專家系統(tǒng)復(fù)習(xí)

1、第一章專家系統(tǒng)概述1、專家系統(tǒng)(ES):是一個智能程序系統(tǒng)，有大量的、高水平領(lǐng)域?qū)＜业闹R；有領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問題的思維方法。ES所處理的問題是依據(jù)已積累的知識來求得問題解答，一般沒有準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)公式來表達(dá)，這就是ES與“一般問題求解”方法的不同之處，數(shù)據(jù)+算法=傳統(tǒng)程序，知識+推理=專家系統(tǒng)。ES的關(guān)鍵是知識獲取、知識表達(dá)與推理的過程。2、專家系統(tǒng)的組成：知識庫、推理機(jī)、數(shù)據(jù)基、人機(jī)界面、知識獲取、解釋機(jī)構(gòu)。3、專家系統(tǒng)的分類：(1) 診斷類專家系統(tǒng)(2) 預(yù)測類專家系統(tǒng)(3) 解釋類專家系統(tǒng)(4) 數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)(5) 設(shè)計與規(guī)劃專家系統(tǒng)(6) 咨詢與決策專家系統(tǒng)(7) 教學(xué)類專家系統(tǒng)(8) 知識

2、自動獲取系統(tǒng)4、專家系統(tǒng)的特征：(1) 專家系統(tǒng)具有顯示表達(dá)的大量領(lǐng)域?qū)ｉT知識(2) 能進(jìn)行呼號處理(3) 具有智能(4) 對推理過程的理解5、與多媒體技術(shù)結(jié)合(了解)6、圖靈獎：專門獎勵那些對計算機(jī)事業(yè)作出重要貢獻(xiàn)的個人，是計算機(jī)界最負(fù)盛名、最崇高的一個獎項(xiàng)，有“計算機(jī)界的諾貝爾獎”之稱。明基斯第一個圖靈獎獲得者。7、麥卡錫則提出表處理語言Lisp：卡普提出分支界限法；費(fèi)根鮑姆提出知識蘊(yùn)藏著力量：第一個專家系統(tǒng)是MYCIN;第二章專家系統(tǒng)知識1、 產(chǎn)生式規(guī)則表示法：格式：if(前提1)&(前提2)&then(結(jié)論1)&(結(jié)論2)&2、 框架表不法：框架：是用于

3、描述具有固定的靜態(tài)對象的通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；該對象用：“對象一一屬性一一屬性值“表示，框架由若干個槽組成，槽用于描述屬性。槽有兩種形式a.槽名+槽值；b.槽名+側(cè)面策略3、 語義網(wǎng)絡(luò)表示法：語義網(wǎng)絡(luò)是基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示人類知識結(jié)構(gòu)的一種形式，語義主要是指語言結(jié)構(gòu)及其意義上的聯(lián)系。一個簡單的語義網(wǎng)是如下三元組：(節(jié)點(diǎn)1,狐，節(jié)點(diǎn)2)例：吃肉E有生命|；提示節(jié)點(diǎn)項(xiàng)物會*!表亭孤|哈_:讀小點(diǎn)描述時簟的械fl能狩貓tr尾巴能運(yùn)動4、 知識獲取的方式（1） 非自動知識獲?。悍譃閮刹绞紫扔芍R工程師從領(lǐng)域?qū)＜液陀嘘P(guān)技術(shù)文獻(xiàn)獲取知識，然后有知識工程師用某種知識編輯軟件輸入到知識庫中。（2） 自動知識獲?。菏侵赶到y(tǒng)

4、自身具有獲取知識的能力，它不僅可以以直接與領(lǐng)域?qū)＜覍υ挘瑥膶＜姨峁┑脑夹畔⒅小皩W(xué)習(xí)”到專家系統(tǒng)所需要的知識，而且還能從系統(tǒng)自身的運(yùn)行實(shí)踐中總結(jié)、歸納出新的知識，發(fā)現(xiàn)知識中可能存在的錯誤，不斷自我完善，建立起性能優(yōu)良，知識完善的知識庫。5、 只是誘導(dǎo)，就是一種談話技術(shù)，目的是為了順利地解決遇到的相關(guān)難題，保障知識獲取順利進(jìn)行。6、 基于模型的知識獲取，有6中常見的模型分別是：（1）說明模型（2）領(lǐng)域模型（3）專題模型（4）描述模型（5）操作模型（6）表示模型（7）系統(tǒng)模型7、 基于領(lǐng)域模型的知識獲取有6中常見的領(lǐng)域模型分別是：（1）有窮無結(jié)構(gòu)目標(biāo)搜索型（3）無窮無結(jié)構(gòu)目標(biāo)搜索型（3）有結(jié)構(gòu)目標(biāo)

