智能决策理论与方法PPT(共55页)
合集下载
决策理论与方法讲义(PPT 65页)
准确、完备的信息是决策的基础。任何决策都要从收集、分析信息入手。
（二）效益原则
这里的效益包括两层意思，其一是指决策所要取得的效益；其二是指决策过程本身的效益。
（三）系统原则
决策应坚持系统的原则，坚持局部效果服从整体效果、当前利益与长远利益相结合，谋求决策目标与内 部条件及外部环境之间的动态平衡，使决策从整体上最优或令人满意。
二、决策分析的定量方法
决策分析的定量方法是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其它分析技术建立 起可以表现数量关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。现实中的很多问题都可借助这种方法进行分 析，如，如企业生产中的配料、下料问题、总产值、利润额、产品的生命周期等。
三、综合决策
由于决策分析的定性和定量方法在使用上都有一定的局限性，为了使决策结果比较切合实际，提高决 策的质量，在实际工作中，应把这两种方法结合起来应用，形成综合决策法。
教育部高等教育司 2004年9月
《决策理论与方法》教学服务资源
主编简介
郭立夫：
教授，博士生导师，吉林大学管理学院技术经 济系副主任，吉林省统计学会理事。
主要从事资源最优化配置，决策理论方法的教 学科研工作。
曾主编《运筹学》、《管理数学》等三部教材， 在《中国管理科学》等国内外刊物上发表过二十多 篇专业论文，主持省部级科研项目近十项。曾获省 部级科技进步二、三等奖各一项。
（八） 反馈原则
决策执行中的信息反馈是非常必要的，否则决策就很难达到预期的效果。
（九）民主原则
决策时应坚持民主原则实行民主决策，充分调动各系统、各类人员的积极性、主动性和创造性，以求高 效率、高效益地解决决策问题、实现决策目标。
第三节 决策分析的步骤与追踪决策
（二）效益原则
这里的效益包括两层意思，其一是指决策所要取得的效益；其二是指决策过程本身的效益。
（三）系统原则
决策应坚持系统的原则，坚持局部效果服从整体效果、当前利益与长远利益相结合，谋求决策目标与内 部条件及外部环境之间的动态平衡，使决策从整体上最优或令人满意。
二、决策分析的定量方法
决策分析的定量方法是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其它分析技术建立 起可以表现数量关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。现实中的很多问题都可借助这种方法进行分 析，如，如企业生产中的配料、下料问题、总产值、利润额、产品的生命周期等。
三、综合决策
由于决策分析的定性和定量方法在使用上都有一定的局限性，为了使决策结果比较切合实际，提高决 策的质量，在实际工作中，应把这两种方法结合起来应用，形成综合决策法。
教育部高等教育司 2004年9月
《决策理论与方法》教学服务资源
主编简介
郭立夫：
教授，博士生导师，吉林大学管理学院技术经 济系副主任，吉林省统计学会理事。
主要从事资源最优化配置，决策理论方法的教 学科研工作。
曾主编《运筹学》、《管理数学》等三部教材， 在《中国管理科学》等国内外刊物上发表过二十多 篇专业论文，主持省部级科研项目近十项。曾获省 部级科技进步二、三等奖各一项。
（八） 反馈原则
决策执行中的信息反馈是非常必要的，否则决策就很难达到预期的效果。
（九）民主原则
决策时应坚持民主原则实行民主决策，充分调动各系统、各类人员的积极性、主动性和创造性，以求高 效率、高效益地解决决策问题、实现决策目标。
第三节 决策分析的步骤与追踪决策
智能决策课件
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
*
智能制造技术导论
二、 智能决策的技术特征
数据驱动技术
第三章 智能制造之智能决策
人机交互技术
决策支持技术
知识推理技术
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
1. 数据驱动技术
• 数据库系统是智能决策支持系统重要的组成部分，是信息存储、处理的基础。数据库技 术的发展主要经历了层次模型、网状模型以及关系模型数据库三个发展阶段。
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
2.决策支持技术
• 决策支持技术主要用来解决非结构化、半结构化问题，以区别于处理结构化问题的信息 系统。
• 决策支持系统是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非 结构化决策的计算机应用系统。
• 可分为三类：结构化决策，非结构化决策和半结构化决策。
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
3. 知识推理技术
• 知识推理是指在计算机或智能系统中，模拟人类的智能推理方式，依据推理控制策略 ，利用形式化的知识进行机器思维和求解问题的过程。
• 智能系统的知识推理过程是通过推理机来完成的，所谓推理机就是智能系统中用来实 现推理的程序。
• 智能系统的知识推理包括两个基本问题：一是推理方法；二是推理的控制策略
