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《基于因果图的一种知识获取方法_王洪春》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第23卷第3期计算机仿真2006年3月文章编号:1006-9348(2006)03-0126-03基于因果图的一种知识获取方法1,2王洪春(1.重庆大学自动化学院,重庆400030;2.重庆师范大学数学与计算机科学学院,重庆400047)摘要:产生式规则和因果图是知识表示的两种方法,鉴于产生式规则在表达知识和推理方面的缺陷或不足,因此寻找一种能更好地表达知识和推理的方法非常必要,而因果图具有表达知识直观,推理灵活、方便等特点。论文根据模糊式产生式规则与因果图,以及合成式模糊产生式规则与含与门、或门的因果图的对应关系,给出了将模糊产生式规则集表示
2、的知识转换成更紧凑、直观因果图表示的方法和过程,相应的也得到了一个因果图知识的获取方法,并给了一个其转换的实例。关键词:因果图;模糊式产生式规则;知识表示中图分类号:TP18文献标识码:AAMethodofKnowledgeAcquisitionBasedonCausalityDiagram1,2WANGHong-chun(1.CollegeofAutomation,ChongqingUniversity,Chongqing400030,China;2.Dept.ofMathematicsandComputerScience,Chongqing
3、NormalUniversity,Chongqing400047,China)ABSTRACT:ProductionruleandCausalityDiagramaretwomethodsforrepresentingknowledge.Becauseusingpro2ductionruletorepresentknowledgeandreasonhasmanyshortages,itisnecessarytofindamethodthatcanrepresentknowledgeandreasonbetterthanproductionrul
4、e.TheCausalityDiagramtakesonmanycharacteristicsuchasintui2tionalknowledgerepresentation,flexiblereasoningandconvenience.Inthispaper,accordingtotherelationshipbe2tweenproductionruleandCausalityDiagram,amethodisproposedtoconverttheproductionrulesetintoCausalityDiagram,amethodo
5、fknowledgeacquisitionbasedonCausalityDiagram,isdiscussedandanexampleforthiscon2versionisgiven.KEYWORDS:Causalitydiagram;Fuzzyproductionrule;Knowledgerepresentation1引言图)是一种基于概率论的图形化的知识表达推理方法,是一多年来,人工智能(AI)研究的主要课题是知识表示、知种不确定推理方法,它采用图形表示因果关系,结点表示事识获取方法、机器学习和人机界面接口。机器学习是系统自件或变量,
6、有向边表示因果关系,并用连接强度来表示因果身性能提高的主要手段,人机界面是系统大众化的关键途关系的强度。这种图形化知识表示方式非常直观、自然,便[1]径。而知识表示和知识获取方法一直是AI应用领域———专于表达显性的知识,便于专家给定知识。家系统的重要研究内容。它的首要要求是能准确地表达人目前,基于规则的产生式系统是实现专家系统的一种流类知识。如何有效地获取和实现合适计算机处理的知识表行方法。构成产生式系统的规则称为产生式规则。产生式示方法,各国学者进行了大量研究,先后提出了不少有价值规则描述前提和结论之间的一种因果关系,而因果图采用图的方法。
7、但是目前的知识表示方法都有一定缺陷,仍然不能形直观表示因果关系,因此可以把这种用规则描述的知识转适合各类专家系统的需要,因为在专家系统中处理的信息常换为用图形直观描述的知识,这既可以使知识的表达更直常是不精确的、模糊的或者是不完备的,人们易于根据领域观,更方便,表达力更强,增加知识的表达方式,也能扩大因知识,归纳总结出知识的确定性因果关系的描述,却难于获果图的应用范围,本文打算讨论产生式规则和因果图的关得不确定知识的描述,这是由于不确定知识如证据、结论的系,并对产生式规则集用因果图表示或将产生式规则集转换可信度不易获取。成因果图进行探讨。[1]
8、1994年张勤教授提出的动态因果图(以下简称因果2产生式规则与因果图2.1产生式规则基金项目:国家高等学校博士点专项基金(99061116),重庆市科