5、搜索型（4）有空間結(jié)構(gòu)的目標(biāo)構(gòu)造型（5）有時間結(jié)構(gòu)的目標(biāo)構(gòu)造型（6）含時空結(jié)構(gòu)的目標(biāo)構(gòu)造型8、知識檢測的方法：知識檢測分為靜態(tài)檢測和動態(tài)監(jiān)測，靜態(tài)檢測是指在知識輸入之前由領(lǐng)域?qū)＜壹爸R工程師所做的檢查工作。動態(tài)監(jiān)測是指在知識輸入過程中以及對知識庫進(jìn)行增、刪、改時由系統(tǒng)所進(jìn)行的檢查。檢測的方法有：（1）邏輯表達(dá)式等價性德檢測（2）冗余的檢測（3）矛盾規(guī)則及矛盾規(guī)則鏈的檢測（4）從屬規(guī)則的檢測（5）環(huán)路的檢測9、知識求精：為了找出導(dǎo)致錯誤的原因，就需要找出產(chǎn)生這些錯誤的知識，予以改進(jìn)，以提高知識庫的可靠性，稱之為知識求精。實(shí)現(xiàn)知識求精的一般方法是：用一批已知結(jié)論的實(shí)例考核知識庫，看有多少實(shí)例被系統(tǒng)

6、錯判和漏判，然后對知識進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚蕴岣咧R庫的可靠性。第三章產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)1、把一組產(chǎn)生式放在一起，讓它們互相配合，協(xié)同作用，一個產(chǎn)生式生成的結(jié)論可以供另一個產(chǎn)生式作為前提使用，進(jìn)而求得問題的解決，這就叫產(chǎn)生式系統(tǒng)2、產(chǎn)生式的特點(diǎn)主要是比較蘊(yùn)含式與產(chǎn)生式：（1）蘊(yùn)含式只能表示精確知識，其真值或者為真、或者為假；而產(chǎn)生式不僅可以表示精確知識，也可以表示不精確知識（2）在用產(chǎn)生式表示知識的系統(tǒng)中，決定一條知識是否可用的方法是檢查當(dāng)前是否有已知事實(shí)可與前提中規(guī)定的條件匹配。這種匹配可是精確的，也可以是不精確的，只要按某種算法求出的相似度在某個預(yù)先指定的范圍內(nèi)就認(rèn)為是可匹配的。3、產(chǎn)生式系統(tǒng)

7、的構(gòu)成：一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由以下3個基本部分組成：規(guī)則庫（SetofRules）、綜合數(shù)據(jù)庫（GOLBLEDATABASE）和控制系統(tǒng)（ControlsSystem）。如圖所示（這是一個簡易圖答出來給60%的圖3.1產(chǎn)生式系統(tǒng)的主要組成卜面是完整的產(chǎn)生系統(tǒng)構(gòu)成圖4、例3.1建立一個動物識別系統(tǒng)的規(guī)則庫，用以識別虎、豹、斑馬、長頸鹿、企鵝、鴕鳥、海燕等7種動物。解:為了識別這些動物，可以根據(jù)動物識別的特征，建立包含下述規(guī)則的規(guī)則庫：RULE1:IF動物有毛發(fā)THEN動物是哺乳動物RULE2:IF動物有奶THEN動物是哺乳動物RULE3:IF動物有羽毛THEN動物是鳥類動物RULE4:IF動物會飛AN

8、D會生蛋THEN動物是鳥類動物還可以對哺乳動物、鳥類動物進(jìn)一步分類，這里就不細(xì)說了（課本72頁，課件有詳細(xì)說明）5、控制系統(tǒng)（了解）：控制系統(tǒng)又稱為推理系統(tǒng)或推理機(jī)，由一組程序組成，實(shí)現(xiàn)對問題的推理和求解。它負(fù)責(zé)整個產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行，包括：規(guī)則左部與DB匹配；從匹配成功的規(guī)則中，選出一條將在下一步執(zhí)行的規(guī)則甲，執(zhí)行甲右部規(guī)定的動作；掌握時間結(jié)束產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行。6、產(chǎn)生式系統(tǒng)有兩種最基本的推理方式：正向（向前）推理和反向（向后）推理。正向推理是指從已知事實(shí)出發(fā)，逐步推導(dǎo)出最后結(jié)論，其推理過程大致是：（1）用工作存儲器中的事實(shí)與產(chǎn)生式規(guī)則的前提條件進(jìn)行批配；（2）按沖突消解策略從匹配的規(guī)則實(shí)例中

