的文法规则就称为产生式。产 生式也称为产生式规则，或简称规则。
谓词逻辑的合法表达式也称合式公式。它由原子公式、 连接词和量词组成。 ✓原子公式：由谓词、括号和括号中的项组成
办公地点关系
刘凌
401
陈东华 402
张明亮 418
办公地点（刘凌、401） 办公地点（陈东华、402） 办公地点（张明亮、418）
1 一阶谓词逻辑
谓词逻辑的合法表达式也称合式公式。它由原子公式、 连接词和量词组成。
域知识表示成一种结构图形式；
❖ 在语义网络中，寻找概念之间的内在联系，主要通过 语义网络的形式推理来回答两类问题：
✓ 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
3 语义网络
语义单元是由有向图表示的三元组(结点1,弧,结点2)
结点1
语义关系
结点2
结点代表实体，表示各种事物、概念、情况、属性、状 态、事件、动作等；
位置关系：指不同事物在位置方面的关系。
Located-on Located-at
Located-under Located-inside
Located-outside
3 语义网络
语义网络的推理
语义的推理过程主要有两种：继承和匹配
继承的思想： 对事物的描述从抽象结点传递到具体结点，从 而得到所需结点的属性值，通常是沿着Is-a， A-Kind-of等继承弧进行。
4.1.1 智能决策支持系统概念
✓ 1980年，Spraque提出DSS的三部件结构，是传统DSS结 构的典型代表。
✓ 1981年，Bonczek提出了DSS三系统结构，该结构中有 “知识系统”，使得不少学者将DSS划为人工智能的范畴， 研究知识表示与知识推理，这样，DSS与人工智能的专家 系统的界限变得模糊了。
4.2.1 逻辑推理
1.形式逻辑 是研究人的思维形式及其规律的科学，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属性的取值。 （2）判断：对概念的肯定或否定； （3）推理：从一个或多个判断推出一个新判断的过程。
2 推理的种类
演绎推理
归纳推理 类比推理
假言推理 三段论推理 假言易位推理 数学归纳法 枚举归纳推理