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1、决策参考基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统王洪利(中原工学院经济管理学院,郑州450007)摘要:为了增加决策支持系统处理矛盾和不相容问题的能力,文章提出了一种基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统:首先给出了基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统的框架;然后给出了基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统的关键技术,提出了可拓数据挖掘的知识库构建、规则定理、知识推理等方法,并给出了具体的应用实例;最后给出了进一步的研究方向。关键词:智能决策支持系统;可拓数据挖掘;可拓推理中图分类号:N941文献标识码:A文章编号:1002-6487(20
2、08)06-0057-03在数据挖掘中引入可拓理论和方法的数据挖掘称为可础。该知识库用于存储通过可拓数据据挖掘方法获得的知拓数据挖掘。为了提高智能决策支持系统处理矛盾和不相容识。同时通过数据仓库对数据进行面向主题的综合整理。问题的能力,本文提出了一种基于可拓数据挖掘的智能决策第二,可拓数据挖掘方法。可拓数据挖掘方法从数据支持系统。(仓)库中获取知识,即可拓知识。可拓知识的特点在在于能够用于处理矛盾和不相容问题。1基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统的第三,基于可拓理论的知识推理方法。在解决实际问题框架中,使用基于可拓推理方法的
3、知识推理系统,可拓推理方法从可拓知识库中选取知识用于决策。可拓学是利用可拓变换,即从变化的角度使假命题变为真命题,把不可知问题变为可知问题,把不可行问题变为可2基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统行问题。为了解决矛盾问题,在可拓学中,建立了可拓推理方的关键技术法。变换与可拓抠理是解决矛质问题的核心。可知推迎包括拓展推理、共扼推理和传导推理,它为人工智能提供了新的2.1基于可拓理论的知识库的构建推理技术,也为问题求解提供了新的方法。知识表示、知识获取和知识处理是知识工程的三大支可拓数据挖掘是指为了处理矛盾和不相容问题在数据柱,而
4、其核心是知识表示。目前人工智能常用的知识表示方挖掘中引入可拓变换方法。并在数据挖掘获得静态知识的基法有产生式规则、语义网络、框架表示、模糊逻辑表示等,这础上,通过可拓变换,获取变化知识,即包含可拓变换的规则些知识表示各有各的特点,如产生式的自然性,语义网络的知识。层次性,框架的通用性,模糊逻辑对模糊知识的适用性等。但基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统的框架如图1它们也各有其局限性,如产生式用于表达表层知识,而表达所示:深层知识则十分困难。框架的固定性使许多表达结果与原型不符等等。知识表示的能力直接影响了推理的有效性和知识获取
5、的能力。因此,目前在智能决策系统构造中面临一些较迫切需要解决的问题。一是知识获取方面的因难,这包括领域专家提供的知识之间存在着矛盾性和不相容性,需要设计出有效的面且适用矛盾问题的知识表示;二是现有的智能决策系统很少有自学能力,系统不得不包含数万条规则,使维图1基于可拓的智能决策支持系统的体系结构护与管理工作困难。这显然是与知识表示方法有关的;三是从图1可以看出,基于可拓数据挖掘的智能决策支持系由于知识表示能力的限制,使复杂系统的固有结构和功能方统的关键技术包括以下几个方面:面的深层知识难以表述,比如知识中的语义逻辑和语用逻辑
6、第一,基于可拓理论的知识库的构建。建立基于可拓理等等;四是创造性思维还很难在智能体系系统中得到“发论的知识库是基于可拓数据挖掘的智能决策支持系统的基挥”。基金项目:河南省中原工学院青年骨干教师资助计划项目统计与决策2008年第6期(总第258期)57决策参考构建基于可拓理论的知识库,需要研究基于可拓的命第三,建立元知识库。元知识库存储关于可拓知识的知题、基于可拓的谓词、基于可拓的产生式规则表示。识。2.1.1基于可拓的知识表示在基于可拓理论的智能决策支持系统中,知识库的结构(1)基于可拓的命题表示中,使用基元表示命题,用物元
7、如图2。表示的命题称为物元命题。用物元表示的命题的基本运算如2.2可拓数据挖掘下[5][6][7]:2.2.1可拓变换若给定命题R1=(N,c,v1)、R2=(N,c,v2),则可拓学中对于对立问题,通过问题的物(基)元的可拓变R1∧R2=(N,c,v1∧v2),R1∨R2=(N,c,V1∨v2),换来实现转换,包括置换、分解、增删、扩缩等。变换分为条件若给定命题R1=(N,c1,v1)、R2=(N,c2,v2),则物(基)元变化、目的物(基)元变换、条件与目的物(基)元同Nc1v1时变换三种情况,以目的物(基)元的变化为例
8、,可拓变换的R1∧R2=(N,c1,v1)∧(N,c2,v2)=#$c2v2方法如下。用事元表示的命题称为事元命题。事元命题的运算与此设对立问题为:p=(R1↑R2)*r,则类似。用关系元表示的命题称为关系元命题。关系元命题的(1)置换:作变换T1,使T1R1=R1'且Rl'’R1,R1'