9、選擇一條規(guī)則；（3）執(zhí)行選中規(guī)則的動作，依次修改工作存儲器；（4）用更新后的工作存儲器，重復(fù)上述幾步工作，直到得出結(jié)論或工作存儲器不再發(fā)生變化為止。反向推理則是首先提出假設(shè)，然后驗(yàn)證這些假設(shè)的真假性，找到假設(shè)成立的所有證據(jù)或事實(shí)。其推理過程大致是：（1）看假設(shè)是否在工作存儲器中，若在，則假設(shè)成立，推理結(jié)束；（2）找出結(jié)論與此假設(shè)匹配的規(guī)則；（3）按沖突消解策略從匹配的規(guī)則實(shí)例中選擇一條規(guī)則；（4）將選中規(guī)則的前提條件作為新的假設(shè)，重復(fù)上述幾步工作，直到假設(shè)的真假性被驗(yàn)證或不存在激活的規(guī)則。7、按規(guī)則庫及綜合數(shù)據(jù)庫的性質(zhì)與結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行的分類，可分為可交換的產(chǎn)生式系統(tǒng)、可分解的產(chǎn)生式系統(tǒng)和可恢復(fù)的

10、產(chǎn)生式系統(tǒng)8、產(chǎn)生式系統(tǒng)表示法的特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：（1）自然性（2）知識的模塊化（3）相互影響的間接性（4）有效性（5）清晰性（6）機(jī)器可讀性缺點(diǎn)：（1）效率不高（2）不能表達(dá)具有結(jié)構(gòu)性的知識9、匹配：在這一步，把當(dāng)前數(shù)據(jù)庫與規(guī)則的條件部分相匹配。如果兩者完全匹配，則把這條規(guī)則稱為觸發(fā)規(guī)則。當(dāng)按規(guī)則的操作不分區(qū)執(zhí)行時，稱這條規(guī)則為啟用規(guī)則。被觸發(fā)的規(guī)則不一定總是啟用規(guī)則，因?yàn)榭赡芡瑫r有幾條規(guī)則的條件部分被滿足，這就要在解決沖突步驟中來解決這個問題。在復(fù)雜的情況下，在數(shù)據(jù)庫和規(guī)則的條件部分之間可能要進(jìn)行近似匹配。10、匹配沖突：在產(chǎn)生式系統(tǒng)進(jìn)行推理的過程中，可能會在選擇產(chǎn)生式和數(shù)據(jù)、子目標(biāo)等方面產(chǎn)生二義

11、性，這就是所謂的匹配沖突。11、非確定性匹配（部分匹配）例：便清V瀉泄V倦怠乏力V浮腫V嗜睡V（腰酸痛尿頻五更瀉泄/1）一脾腎陽虛規(guī)則便可被激活，右邊項(xiàng)即為真。北京市中醫(yī)院中醫(yī)婦科錢伯熠大夫的經(jīng)驗(yàn)（腰背冷痛畏寒V肢冷/1）A（腹脹白帶稀薄V舌質(zhì)淡胖邊有齒痕/2）A例1說明了：只要左邊諸項(xiàng)中有部分項(xiàng)為真，變上例為標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生式產(chǎn)生式左部：）=7種可能=247種可能第3對括號中有7種可能，故總的組合數(shù)為12103種，即例1要變成標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生式，則需變成12103個產(chǎn)生式，這樣做既不直觀，也不經(jīng)濟(jì)，部分匹配的意義之一于此可見。12、匹配沖突消解策略:(1)按事先排好的固定順序(2)按數(shù)據(jù)的新鮮性排序(3)按

12、子目標(biāo)的新鮮性排序(4)按匹配程度排序第四章搜索策略1、推理程序稱為控制策略。2、根據(jù)問題的實(shí)際情況不斷尋找可利用的知識，從而構(gòu)造一條代價較少的推理路線，使問題得到圓滿的解決的過程稱為搜索。3、搜索分為盲目搜索和啟發(fā)式搜索盲目搜索：是按預(yù)定的搜索方向進(jìn)行搜索，由于盲目搜索總是按預(yù)先規(guī)定的路線進(jìn)行，沒有考慮到問題本身的特性，所以這種搜索效率不高。啟發(fā)搜索：是在搜索中加入了與問題有關(guān)的啟發(fā)性信息，用以指導(dǎo)搜索朝著最有希望的推理方向前進(jìn)，加速問題的求解過程并找到最優(yōu)解。4、搜索方法，歸納起來有以下幾種(1)求任一路徑的搜索策略(2)求最優(yōu)路徑的搜索策略(3)與或圖搜索法5、狀態(tài)空間：由問題的全部狀態(tài)