2024/7/23
《智能制造技术导论》微课系列 —— 智能决策
第三章 智能制造之智能决策
智能决策
定义 技术特征
数据驱动技术 决策支持技术 知识推理技术 人机交互技术
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
第04讲智能决策理论与方法-1.ppt
数据预处理—空值估算
❖ 空值是指属性值未知且不可用、与其它任何值都不相同的符 号。在样本数据集中，空值在所有非主码属性中都可能出现。 空值出现的主要原因： ✓ 在信息收集时忽略了一些认为不重要的数据或信息提供 者不愿意提供，而这些数据对以后的信息处理可能是有 用的； ✓ 某些属性值未知； ✓ 数据模型的限制。
2020年10月17日9时50分
知识发现—动机
推理机
推理结果
问题请求
决策者
知识库
数据挖掘工具
背景知识 领域专家
数据中心
❖ 优点 ✓ 知识独立于问题本身 ✓ 知识的获取主要通过数据挖掘实现 ✓ 有创造性收获
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2020年10月17日9时50分
Data Mining within the DSS
若其属性ci
的取值在区间
[ci j 1
,
ci j
)(
j
(1,2,,
ki
))
内，则将属
性值重新标记为j。这样就把原来含有连续属性的样本数据集
A转换成离散化的数据集 AP 。因此离散化问题本质上可归结
为利用选取的分割点对属性的值域空间进行划分的问题。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2020年10月17日9时50分
等信息量分割首先将测量值进行排序，然后将属性值域分成 k个区间，每个区间包含相同数量的测量值。假设某个属性 的最大属性值为xmax ，最小属性值为xmin ，用户给定的分割 点参数为k，样本集中的对象个数为n，则需要将样本集中的 对象按该属性的取值从小到大排列，然后按对象数平均划分 为k段即得到分割点集，每两个相邻分割点之间的对象数均 为n/k。
❖ 解决问题的主要理论方法：人工智能与不确定性理论
决策的基本理论及方法 PPT课件
决策的基本理论及方法
一 、 概 论 、 定 义 及 分 类
决策是管理中经常发生的一种 活动, 决策科学是一门综合性系 统科学.
所谓决策, 通俗地讲就是选择. 决策方法根据决策事件所处的 环境可分为确定性决策, 风险型 决策和不定型决策.
确定性决策：
二 、 确 定 性 决 策
指对在未来状况下 事件所发生的结果 完全掌握的情况作 出决策.
汽车数 概 率 15 0.13 16 0.17 17 0.18 18 0.26 19 0.14 20 0.07 21 0.03 22 0.02
３.2
最大 可能 准则
最大可能准则的思想是 将风险型决策问题化到 确定型问题, 根据概率越 大, 发生可能性就越大, 于是将未来发生的状态 就选取概率最大的一种 状况, 从而化为确定型决 策.
例 ３.2
某飞机制造厂, 每月销售量为 0, 1, 2 架三种状态, 根据历史资料 分析得这三种状况的概率分别 为 P1=0.1, P2=0.7, P3=0.2. 每销 售一架将赢利 1000万元, 每滞 销一架将亏损100万元.试问该 厂每月生产几架飞机获益最大?
最 大 最小
7 9 7 7 5
4 2 3 3 3
4.4 等可 能准 则
该方法将所有销售状态发生的概率 认为均相等 , 于是将不确定型问题 转化为风险型问题 , 再用期望值法 即可找到最优方案. 认为各销售状态出现的可能为 0.25, 各方案的期望值分别为 5.5, 5.25, 5.0, 5.5, 4.5. 认为方案A1或 A4 为最优方案.
四
不定 型决 策模 型及 求解
某厂产品销售状态有 “差、一般、好、 很好”四种情况，分别记为：S1, S2, S3, S4。 生产方案有“试生产、小批 量生产、一般量生产、批量生产、大 批量生产”五种，分别记为： A1, A2, A3, A4 和 A5。 各方案在各销售状态下利润如左表。 试问按何种方案生产可获益最大？
一 、 概 论 、 定 义 及 分 类
决策是管理中经常发生的一种 活动, 决策科学是一门综合性系 统科学.
所谓决策, 通俗地讲就是选择. 决策方法根据决策事件所处的 环境可分为确定性决策, 风险型 决策和不定型决策.
确定性决策：
二 、 确 定 性 决 策
指对在未来状况下 事件所发生的结果 完全掌握的情况作 出决策.
汽车数 概 率 15 0.13 16 0.17 17 0.18 18 0.26 19 0.14 20 0.07 21 0.03 22 0.02
３.2
最大 可能 准则
最大可能准则的思想是 将风险型决策问题化到 确定型问题, 根据概率越 大, 发生可能性就越大, 于是将未来发生的状态 就选取概率最大的一种 状况, 从而化为确定型决 策.
例 ３.2
某飞机制造厂, 每月销售量为 0, 1, 2 架三种状态, 根据历史资料 分析得这三种状况的概率分别 为 P1=0.1, P2=0.7, P3=0.2. 每销 售一架将赢利 1000万元, 每滞 销一架将亏损100万元.试问该 厂每月生产几架飞机获益最大?
