专家推理系统

2.1 Leabharlann Baidu-S证据理论
80 年代后， D-S 理论引起了归纳逻辑、人工智能等 领域的专家的关注，目前的发展状况是：在理论上， 它缺乏一个大家所认同的解释，主要有以下几种:
(1)上下概率解释；(2)随机译码范例； (3)可迁移信任模
型。
2.2 ER证据理论
接下来我们学习的基于置信规则库的专家系统就是基于规则的，并在
一般的IF-THEN规则上进行改进，可以更好处理各种信息。
1.1 专家系统
定义：专家系统， 首先要定义专家，顾 名思义，专家是指在 某一专业领域内，其 具有的专业知识与解 问题的能力达到很高 水平的学者。 专家系统：是指 利用存储在计算机内 的某一特定领域内的 专家知识，来解决过 去只有专家才能解决 的现实问题的计算机 系统。其基本结构图 如图1-1。
1.2基于置信规则库的专家系统
1.2基于置信规则库的专家系统
置信系统
1. 专家系统及置信规则库专家系统的提出 2.证据推理 3. 实例分析
2 证据推理算法
学习目的：
学习D-S算法
学习ER算法
对比DS和ER
2 证据推理
在工程实际中，除了定量、定性的信息，人类在决策过程中也具有不 可替代的作用，因此综合使用定量信息和专家提供的不完整的或不精确的 主观信息，对决策问题进行建模和分析是非常重要的。例如，在分析大型 复杂工程系统的安全性时，由于历史数据的缺乏，只能使用专家提供的信
息，而这些信息往往无法用定量数据描述。
为了有效利用带有各种不确定性的信息和知识，实现复杂决策问题的 建模，Yang等提出来基于证据推理算法的置信规则库推理算法(RIMER)。 RIMER的基本思想：当输入信息x到来后，利用ER算法对BRB中的置 信规则进行组合，从而得到BRB的最终输出。 基于置信规则库的专家系统又称BRB系统，学习 BRB系统建模，需要 掌握以下两点：
朴素贝叶斯
贝叶斯公式：
该定理有两个重要假设： ⑴独立性假设，即给定各个属性变量之间条件独立； ⑵一致性假设，即假设各个属性变量对变量的影响程度是一致的。
2.1 D-S证据理论
经典的归纳概率受限于其两个假设，难以合适的表达无知，区别 不信任和缺乏信任，因此我们提出了D-S证据理论，力图完整表达。 证据理论与Bayes理论区别： Bayes理论：需要有统一的识别框架、完整的先验概率和条件概率知识， 只能将概率分派函数指定给完备的互不包含的假设， 证据理论：用先验概率分派函数去获得后验的证据区间，证据区间量 化了命题的可信程度。可将证据分派给假设或命题， 提供了一定程度 的不确定性，即证据既可指定给互不相容的命题，也可指定给相互重 叠、非互不相容的命题。 注：证据理论满足比概率论更弱的公理系统，当概率值已知时，证 据理论就变成了概率论。
置信规则库专家系统 与复杂系统建模
讲解：王倩倩
置信系统
1. 专家系统及置信规则库专家系统的提出 2. 证据推理 3. 实例分析
1.专家系统及置信规则库专家系统的提出 学习目的：
了解专家系统的背景，及其结构、特点
了解置信规则库的表示方法 对比BRB系统与原专家系统的优势
1.1 专家系统
专家系统（ ES）是人工智能领域最活跃和最广泛的领域之一，主要应 用于商业和工业领域，并以信息处理的主流兴起，代替传统的数据处理器。 按照发展阶段的不同，可以将ES分为5个阶段：基于规则的、基于框架的、 基于案例的、基于模型的、基于 Web的。其中基于规则的专家系统是目前 最常用的方式，主要归功于大量成功的实例，以及简单灵活的开发工具， 它直接模仿人类的心理过程，利用一系列的规则来表示专家知识。
对于一个系统而言，通常会有许多条这样表示知识的规则，为了得
到最终目标，还需要将这些规则进行组合，关于组合在第2章中介绍。
1.2 基于置信规则库的专家系统
一个基本的规则库可由式（ 1-2 ）表示的一系列简单的 IF-THEN 规则组成。如果在IF-THEN规则的输出部分加入置信度，并且同时考 虑前提属性权重和规则权重，就可以得到置信规则。把一系列的置信 规则集合到一起便构成了置信规则库（BRB）。 在描述置信库时，引入了权重参数，用来表达数据和知识的不确 定性，这些权值可以在知识获取阶段由专家设置： 前提属性权重：一个前提属性的相对重要性。 规则权重：反映该条规则相对于推理结果的重要性。
数据库 知识库
推理机
解释器
人机接口
用户
专家
图1-1
1.2 传统IF-THEN规则
基于IF-THEN规则的专家系统描述如下：
R={x，A，D，F} （1-1）
1.2
传统IF-THEN规则
例如： IF （有毛 or 哺乳） and(( 有爪子 )and 有利牙 and前视 )or 吃肉） and 黄褐色and黑色条纹,THEN老虎 IF和THEN之间的就是前提属性，通过逻辑与和或来连接，综合这些 证据，我们可以得到结论，这种动物就是老虎。
2 证据推理
BRB系统用到的ER是在DS证据理论、决策理论、模糊理论、和传统IFTHEN规则库的基础上发展起来的，传统IF-THEN规则在上节中已学习，这 里我们继续学习D-S证据理论。 证据理论是由Dempster首先提出，并由沙佛 Shafer进一步发展起来的一 种处理不确定性的理论，因此又称为D-S理论。 DS 证据理论是一种不确定推理理论，它力图克服 Bayesian 理论的不足， 所以我们还要了解Bayesian理论。