13、及一切可用算符所構(gòu)成的集合稱為問題的狀態(tài)空間，一般用哪個一個三元組表示：(S,F,G)6、例：二階梵塔問題。設(shè)有三根柱子，在1號柱子上穿有A、B兩個盤片，盤A小于盤B,盤A位于盤B的上面。要求把這兩個盤片全部移到另一根柱子上，而且規(guī)定每次只能移動一片，任何時刻都不能使盤B位于盤A的上面。設(shè)用Sk=(SkoSki)表示問題的狀態(tài)，Sk0表示盤A所在的柱號，Sk】表示盤B所在的柱號。全部可能的狀態(tài)有以下9種：Sq=(L1)S0=(L2)S0=(L3)匹=(2,1)S0=(2,2)So=(2,3)跖=(3,1)S0=(3,2)So=(3,3)問題的初始狀態(tài)集合為號=(30),目標(biāo)狀態(tài)集合為G=SgK

14、算符分別用A&j)及B&j)表示.A(i,j)表示把盤A從柱f號移到j(luò)上二B(iJ)表示把三從柱i移到柱j上。共有12個算符,它們分別是：根據(jù)9種可能的狀態(tài)和12種算符，可構(gòu)成二階替廢問題的汰木卒而圖.加1圖所東公9、等價變換：對于一個復(fù)雜問題，除了可用分解”方法進(jìn)行求解外，還可利用同構(gòu)或同態(tài)的等價變換，把它變換成若干個較容易求解的新問題。若新問題中有一個可求解，則就得到了原問題的解10、本原問題不能在分解或變換，而且直接可解的子問題稱為本原問題。11、端節(jié)點(diǎn)與終止節(jié)點(diǎn)在與/或樹中，沒有子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)稱為端節(jié)點(diǎn)；本原問題所對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)稱為終止節(jié)點(diǎn)。顯然，終止節(jié)點(diǎn)一定是端節(jié)點(diǎn)，但端節(jié)

15、點(diǎn)不一定是終止節(jié)點(diǎn)。12、可解節(jié)點(diǎn)在與/或樹中，滿足下列條件之一者，稱為可解節(jié)點(diǎn)。(1)它是一個終止節(jié)點(diǎn)。A(2,l),A(23XA(3,l),A(32)B(3,2)7、我們把使用算符最少的解稱為最優(yōu)解8、分解：把一個復(fù)雜問題分解為若干個較為簡單的子問題，每個子問題又可繼續(xù)分解為若干個更為簡單的子問題。重復(fù)此過程，直到不需要再分解或者不能再分解為止。然后對每個子問題分別進(jìn)行求解，最后把各個子問題的解復(fù)合起來就得到了原問題的解。(2)它是一個或”節(jié)點(diǎn)，且其子節(jié)點(diǎn)至少有一個是可解節(jié)點(diǎn)。(3)它是一個與”節(jié)點(diǎn)，且其子節(jié)點(diǎn)全部是可解節(jié)點(diǎn)。13、不可解節(jié)點(diǎn)關(guān)于可解節(jié)點(diǎn)的三個條件全部滿足的節(jié)點(diǎn)稱為不可解節(jié)

16、點(diǎn)。14、解樹由可解節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成的，并且由這些可解節(jié)點(diǎn)可推出初始節(jié)點(diǎn)(它對應(yīng)于原始問題)為可解節(jié)點(diǎn)的子樹稱為解樹。在解樹中一定包含初始節(jié)點(diǎn)。15、廣度優(yōu)先搜索的基本思想是：從初始節(jié)點(diǎn)S0開始，逐層地對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展并考察它是否為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，在第n層的節(jié)點(diǎn)沒有全部擴(kuò)展并考察之前，不對第n+1層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。OPEN表中的節(jié)點(diǎn)總是按進(jìn)入的先后順序排列，先進(jìn)入的節(jié)點(diǎn)排在前面，后進(jìn)入的節(jié)點(diǎn)排在后面。16、廣度優(yōu)先搜索過程如下：(1)把初始節(jié)點(diǎn)S0放入OPEN表。(2)如果OPEN表為空，則問題無解，退出(3)把OPEN表的第一個節(jié)點(diǎn)(記為節(jié)點(diǎn)n)取出放入CLOSE表。(4)考察節(jié)點(diǎn)n是否為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。若是，