最 大 最小
7 9 7 7 5
4 2 3 3 3
4.4 等可 能准 则
该方法将所有销售状态发生的概率 认为均相等 , 于是将不确定型问题 转化为风险型问题 , 再用期望值法 即可找到最优方案. 认为各销售状态出现的可能为 0.25, 各方案的期望值分别为 5.5, 5.25, 5.0, 5.5, 4.5. 认为方案A1或 A4 为最优方案.
四
不定 型决 策模 型及 求解
某厂产品销售状态有 “差、一般、好、 很好”四种情况，分别记为：S1, S2, S3, S4。 生产方案有“试生产、小批 量生产、一般量生产、批量生产、大 批量生产”五种，分别记为： A1, A2, A3, A4 和 A5。 各方案在各销售状态下利润如左表。 试问按何种方案生产可获益最大？
第04讲智能决策理论与方法1
第04讲智能决策理论与方法1
知识发现—空值估算
v 空值处理的常用方法： ™ 从训练集中移去含未知值的实例； ™ 用某个最可能的值进行替换； ™ 基于样本中其它属性的取值和分类信息，构造规则来预 测丢失的数据，并用预测结果“填补”丢失值； ™ 应用贝叶斯公式确定未知值的概率分布，选择一最可能 的值填补空值或根据概率分布用不同值填补空值形成多 个对象； ™ 将含有未知值的一个给定样本数据集转换成一个新的、 可能不相容的但每个属性值均已知的数据集，方法是将 某个属性的未知值用所有该属性的可能值替换形成多个 数据集。
™ 聚类(相容关系)：聚类也叫分段，就是将数据库中的实 体分成若干组或簇，每簇内的实体是相似的。规则形式 为IF O1与O2相似 Then O1、O2在同一簇。对象相似的判 断方法有多种如距离法。典型方法：K-means
第04讲智能决策理论与方法1
知识发现—基本概念
™ 发现特征规则：特征规则是刻划某个概念的特征的断言， 它相当于分类规则的逆命题。例如病症是某种疾病的特 征。规则一般形式是：IF A类 Then 特征表达式。
第04讲智能决策理论与方法1
知识发现—基本概念
™ 结果评价：确定所发现模式的可信度。基本方法是将样 本数据集分成二部分，一部分是训练集用来发现模式， 另一部分是测试集，分析结果的可信度。
™ 处理结果维护：信息处理所涉及的样本数据集常常是动 态变化的，因此需要对所处理的结果进行维护以保证结 果与数据的变化相一致。维护可以对数据变化引起的特 殊问题重新应用所建立的处理方法，或者应用某种增量 处理算法。
•·规则归纳 •·贝叶斯网络
•·基于案例推 •·模糊逻辑
理
•·粗糙集理论
•·遗传算法 •·证据理论
•·神经网络
知识发现—空值估算
v 空值处理的常用方法： ™ 从训练集中移去含未知值的实例； ™ 用某个最可能的值进行替换； ™ 基于样本中其它属性的取值和分类信息，构造规则来预 测丢失的数据，并用预测结果“填补”丢失值； ™ 应用贝叶斯公式确定未知值的概率分布，选择一最可能 的值填补空值或根据概率分布用不同值填补空值形成多 个对象； ™ 将含有未知值的一个给定样本数据集转换成一个新的、 可能不相容的但每个属性值均已知的数据集，方法是将 某个属性的未知值用所有该属性的可能值替换形成多个 数据集。
™ 聚类(相容关系)：聚类也叫分段，就是将数据库中的实 体分成若干组或簇，每簇内的实体是相似的。规则形式 为IF O1与O2相似 Then O1、O2在同一簇。对象相似的判 断方法有多种如距离法。典型方法：K-means
第04讲智能决策理论与方法1
知识发现—基本概念
™ 发现特征规则：特征规则是刻划某个概念的特征的断言， 它相当于分类规则的逆命题。例如病症是某种疾病的特 征。规则一般形式是：IF A类 Then 特征表达式。
第04讲智能决策理论与方法1
知识发现—基本概念
™ 结果评价：确定所发现模式的可信度。基本方法是将样 本数据集分成二部分，一部分是训练集用来发现模式， 另一部分是测试集，分析结果的可信度。
™ 处理结果维护：信息处理所涉及的样本数据集常常是动 态变化的，因此需要对所处理的结果进行维护以保证结 果与数据的变化相一致。维护可以对数据变化引起的特 殊问题重新应用所建立的处理方法，或者应用某种增量 处理算法。
•·规则归纳 •·贝叶斯网络
•·基于案例推 •·模糊逻辑
理
•·粗糙集理论
•·遗传算法 •·证据理论
•·神经网络
智能决策理论与方法解析PPT课件精选全文
Confidence | A B | | A|
2024年9月23日3时49分
第16页/共52页
知识发现—基本概念 • 分类(等价关系，判别)：按类标签(为数据库中的某属性集，一般仅包含一个属性)对数据库中的对象 进行分类，具有相同标签值或标签值在指定区间内的对象属于同类。分类规则是判断某个对象属于某 类的充分条件即对象具有某类的属性时则表示该对象属于该类。其规则形式一般为IF LogicExp Then A类 Else B类。主要方法：逻辑回归、判别分析、决策树、ANN、粗糙集、SVM等。
• 解决问题的主要理论方法：人工智能与不确定性理论
2024年9月23日3时49分
第1页/共52页
智能决策理论与方法
1、智能决策理论的形成背景 2、知识发现 3、机器学习 4、不确定性理论
2024年9月23日3时49分
第2页/共52页
智能决策理论与方法—形成背景
• 人类面临越来越复杂的决策任务和决策环境：
• 针对可建立精确数学模型的决策问题，由于问题的复杂性，如组合爆炸、参数过多等而无法获得问题 的解析解，需要借助AI中的智能搜索算法获得问题的数值解；
• 针对无法建立精确数学模型的不确定性决策问题、半结构化或非结构化决策问题，需要借助AI方法建 立相应的决策模型并获得问题的近似解。
