DSS第四章(2) 智能决策支持系统和智能技术的决策支持

第4章人工智能的决策支持和智能决策支持系统（2）(2)部分内容4.3专家系统与智能决策支持系统4.3专家系统与智能决策支持系统4.3.1专家系统原理1.专家系统概念1）专家系统定义专家系统是具有大量专门知识，并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。专家系统是利用大量的专家知识，运用知识推理的方法来解决各特定领域中的实际问题。计算机专家系统这样的软件能够达到人类专家解决问题的水平。4.3.1专家系统原理2）专家系统的特点专家系统需要大量的知识，这些知识是属于规律性知识，它可以用来解决千变万化的实际问题。计算机的应用发展概括为：数值计算───→数据处理───→知识处理（算法）（数据库处理）（推理）知识处理的特点（A）知识包括事实和规则（状态转变过程）。（B）适合于符号处理（如微积分求解）。（C）推理过程是不固定形式的（推导过程中每次选用的规则知识是变化的）。（D）能得出未知的事实（如推导出新的微分公式）。2.专家系统结构专家系统的核心是知识库和推理机。专家系统可以概括为：专家系统＝知识库+推理机知识获取人机接口知识库推理机专家用户咨询建议专家系统核心专家系统结构3.产生式规则知识的推理机产生式规则的推理机＝搜索+匹配（假言推理）在推理过程中，是一边搜索一边匹配。匹配需要找事实。这个事实一是来自于规则库中别的规则，一是来自向用户提问。在匹配时会出现成功或不成功，对于不成功的将引起搜索中的回溯和由一个分枝向另一个分枝的转移，可见在搜索过程中包含了回溯。4.3.2产生式规则专家系统目前，用产生式规则知识形式建立的专家系统是最广泛和最流行的。4.3.2.1产生式规则产生式规则知识一般表示为:ifAthenB，或：如果A成立则B成立，或：A→B产生式规则知识允许有如下的特点：⒈相同的条件可以得出不同的结论。如：A─→BA─→C⒉相同的结论可以有不同的条件来得到。如A─→GB─→G⒊条件之间可以是“与”（AND）连接和“或”（OR）连接如A∧B─→GA∨B→G（相当于A→G，B→G）⒋一条规则中的结论，可以是另一条规则中的条件。如F∧B→Ｚ，C∧Ｄ→F其中F在前一条规则中是条件，在后一条规则中是结论。由于以上特点，规则知识集能做到：⒈能描述和解决各种不同的灵活的实际问题。（由前三点特点形成）⒉能把规则知识集中的所有规则连成一棵“与、或”推理树（知识树）。即这些规则知识集之间是有关联的（由后二个特点形成）。例：若有知识库为：A∨（B∧C）→G（I∧J）∨K→AX∧F→JL→BM∨E→CW∧Z→MP∧Q→E画出“与或”推理树为：4.3.2.2推理树（知识树）规则知识库的逆向推理树（注：两斜线中间的弧线表示“与”关系，无弧线表示“或”关系）XFWZPQGIJKLMEABC前提I前提J前提L前提M前提E(结论)(结论)(结论)前提A前提B前提C（结论)（结论）(结论)总目标G（结论前提X前提F前提W前提Z前提P前提Q????????用规则的前提和结论形式画出一般的推理树形式该“与或”推理树的特点是：⒈每条规则对应的节点分枝有与（AND）关系，或（OR）关系⒉树的根结点是推理树的总目标⒊相邻两层之间是一条或多条规则连接⒋每个结点可以是单值，也可以是多值。若结点是多值时，各值对应的规则将不同。⒌所有的叶结点，都安排向用户提问，或者把它的值直接放在事实数据库中。在计算机中实现时，并不把规则连成推理树，而是利用规则栈来完成。当调用此规则时，把它压入栈内（相当于对树的搜索），当此规则的结论已求出（yes或no）时，需要将此规则退栈（相当于对树的回溯）。利用规则栈的压入和退出的过程，相当于完成了推理树的深度优先搜索和回溯过程。4.3.2.4事实数据库和解释机制1.事实数据库事实yn值规则号可信度A11n00A12y00.9A1y40.82.解释机制解释机制是专家系统中重要内容。它把推理过程显示给用户，让用户知道目标是如何推导出来的。消除用户对目标结论的疑虑。解释机制有两种实现方法：一种是推理过程的全部解释；一种是推理过程中正确路径的解释。具体算法不在此介绍。4.3.3专家系统与决策支持系统集成智能决策支持系统IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到定性分析和定量分析的有机结合。智能决策支持系统的具体集成结构形式如下图4.16所示。数据库DBDSS控制系统模型库MB问题综合与交互系统动态DB推理机和解释器知识库KB集成系统DSSES图4.16智能决策支持系统集成结构图综合系统4.3.3专家系统与决策支持系统集成IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:1.DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有机结合起来(即将两者一体化)。2.KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入到知识推理过程中去。3.DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初始数据，ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到DSS中的DB中去。