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文檔簡(jiǎn)介
1、作為人工智能最活躍的一個(gè)研究領(lǐng)域,專家系統(tǒng)自20世紀(jì)70年代以來不斷在應(yīng)用領(lǐng)域中獲得成功,至今已發(fā)展成一個(gè)系統(tǒng)化的研究分支,積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),開發(fā)出遍布各行業(yè)的成功應(yīng)用。
隨著專家系統(tǒng)應(yīng)用的推廣以及生產(chǎn)和社會(huì)需求的膨脹,專家系統(tǒng)在使用過程中越來越多地涉及帶有分級(jí)決策背景的復(fù)雜應(yīng)用問題,這類問題的復(fù)雜性和多態(tài)性對(duì)傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的應(yīng)用提出了挑戰(zhàn),各行各業(yè)相繼提出了開發(fā)面向分級(jí)決策問題的智能系統(tǒng)的需求。本文針對(duì)這一需求,展開了以下
2、方面的工作:
首先,本文以分級(jí)決策問題為研究對(duì)象,從分析這一問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)入手,尋找多級(jí)規(guī)劃求解方法,進(jìn)而揭示出在專家系統(tǒng)中引入分級(jí)決策機(jī)制所要解決的主要問題,即面向分級(jí)決策問題的概念分級(jí)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
針對(duì)概念分級(jí)問題,即如何在分級(jí)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)和利用領(lǐng)域問題的層次結(jié)構(gòu)這一核心問題,本文提出四種適用的概念分級(jí)方法:基于先驗(yàn)知識(shí)的概念分級(jí)、基于無監(jiān)督層次聚類的概念分級(jí)、基于半監(jiān)督層次聚類的概念分級(jí)和基于分層決策樹的概念分級(jí)
3、,并對(duì)這四種方法進(jìn)行對(duì)比分析,指出它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用領(lǐng)域。
針對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)問題,本文在概念分級(jí)基礎(chǔ)上,發(fā)展了經(jīng)典專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu),提出了面向分級(jí)決策問題的專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)方案,融合人工智能技術(shù),通過多分類器構(gòu)造分級(jí)知識(shí)庫,從而賦予系統(tǒng)一定的自學(xué)習(xí)能力,進(jìn)而圍繞分級(jí)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)策略和分級(jí)知識(shí)庫,將經(jīng)典專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫、推理機(jī)制、融合機(jī)制以及評(píng)估機(jī)制移植到分級(jí)應(yīng)用背景中來。
最后,本文通過高級(jí)語言實(shí)現(xiàn)了一個(gè)用來開發(fā)分級(jí)專家
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