不確定性推理機(jī)制的研究與應(yīng)用.pdf

1、專家系統(tǒng)是利用特定領(lǐng)域的專家經(jīng)驗(yàn)或者知識(shí)總結(jié)，通過(guò)一定的判斷推理過(guò)程，獲得問(wèn)題的解答，并對(duì)實(shí)際情況提供輔助決策支持。而在現(xiàn)實(shí)生活中，由于人的思維及處理信息的不確定性、不精確性，甚至是模糊的、不完備的，因此為了在專家系統(tǒng)中引用不確定性的知識(shí)來(lái)進(jìn)行判斷推理，并提供智能決策，不僅需要研究不確定性的知識(shí)的表示方法，還要探討在各種不確定性狀態(tài)下的推理方法，也就是研究不確定性推理。
　　 不確定性推理的研究方法，主要包括：主觀Bayes方法

2、推理模型、確定性理論模型、證據(jù)理論模型及模糊推理模型。由于領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)的不確定性主要是模糊性的，因此為了更好的描述客觀事物的模糊不確定性和人對(duì)客觀事物認(rèn)識(shí)的模糊性，本文采用模糊推理模型進(jìn)行不確定性推理機(jī)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
　　 在南美白對(duì)蝦養(yǎng)成輔助決策系統(tǒng)中需要根據(jù)對(duì)蝦養(yǎng)殖的不同階段，為養(yǎng)殖人員提供餌料的類別、投喂量等的推薦，而如何更合理的對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行有效的處理，是現(xiàn)在亟待解決的問(wèn)題。也既如何根據(jù)現(xiàn)實(shí)的不確定性問(wèn)題，通過(guò)計(jì)算機(jī)量化

3、，構(gòu)建一個(gè)有效的不確定性推理機(jī)，以提供智能輔助決策支持的問(wèn)題。
　　 因此，本文通過(guò)構(gòu)建基于模糊的不確定性推理機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)為災(zāi)害應(yīng)急預(yù)案生成以及蝦類養(yǎng)殖提供輔助決策支持。主要研究方法包括：
　　 (1)采用規(guī)則基的形式表示領(lǐng)域知識(shí)，并以一定的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)存放于數(shù)據(jù)庫(kù)中，以便于知識(shí)的存儲(chǔ)、檢索及推理；
　　 (2)通過(guò)模糊邏輯推理可以有效解決專家知識(shí)的不確定性、模糊性；對(duì)于各種前提條件對(duì)于推理的不同重要程度，可以在邏輯規(guī)則

4、運(yùn)算中加入不同權(quán)重體現(xiàn)其程度，從而實(shí)現(xiàn)此系統(tǒng)對(duì)于輔助決策的支持；
　　 (3)沖突消解策略：當(dāng)同時(shí)有多條知識(shí)匹配成功時(shí)，即發(fā)生了沖突，本文采用按加權(quán)平均值排序來(lái)消解沖突；
　　 (4)最優(yōu)輔助決策支持：根據(jù)模糊推理機(jī)的推理結(jié)果，利用線性規(guī)劃中的最優(yōu)算法，實(shí)現(xiàn)具體問(wèn)題的輔助決策。
　　 (5)利用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)實(shí)現(xiàn)模糊推理機(jī)的推理過(guò)程及輔助決策支持。
　　 知識(shí)以特定形式存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中以后，在加權(quán)模糊推理機(jī)

5、進(jìn)行推理時(shí)，需要根據(jù)提取的規(guī)則知識(shí)動(dòng)態(tài)生成模糊推理樹，其中樹的結(jié)點(diǎn)是以動(dòng)態(tài)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存放知識(shí)規(guī)則。
　　 本文在分析現(xiàn)有理論的基礎(chǔ)上，首次將加權(quán)模糊推理樹應(yīng)用于南美白對(duì)蝦餌料投喂推薦推理過(guò)程中，并結(jié)合推理結(jié)果利用線性規(guī)劃算法進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，生成餌料投喂的具體配方。通過(guò)動(dòng)態(tài)提取知識(shí)規(guī)則生成加權(quán)模糊推理樹，知識(shí)推理的過(guò)程轉(zhuǎn)化為層次遍歷加權(quán)模糊推理樹的過(guò)程，遍歷的最終葉子結(jié)點(diǎn)即為推理結(jié)果。推理過(guò)程中，不再需要頻繁的與數(shù)據(jù)庫(kù)中規(guī)則