不確定性推理機制的研究與應用.pdf

1、專家系統(tǒng)是利用特定領域的專家經(jīng)驗或者知識總結(jié)，通過一定的判斷推理過程，獲得問題的解答，并對實際情況提供輔助決策支持。而在現(xiàn)實生活中，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來進行判斷推理，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。由于領域?qū)＜抑R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客觀事物認識的模糊性，本文采用模糊推理模型進行不確定性推理機的設計與實現(xiàn)。
　　 在南美白對蝦養(yǎng)成輔助決策系統(tǒng)中需要根據(jù)對蝦養(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，而如何更合理的對這些問題進行有效的處理，是現(xiàn)在亟待解決的問題。也既如何根據(jù)現(xiàn)實的不確定性問題，通過計算機量化

3、，構(gòu)建一個有效的不確定性推理機，以提供智能輔助決策支持的問題。
　　 因此，本文通過構(gòu)建基于模糊的不確定性推理機來實現(xiàn)為災害應急預案生成以及蝦類養(yǎng)殖提供輔助決策支持。主要研究方法包括：
　　 (1)采用規(guī)則基的形式表示領域知識，并以一定的存儲結(jié)構(gòu)存放于數(shù)據(jù)庫中，以便于知識的存儲、檢索及推理；
　　 (2)通過模糊邏輯推理可以有效解決專家知識的不確定性、模糊性；對于各種前提條件對于推理的不同重要程度，可以在邏輯規(guī)則

4、運算中加入不同權(quán)重體現(xiàn)其程度，從而實現(xiàn)此系統(tǒng)對于輔助決策的支持；
　　 (3)沖突消解策略：當同時有多條知識匹配成功時，即發(fā)生了沖突，本文采用按加權(quán)平均值排序來消解沖突；
　　 (4)最優(yōu)輔助決策支持：根據(jù)模糊推理機的推理結(jié)果，利用線性規(guī)劃中的最優(yōu)算法，實現(xiàn)具體問題的輔助決策。
　　 (5)利用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)實現(xiàn)模糊推理機的推理過程及輔助決策支持。
　　 知識以特定形式存儲于數(shù)據(jù)庫中以后，在加權(quán)模糊推理機

5、進行推理時，需要根據(jù)提取的規(guī)則知識動態(tài)生成模糊推理樹，其中樹的結(jié)點是以動態(tài)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存放知識規(guī)則。
　　 本文在分析現(xiàn)有理論的基礎上，首次將加權(quán)模糊推理樹應用于南美白對蝦餌料投喂推薦推理過程中，并結(jié)合推理結(jié)果利用線性規(guī)劃算法進行進一步的優(yōu)化，生成餌料投喂的具體配方。通過動態(tài)提取知識規(guī)則生成加權(quán)模糊推理樹，知識推理的過程轉(zhuǎn)化為層次遍歷加權(quán)模糊推理樹的過程，遍歷的最終葉子結(jié)點即為推理結(jié)果。推理過程中，不再需要頻繁的與數(shù)據(jù)庫中規(guī)則