2024年9月23日3时49分
mm
profit
age
20
30
40
50
2024年9月23日3时49分
0
回归模型 0
第20页/共52页
neural liner
500
100 mins
0
知识发现—基本概念
• 数据挖掘方法
Data Mining
第04讲智能决策理论与方法-176
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
数据预处理—连续属性离散化
问题描述
1 23
ki-1 ki
……
c si
ci 0
ci 1
i 2
c c e i
i
ki 1
ki
i
设 A U, C D 为一样本数据集，U {x1 , x2 ,, xn } 为非空有限
集合，C是条件属性集，D是决策属性集。假设对于任意ci C
2019年11月22日7时0分
智能决策理论与方法
1、智能决策理论的形成背景 2、知识发现 3、粗糙集理论 4、机器学习
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
知识发现—动机
智能决策的核心是如何获取支持决策的信息和知识。
推理机
推理结果
问题请求
决策者
知识库
知识工程师 领域专家
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
数据预处理—空值估算
空值处理的常用方法： 从训练集中移去含未知值的实例； 用某个最可能的值进行替换； 基于样本中其它属性的取值和分类信息，构造规则来预 测丢失的数据，并用预测结果“填补”丢失值； 应用贝叶斯公式确定未知值的概率分布，选择一最可能 的值填补空值或根据概率分布用不同值填补空值形成多 个对象； 将含有未知值的一个给定样本数据集转换成一个新的、 可能不相容的但每个属性值均已知的数据集，方法是将 某个属性的未知值用所有该属性的可能值替换形成多个 数据集。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
2019年11月22日7时0分
为什么要开展数据挖掘？
《决策理论与方法》课件
决策理论的分类
介绍基于不同决策理念和原则的分类。
主要决策理论
深度研究预期效用理论等核心决策理论。
3. 决策方法
1
决策方法的分类
归纳各类决策方法，如定性和定量决策方法。
2
主要决策方法
介绍常用决策方法如因果图和决策树等。
4. 投资决策
投资决策的基本概念
解释投资决策的含义和关键要素。
投资风险分析
分析投资决策中的风险和不确定性。
决策理论与方法的应 用场景
展示决策理论与方法在不 同领域的应用案例。
决策理论与方法的未 来发展趋势
探讨决策理论与方法未来 的发展方向。
《决策理论与方法》PPT 课件
这是关于决策理论与方法的PPT课件，将带你深入了解决策的概念、环境以及 各种决策理论和方法。让我们一起探索决策的奥秘！
1. 简介
决策概念
了解决策的定义和重要性。
决策对象
研究决策的主体，包括个人、组织和社会等。
决策环境
探讨影响决策的因素，如不确定性和风险。
2. 决策理论
投资项目评价指标
介绍常用的投资项目评价指标。
5. 生产决策
生产决策的基本概念
讨论生产决策的定义和目标。
生产流程设计
生产效率提升
探讨如何设计高效的生产流程。
介绍提高生产效率的方法和策 略。
6. 营销决策
营销决策的基本概念
解释营销决策的定义和重要性。
市场分析方法
介绍常用的市场分析方法，如SWOT分析。
营销策略制定
探讨制定有效营销策略的步骤和考虑因素。
7. 供应链决策
1
供应链决策的基本概念
了解供应链决策的定义和重要性。
智能决策理论与方法(PPT 76张)
等区间分割是将连续属性的值域等分成
一般由用户确定。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
( ki N )个区间, k i
数据预处理—连续属性离散化
假设某个属性的最大属性值为xmax，最小属性值为xmin，用 户给定的分割点参数为k，则分割点间隔为δ=(xmax-xmin)/k， 所得到的属性分割点为xmin+i，i=1,2,…,k。 (2)等信息量离散化方法 等信息量分割首先将测量值进行排序，然后将属性值域分成 k个区间，每个区间包含相同数量的测量值。假设某个属性 的最大属性值为xmax ，最小属性值为xmin ，用户给定的分割 点参数为k，样本集中的对象个数为n，则需要将样本集中的 对象按该属性的取值从小到大排列，然后按对象数平均划分 为k段即得到分割点集，每两个相邻分割点之间的对象数均 为n/k。
数据中心
优点
知识独立于问题本身 知识的获取主要通过数据挖掘实现
有创造性收获
决策理论与方法-智能决策理论与方法
Data Mining within the DSS
决策理论与方法-智能决策理论与方法
知识发现—动机
KDD带来的新问题
知识发现问题：如何从数据中将知识挖掘出来？
面临许多技术问题：如数据异构问题、数据具有 噪音且信息不完整、使用什么样的挖掘算法、知 识如何表示等
针对可建立精确数学模型的决策问题，由于问题的复杂
性，如组合爆炸、参数过多等而无法获得问题的解析解， 需要借助AI中的智能搜索算法获得问题的数值解； 针对无法建立精确数学模型的不确定性决策问题、半结 构化或非结构化决策问题，需要借助AI方法建立相应的 决策模型并获得问题的近似解。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
决策理论与方法课件PPT1决策分析概述
头脑风暴法
通过小组讨论和集思广益的方 式来产生新的创意和解决方案