DSS和ES并重的IDSS结构集成系统DSSES图4.18DSS为主体的IDSS结构DSS控制系统MBDBES推理机（广义）DSS动态DBKB推理机MB动态DBKB图4.19DSS作为推理形式的IDSS图4.20模型作为知识的IDSSES为主体的IDSS结构4.3.4建模专家系统专家系统－以实现模型选择的实例进行说明例如，弹簧振动建模专家系统。该专家系统是解决弹簧在不同受力情况下（包括冲力、摩擦力等）应该满足那种类型的微分方程模型。弹簧振动建模专家系统进行简化说明如下：1、规则20条：R1：A∧B∧C∧Ｄ→M1R2：A1→AR3：A11→A1R4：A12→A1R5：A∧B∧E∧F∧Ｄ→M2R6：C1→CR7：E1→ER8：A∧B∧E∧F∧G→M3R9：A∧B∧C∧G→M4R10：B1→BR11：H1→HR12：A2→AR13：H∧B∧C∧Ｄ→M5R14：H∧B∧C∧G→M6R15：H∧B∧E∧F∧Ｄ→M7R16：H∧B∧E∧F∧G→M8R17：A∧B∧E∧I∧Ｄ→M9R18：A∧B∧I∧G→M10R19：H∧B∧E∧I∧Ｄ→M11R20：H∧B∧E∧I∧G→M12A：弹簧满足胡克定律B：弹簧质量可以忽略C：可以忽略摩擦力D：没有冲力A1：弹簧有线性恢复力A11：弹力与位移成正比A12：位移量很小E：要考虑摩擦力F：摩擦力与速度之间为线性关系C1：若振动为自发时振幅为常数E1：若振动为自发时振幅是递减的G：有冲力F（T）B1：弹簧具有质量N并且N/M远远小于1H1：弹簧势能不是关于平衡位置对称H：弹簧不潢足胡克定律A2：弹簧势能与函数X（T）成正比I：摩擦力与速度之间为非线性关系各项英文字母含义为：M1：X″+（C2/M）X＝0M2：X″+（C1/M）X′+（C2/M）X＝0M3：X″+（C1/M）X′+（C2/M）X＝F（T）/MM4：X″+（C2/M）X＝F（T）/MM5：X″+F（X）/M＝0M6：X″+F（X）/M＝F（T）/MM7：X″+（C1/M）X′+F（X）/M＝0M8：X″+（C1/M）X′+F（X）/M＝F（T）/MM9：X″+（G/M）X′+（C2/M）X＝0M10：X″+（G/M）X′+（C2/M）X＝F（T）/MM11：X″+（G/M）X′+F（X）/M＝0M12：X″+（G/M）X′+F（X）/M＝F（T）/M其中X″表示X对ｔ的二阶导数，X′表示一阶导数。各模型微分方程为：3.规则库的推理树将20条规则连成的推理树见下图所示。每个叶节点提问的回答为：Y－yes，N－no当用户不明白专家系统为什么要提该问题，可以回答Ｗ－why，专家系统将解释为证实某条规则而安排的提问。A2A1B1C1？E1？？B1？A11A12？？？？DEFGHIABC？？M（M1，M2，···，M12）图4.21弹簧振动推理树的标准形式专家系统应用现有一个弹簧，满足如下特性：H1（弹簧势能不是关于平衡位置对称）B1（弹簧具有质量N并且N/M远远小于1）C1（若振动为自发时振幅为常数）G（有冲力F（T））通过专家系统推理将得出：该弹簧满足模型6（M6）的微分方程。4.3.5智能决策支持系统实例松毛虫智能预测系统(PCFES)是一个智能决策支持系统。该系统把模型库、数据库、知识推理、人机交互四者有机地结合起来了。达到了定性的知识推理、定量的模型数值计算、数据库处理的高度集成。该系统是我们和南京林业大学合作完成的。系统结构见图4.22。系统运行总控制预测咨询控制模型预测控制虫情报表控制PROLOG推理机模型库MB目录库PASCALBASIC目标库等源库数据库知识库的PROLOG程序模型库管理系统数据库管理系统管理系统图4.22松毛虫智能预测系统结构图PCFES具有预测和管理功能。如图4.23所示。图4.23PCFES系统功能图智能预测系统预测系统管理系统预测咨询模型预测虫情报表模型库管理数据库管理预测系统由三大部分组成:预测咨询系统、模型预测系统和虫情报表系统。1.预测咨询系统由国防科技大学自行研制的PROLOG产生器P3生成PROLOG程序，形成了松毛虫智能预测系统中的预测咨询系统。该专家系统能进行各种以定性为主的松毛虫预测，用于完成松毛虫发生期、发生量、发生范围和危害程度的定性预测和一些简单的定量预测咨询。它基本上包括了目前国内常用的各种预测方法，对于短期的发生期预测，它将直接给出日期，而不必由用户计算。预测咨询系统结构见图4.24所示。咨询系统发生期预测发生量预测危险程度预测发生范围预测物候法期距法有效积温法灯诱法性诱法数理统计法气候指标法虫口基数法趋势估测法灯诱法性诱法生命表法数理统计法划分标准法虫源地估测预测咨询系统结构图：4.3.5智能决策支持系统实例2.虫情报表系统（管理信息系统）将积累的全国十一个省区的四十多份测报资料都存储到数据库中。实现了对全国十一省(区)四十多个测报资料数据库中数据的直接调用、查询、修改、增删。能打印几十种气象因子的历年数据以及松毛虫发生面积、虫情级数、虫口密度和各种防治方法、防治面积的历年数据的120多种报表。3.模型预测系统由判定主要因子、预测模型、用主要因子进行预测和预测择优决策等四个模块就组成了模型预测系统。它完成需要进行大量计算的模型预测，用于进行各种松毛虫发生量(期)的定量预测。该系统比前的预报方法有以下优点：（1）把多个不同的模型有机结合起来，形成一个完整的预测决策支持系统。（2）实现了相似模型的预测择优决策。（3）模型直接调用数据库中的数据。（4）形成了松毛虫测报的大型管理信息系统。（5）包含了预测松毛虫的专家系统。（6）建立一个多功能的综合系统。该系统把预测咨询专家系统、模型预测决策支持系统和测报管理信息系统汇集于一体。是一个大型智能决策支持系统。