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智能決策支持系統(tǒng)中的知識表示及基于粗集的知識推理

時(shí)間:2024-10-04 01:36:45 計(jì)算機(jī)畢業(yè)論文 我要投稿
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智能決策支持系統(tǒng)中的知識表示及基于粗集的知識推理

摘要:當(dāng)前,智能決策支持系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)研究已成為眾多學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),特別是伴隨人工智能的發(fā)展,不斷有新的理論和方法用于智能決策支持系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。本文探討在智能決策支持系統(tǒng)中的知識表達(dá),討論了屬性在知識表達(dá)系統(tǒng)中的作用,決策表格形式的知識表達(dá)系統(tǒng)的性質(zhì)、作用以及根據(jù)粗集理論分析處理海量信息中信息的有用特征,通過分析、推理產(chǎn)生最小決策規(guī)則。本文最后以EDUDSS中農(nóng)村小學(xué)布局決策為例作實(shí)例分析。

關(guān)鍵詞:智能決策支持系統(tǒng);粗集;依賴度;知識推理

一 引言

知識推理是智能決策支持系統(tǒng)中的核心,即根據(jù)所獲得的信息通過數(shù)據(jù)分析、推理,從而產(chǎn)生合理的決策規(guī)則形成有用知識的過程。為了處理智能數(shù)據(jù),就需要對知識進(jìn)行符號表示。知識表達(dá)系統(tǒng)就是研究將對象的知識通過指定的對象的基本特征和特征值來描述,以便通過一定的方法從大量浩如煙海的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識或決策規(guī)則。粗集理論(Rough Set)作為智能信息處理技術(shù)的一個(gè)新成果,是由波蘭科學(xué)家Z.Pawlak教授提出來的對不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、推理、學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)的新方法。根據(jù)粗集理論的方法,知識推理就是給定知識表達(dá)系統(tǒng)的條件屬性和結(jié)果(決策)屬性,求出所有符合該知識的最小決策算法。這里以EDUDSS為例討論如何利用粗集理論從現(xiàn)有小學(xué)布局?jǐn)?shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)適合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況的決策規(guī)則,并用于小學(xué)布局的決策。

二 粗集理論的基本概念。

粗集理論是基于一個(gè)機(jī)構(gòu)關(guān)于一些現(xiàn)實(shí)和它分辨某些特點(diǎn)、過程、對象等的能力的知識,該理論以觀察和測量所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的能力為基礎(chǔ),它認(rèn)為知識是基于對對象分類的能力,知識直接與真實(shí)或抽象世界有關(guān)的不同分類模式聯(lián)系在一起,這里稱之為論域U(Universe)。

假定給定一個(gè)感興趣的對象的論域U,對于任何子集 可稱為U中的概念或范疇,并且U中的任何概念族稱為關(guān)于U的知識。這些概念也構(gòu)成了特定論域U的分類。一個(gè)U上的分類族定義為一個(gè)U上的知識庫,這樣,知識庫表達(dá)了一個(gè)或一組智能機(jī)構(gòu)的各種基本分類方式。通常情況下,用等價(jià)關(guān)系來代替分類的概念。

令 ,且R為一等價(jià)關(guān)系,當(dāng)X為某些R基本范疇的并時(shí),稱XR可定義的,否則XR不可定義的。R可定義集是論域的子集,它可在知識庫K中被精確定義,而R不可定義集不能在這個(gè)知識庫中被定義。R可定義集稱為R精確集,而R的不可定義集稱為R粗集。粗集可以近似地定義,為達(dá)到這個(gè)目的,使用兩個(gè)精確集(粗集的上近似和下近似)和邊界來描述。

 

關(guān)于R的下近似

 


X關(guān)于R的上近似

 

X關(guān)于R的邊界

posR(X)=R_(X)稱為XR正域,把negR(X)=U-R_(X)稱為XR負(fù)域。簡單地說,正域posR(X)X的下近似就是那些對于知識R能完全確定地歸入集合X的對象的集合。類似地,負(fù)域negR(X)是那些對于知識R不屬于集合X的元素的集合,它們是X的補(bǔ)集。邊界域是從某種意義上論域的不確定域,對于知識R屬于邊界域的對象不能確定地劃分是屬于X-XX的上近似是由那些對于知識R不能排除它們屬于X的可能性的對象構(gòu)成,從形式上,上近似就是正域和邊界域的并集

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