。
情景分析法
通过对未来可能发生的不同情 景进行分析，制定相应的应对
策略。
SWOT分析法
通过对组织内部的优势、劣势 、机会和威胁进行分析，制定
相应的战略和决策。
混合分析方法
综合评价法
系统分析法
将定性和定量方法结合起来，对多个方案 进行综合评价和比较。
风险分析与管理
决策分析的步骤 方案制定与评估 决策实施与监控
重要性
提高决策的科学性和准确性
通过数学模型和定量分析，决策分析能够更准确地预测未来，减 少主观臆断和经验主义的误差。
优化资源配置
决策分析能够帮助决策者更合理地分配资源，实现资源利用的最大 化，提高整体效益。
增强风险防范能力
通过风险分析和评估，决策分析能够帮助决策者识别潜在风险，制 定相应的应对策略，降低决策失败的风险。
总结词
数据质量对决策分析至关重要，缺乏高质量数据可能导致决策失误。
详细描述
在决策分析中，数据是基础。如果数据不足或不准确，会导致决策者无法全面了 解情况，从而做出错误的判断。为了解决这一问题，需要加强数据收集和整理， 提高数据质量，确保数据的准确性和完整性。
主观偏见和情绪影响
总结词
主观偏见和情绪是影响决策分析的重要因素，需要避免或减少其影响。
概率决策法
基于概率统计的方法，通过预测可能 的结果和发生的概率来进行决策。
线性规划法
通过线性方程组来描述决策问题，寻 找最优解的方法。
动态规划法
将复杂的长期决策问题分解为一系列 的短期子问题，通过求解子问题的最 优解来得到原问题的最优解。
定性分析方法
决策理论与方法概述(PPT 75页)
时出现状态j的后果
解决问题的主要理论方法：概率论与数理统计
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
随机决策理论与方法
1、主观概率 2、效用函数 3、决策准则 4、贝叶斯决策分析
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
主观概率—概率的定义
古典概率的定义：在相同条件下进行了n次试验（随机试 验），其中事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数，比 值nA/n称为事件A发生的频率，记为fn(A)，则古典概率的定 义为：p(A)=limn→∞fn(A)
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
主观概率—先验分布估计：打赌法
打赌法（离散型）
设打赌者(A)的个人财产为W。设事件E发生时A获得收入 为p，(0<p<1；p<<W：保证打赌者的效用函数是线性的)， 不发生时A获得的收入为1-p。调整p值使A感觉无论事件 E是否发生，其收入基本相同，即(E)×p=(1-(E))×(1p)。则事件E发生的可能性(E)=1-p。
气候状况的先验分布：
(1)+(2)+(3)=1; (1)/((2)+(3))=3/2; (2)=(3) 解得： (1)=0.6，(2)=0.2，(3)=0.2
思考：设某决策问题有n个状态，有m个专家对各状态发 生的可能性进行了比较评估，我们如何综合利用所有专 家的评估结果得到最终的先验分布？
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
效用函数—效用的定义
效用就是偏好的量化值。决策的目标就是使期望效 用极大化。
基本概念及符号
严格序>：a>b表示a优于b。满足传递性和反对称性。 无差异~：a~b表示a与b无差异。满足自反性、对称性和
解决问题的主要理论方法：概率论与数理统计
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
随机决策理论与方法
1、主观概率 2、效用函数 3、决策准则 4、贝叶斯决策分析
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
主观概率—概率的定义
古典概率的定义：在相同条件下进行了n次试验（随机试 验），其中事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数，比 值nA/n称为事件A发生的频率，记为fn(A)，则古典概率的定 义为：p(A)=limn→∞fn(A)
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
主观概率—先验分布估计：打赌法
打赌法（离散型）
设打赌者(A)的个人财产为W。设事件E发生时A获得收入 为p，(0<p<1；p<<W：保证打赌者的效用函数是线性的)， 不发生时A获得的收入为1-p。调整p值使A感觉无论事件 E是否发生，其收入基本相同，即(E)×p=(1-(E))×(1p)。则事件E发生的可能性(E)=1-p。
气候状况的先验分布：
(1)+(2)+(3)=1; (1)/((2)+(3))=3/2; (2)=(3) 解得： (1)=0.6，(2)=0.2，(3)=0.2
思考：设某决策问题有n个状态，有m个专家对各状态发 生的可能性进行了比较评估，我们如何综合利用所有专 家的评估结果得到最终的先验分布？
决策理论与方法-随机决策理论与方法
2020/1/24
效用函数—效用的定义
效用就是偏好的量化值。决策的目标就是使期望效 用极大化。
基本概念及符号
严格序>：a>b表示a优于b。满足传递性和反对称性。 无差异~：a~b表示a与b无差异。满足自反性、对称性和
智能决策理论与方法-PPT
❖ 决策树学习采用自顶向下得递归方式,在决策树得内部结点 进行属性值比较并根据不同得属性值判断从该结点向下得分 支,在叶结点得到结论。从根结点到每个叶结点都有唯一得 一条路径,这条路径就就是一条决策“规则”。
❖ 当经过一批训练实例集得训练产生一颗决策树,那么该决策 树就可以根据属性得取值对一个未知实例集进行分类。所有 得决策树都有一等价得ANN表示;也可用SVM实现相同得功 能。
x | x | x
阈值型函数:
f
(x
)
1
1
x x
sigmoid函数:
1
1 ex
f (x) 1 ex or f (x) 1 ex
机器学习—神经网络
感知机学习算法:(选取f为阈值函数,学习权值向量w) (1)初始化:将权值向量与阈值赋予随机量,t=0 (2)连接权得修正:设训练样本得输入为x1,、、、, xi,、、、,xn,期望输出为yj,进行如下计算: 计算网络输出:y(t)= f(iwij(t)xi(t)-j(t)) 计算期望输出与实际输出得误差:e(t)=yj-y(t) 若e=0,则说明当前样本输出正确,不必更新权值,否 则更新权值与阈值
典型规则:
ji
t
1
ji
t
E
ji t
❖ 其她最流行得网络结构:径向基函数(RBF)神经网络、自组织 映射(SOM)、Hopfield网络等。
❖ Matlab提供了一套神经网络工具箱(Neural Networks Toolbox),其中包含了一组new函数,用以创建各种类型得神 经网络。
机器学习—神经网络
上述过程一直持续到所有得输出单元得到输出为止,最后 一层得输出就就是网络得输出。
❖ 因此,神经网络就是一个黑匣子。
❖ 当经过一批训练实例集得训练产生一颗决策树,那么该决策 树就可以根据属性得取值对一个未知实例集进行分类。所有 得决策树都有一等价得ANN表示;也可用SVM实现相同得功 能。
x | x | x
阈值型函数:
f
(x
)
1
1
x x
sigmoid函数:
1
1 ex
f (x) 1 ex or f (x) 1 ex
机器学习—神经网络
感知机学习算法:(选取f为阈值函数,学习权值向量w) (1)初始化:将权值向量与阈值赋予随机量,t=0 (2)连接权得修正:设训练样本得输入为x1,、、、, xi,、、、,xn,期望输出为yj,进行如下计算: 计算网络输出:y(t)= f(iwij(t)xi(t)-j(t)) 计算期望输出与实际输出得误差:e(t)=yj-y(t) 若e=0,则说明当前样本输出正确,不必更新权值,否 则更新权值与阈值
典型规则:
ji
t
1
ji
t
E
ji t
❖ 其她最流行得网络结构:径向基函数(RBF)神经网络、自组织 映射(SOM)、Hopfield网络等。
❖ Matlab提供了一套神经网络工具箱(Neural Networks Toolbox),其中包含了一组new函数,用以创建各种类型得神 经网络。
机器学习—神经网络
上述过程一直持续到所有得输出单元得到输出为止,最后 一层得输出就就是网络得输出。
❖ 因此,神经网络就是一个黑匣子。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
将合取转为析取规则
R d ( v ) e C( v ) i r A c ( v p ) l| e p R d ( l v ) e C( v ) i r A c ( v p ) le
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
爬升概念树规则：通过爬升概念树，低层概念被较高层 概念替代。设A表示信息系统中的某个属性如Animal， a,b,…分别为对象u,v,…在属性A上的取值，若s是概念树 上a,b,…的父结点，则基于概念树爬升的泛化规则表示为：
A1
1
01 0
010011 1001
A2
-1 1 -1
010111 101 1 1
0
0
1
101
1
1
1
0
-1
-1
1
0 1 1 1 1 1 1 1 1 -1
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
❖ 概念学习系统CLS(Hunt)：从一颗空的决策树出发，添加新 的判定结点来改善原来的决策树，直到该决策树能够正确地 将训练实例分类为止。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
A0 A1 A2 A3 类 A0 A1 A2 A3 类
0 0 0 0 -1 1 0 0 0 -1 0 0 0 1 -1 1 0 0 1 -1 0 0 1 0 -1 1 0 1 0 -1 0 0 1 1 -1 1 0 1 1 -1
A0
1
0
A1
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
T
A0
1
0
T1
T2
A1
A1
1 T11
A2
0 T12
-1
1 T21 1
0 -1 T22
1
0
T111 T112
-1
1
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
❖ ID3算法(Quinlan)：ID3算法对CLS做了两方面的改进：(1) 增加窗口技术；(2)以信息熵的下降速度(信息增益)作为测试 属性选择标准。 窗口技术：对于训练集很大的情形可选择其某个子集(称 为窗口)构造一棵决策树，如果该决策树对训练集中的其 它样本的判决效果很差，则扩大窗口，选择不能被正确 判别的样本加入到窗口中，再建立一个新的决策树，重 复这个过程得到最终的决策树，显然不同的初始窗口会 产生不同的决策树。
❖ 决策树学习采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点 进行属性值比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分 支，在叶结点得到结论。从根结点到每个叶结点都有唯一的 一条路径，这条路径就是一条决策“规则”。
❖ 当经过一批训练实例集的训练产生一颗决策树，那么该决策 树就可以根据属性的取值对一个未知实例集进行分类。所有 的决策树都有一等价的ANN表示；也可用SVM实现相同的 功能。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
消除条件规则：一个合取条件可看作是对满足此概念的 可能实例集的一个约束。消除一个条件，则该概念被泛 化。
R d ( v ) e C( i v ) rA c( lp v ) e |p R ld e ( v ) e A( p v ) p
添加选项：通过添加更多条件，使得有更多的实例满足 概念而使该概念泛化。该规则特别有用的方式是通过扩 展某个特定概念的取值范围而增加选项。 R d ( v ) e A( p v )|p R ld e ( v ) e B( v l ) u A e( p v ) pl
食肉类
蹄类
飞禽类
走禽类
第3层
虎
印度豹 长颈鹿 斑马 信天翁 鹰
驼鸟 企鹅 第4层
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。所谓决策树是 一个类似流程图的树结构，其中树的内结点对应属性或属性 集，每个分枝表示检验结果(属性值)，树枝上的叶结点代表 所关心的因变量的取值(类标签)，最顶端的结点称为根结点。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
产生根节点T，T包含所有的训练样本； 如果T中的所有样本都是正例，则产生一个标有“1”的节点作
为T的子节点，并结束； 如果T中的所有样本都是反例，则产生一个标有“-1”的节点作
为T的子节点，并结束； 选择一个属性A(如何选?)，根据该属性的不同取值v1,v2,…,vn将
T中的训练集划分为n个子集，并根据这n个子集建立T的n个子 节点T1,T2,…,Tn，并分别以A=vi作为从T到Ti的分支符号； 以每个子节点Ti为根建立新的子树。
A(u)a
A(v)b |
(x)L(x)s
Nick等人给出了一种面向属性的归纳算法。
ห้องสมุดไป่ตู้
❖ 过度泛化问题
当某个属性被爬升至过高的概念层会导致冲突的产生，
这种现象称为过度泛化。克服过度泛化必须有相应的终
止泛化算法的策略。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
哺乳类
动物
鸟类
第1层 第2层
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
❖ 归纳学习是指从给定的关于某个概念的一系列已知 的正例和反例中归纳出一个通用的概念描述。
❖ 泛化(Generalization)是用来扩展一假设的语义信息， 使其能够包含更多的正例。泛化所得到的结论并不 总是正确的。
❖ 常用泛化方法：
将常量转为变量规则：对于概念F(v)，如果v的某些取值 a,b,…使F(v)成立，则这些概念可被泛化为：对于v的所有 值，F(v)均成立： F (a ) F (b ) | ( v )F (v )
决策理论与方法(4)
——智能决策理论与方法(2)
合肥工业大学管理学院
2022年3月23日
智能决策理论与方法
1、智能决策理论的形成背景 2、知识发现 3、粗糙集理论 4、机器学习
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习
❖ 机器学习是从模拟人类的学习行为出发，研究客观 世界和获取各种知识与技能的一些基本方法（如归 纳、泛化、特化、类比等），并借助于计算机科学 与技术原理建立各种学习模型，从根本上提高计算 机智能和学习能力。研究内容是根据生理学、认知 科学对人类学习机理的了解，建立人类学习的计算 模型或认知模型；发展各种学习理论和学习方法， 研究通用的学习算法并进行理论上的分析；建立面 向任务且具有特定应用的学习系统。
R d ( v ) e C( v ) i r A c ( v p ) l| e p R d ( l v ) e C( v ) i r A c ( v p ) le
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
爬升概念树规则：通过爬升概念树，低层概念被较高层 概念替代。设A表示信息系统中的某个属性如Animal， a,b,…分别为对象u,v,…在属性A上的取值，若s是概念树 上a,b,…的父结点，则基于概念树爬升的泛化规则表示为：
A1
1
01 0
010011 1001
A2
-1 1 -1
010111 101 1 1
0
0
1
101
1
1
1
0
-1
-1
1
0 1 1 1 1 1 1 1 1 -1
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
❖ 概念学习系统CLS(Hunt)：从一颗空的决策树出发，添加新 的判定结点来改善原来的决策树，直到该决策树能够正确地 将训练实例分类为止。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
A0 A1 A2 A3 类 A0 A1 A2 A3 类
0 0 0 0 -1 1 0 0 0 -1 0 0 0 1 -1 1 0 0 1 -1 0 0 1 0 -1 1 0 1 0 -1 0 0 1 1 -1 1 0 1 1 -1
A0
1
0
A1
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
T
A0
1
0
T1
T2
A1
A1
1 T11
A2
0 T12
-1
1 T21 1
0 -1 T22
1
0
T111 T112
-1
1
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
❖ ID3算法(Quinlan)：ID3算法对CLS做了两方面的改进：(1) 增加窗口技术；(2)以信息熵的下降速度(信息增益)作为测试 属性选择标准。 窗口技术：对于训练集很大的情形可选择其某个子集(称 为窗口)构造一棵决策树，如果该决策树对训练集中的其 它样本的判决效果很差，则扩大窗口，选择不能被正确 判别的样本加入到窗口中，再建立一个新的决策树，重 复这个过程得到最终的决策树，显然不同的初始窗口会 产生不同的决策树。
❖ 决策树学习采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点 进行属性值比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分 支，在叶结点得到结论。从根结点到每个叶结点都有唯一的 一条路径，这条路径就是一条决策“规则”。
❖ 当经过一批训练实例集的训练产生一颗决策树，那么该决策 树就可以根据属性的取值对一个未知实例集进行分类。所有 的决策树都有一等价的ANN表示；也可用SVM实现相同的 功能。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
消除条件规则：一个合取条件可看作是对满足此概念的 可能实例集的一个约束。消除一个条件，则该概念被泛 化。
R d ( v ) e C( i v ) rA c( lp v ) e |p R ld e ( v ) e A( p v ) p
添加选项：通过添加更多条件，使得有更多的实例满足 概念而使该概念泛化。该规则特别有用的方式是通过扩 展某个特定概念的取值范围而增加选项。 R d ( v ) e A( p v )|p R ld e ( v ) e B( v l ) u A e( p v ) pl
食肉类
蹄类
飞禽类
走禽类
第3层
虎
印度豹 长颈鹿 斑马 信天翁 鹰
驼鸟 企鹅 第4层
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：决策树
❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。所谓决策树是 一个类似流程图的树结构，其中树的内结点对应属性或属性 集，每个分枝表示检验结果(属性值)，树枝上的叶结点代表 所关心的因变量的取值(类标签)，最顶端的结点称为根结点。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
产生根节点T，T包含所有的训练样本； 如果T中的所有样本都是正例，则产生一个标有“1”的节点作
为T的子节点，并结束； 如果T中的所有样本都是反例，则产生一个标有“-1”的节点作
为T的子节点，并结束； 选择一个属性A(如何选?)，根据该属性的不同取值v1,v2,…,vn将
T中的训练集划分为n个子集，并根据这n个子集建立T的n个子 节点T1,T2,…,Tn，并分别以A=vi作为从T到Ti的分支符号； 以每个子节点Ti为根建立新的子树。
A(u)a
A(v)b |
(x)L(x)s
Nick等人给出了一种面向属性的归纳算法。
ห้องสมุดไป่ตู้
❖ 过度泛化问题
当某个属性被爬升至过高的概念层会导致冲突的产生，
这种现象称为过度泛化。克服过度泛化必须有相应的终
止泛化算法的策略。
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
哺乳类
动物
鸟类
第1层 第2层
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习：泛化
❖ 归纳学习是指从给定的关于某个概念的一系列已知 的正例和反例中归纳出一个通用的概念描述。
❖ 泛化(Generalization)是用来扩展一假设的语义信息， 使其能够包含更多的正例。泛化所得到的结论并不 总是正确的。
❖ 常用泛化方法：
将常量转为变量规则：对于概念F(v)，如果v的某些取值 a,b,…使F(v)成立，则这些概念可被泛化为：对于v的所有 值，F(v)均成立： F (a ) F (b ) | ( v )F (v )
决策理论与方法(4)
——智能决策理论与方法(2)
合肥工业大学管理学院
2022年3月23日
智能决策理论与方法
1、智能决策理论的形成背景 2、知识发现 3、粗糙集理论 4、机器学习
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习
❖ 机器学习是从模拟人类的学习行为出发，研究客观 世界和获取各种知识与技能的一些基本方法（如归 纳、泛化、特化、类比等），并借助于计算机科学 与技术原理建立各种学习模型，从根本上提高计算 机智能和学习能力。研究内容是根据生理学、认知 科学对人类学习机理的了解，建立人类学习的计算 模型或认知模型；发展各种学习理论和学习方法， 研究通用的学习算法并进行理论上的分析；建立面 向任务且具有特定应用的学习系统。