17、則求得了問題的解，退出(5)若節(jié)點(diǎn)n不可擴(kuò)展，則轉(zhuǎn)第(2)步。(6)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)n,將其子節(jié)點(diǎn)放入OPEN表的尾部，并為每一個子節(jié)點(diǎn)都配置指向父節(jié)點(diǎn)的指針，然后轉(zhuǎn)第(2)步。17、廣度優(yōu)先搜索流程圖：廠把號彈入OPEN表把cpe、表的第一個節(jié)點(diǎn)r節(jié)點(diǎn)”)從求中移出，18、深度優(yōu)先搜索、有界深度優(yōu)先搜索、代價樹的廣度優(yōu)先搜索，代價樹的深度優(yōu)先搜索的搜索思想、流程圖和過程與廣度優(yōu)先搜索的相似具體看課本第四章19、這種與任務(wù)或問題有關(guān)的信息稱為啟發(fā)式信息，利用啟發(fā)式信息進(jìn)行的搜索叫做啟發(fā)式搜索。20、局部擇優(yōu)搜索是一種啟發(fā)式搜索方法，是對深度優(yōu)先搜索方法的一種改進(jìn)。其基本思想是：當(dāng)一個節(jié)點(diǎn)被擴(kuò)展以后，按

18、f(x)對每一個子節(jié)點(diǎn)計算估價值，并選擇最小者作為下一個要考察的節(jié)點(diǎn)，范圍比較狹窄，所以稱為局部擇優(yōu)搜索。21、局部擇優(yōu)搜索的搜索過程為：(1)初始節(jié)點(diǎn)S0放入OPEN表，計算f(S0)。(2)如果OPEN表為空，則問題無解，退出。(3)把OPEN表的第一個節(jié)點(diǎn)(記為結(jié)點(diǎn)n)取出放入CLOSED表。(4)考察節(jié)點(diǎn)n是否為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。若是，則求得了問題的解，退出。(5)若節(jié)點(diǎn)n不可擴(kuò)展，則轉(zhuǎn)第(2)步。(6)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)n,用估計函數(shù)f(x)計算每個子節(jié)點(diǎn)的估計值，并按估計值從小到大的順序依次放到OPEN表的首部，為每個子節(jié)點(diǎn)配置指向父結(jié)點(diǎn)的指針。然后轉(zhuǎn)第(2)步22、與/或樹的搜索策略與/或樹搜索策

19、略與啟發(fā)也分為盲目搜索與啟發(fā)式博奕搜索兩大類。下面討論的廣度優(yōu)先搜索及深度優(yōu)先搜索都屬于盲目搜索策略。有序搜索及博奕樹搜索則屬于啟發(fā)式搜索策略。與/或樹上的一個節(jié)點(diǎn)是否為可解節(jié)點(diǎn)是由它的子節(jié)點(diǎn)確定的。對于一個“與”節(jié)點(diǎn)，只有當(dāng)其子節(jié)點(diǎn)全部為可解節(jié)點(diǎn)時，它才為可解節(jié)點(diǎn)。對于一個“或”節(jié)點(diǎn)，只要子節(jié)點(diǎn)中有一個是可解節(jié)點(diǎn)，它就是可解節(jié)點(diǎn)：只有當(dāng)全部子節(jié)點(diǎn)都是不可解節(jié)點(diǎn)時，它才是不可解節(jié)點(diǎn)。23、與/或樹的一般搜索過程為：1)把原始問題作為初始節(jié)點(diǎn)So放入OPEN表。(2)應(yīng)用分解或等價變換算符對當(dāng)前節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。(3)為每個子節(jié)點(diǎn)設(shè)置指向父節(jié)點(diǎn)的指針。(4)選擇合適的子節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，反復(fù)執(zhí)行第(

20、2)步和第(3)步，在此期間要多次調(diào)用可解標(biāo)示過程，直到初始節(jié)點(diǎn)被標(biāo)示為可解節(jié)點(diǎn)或不可解節(jié)點(diǎn)為止。第五章基于案例的推理1、基于案例推理基本概念當(dāng)我們遇到某種情況時，我們習(xí)慣于回憶起以前情境中的方式、方法，策略以及解決方案等，來幫助我們找到當(dāng)前問題的解決方案。CBR是一種基于經(jīng)驗(yàn)知識進(jìn)行推理的人工智能技術(shù)，它是用案例來表達(dá)知識并把問題求解和學(xué)習(xí)相融合的一種推理方法。2、XCBR是一種基于經(jīng)驗(yàn)知識進(jìn)行推理的人工智能技術(shù)，它是用案例來表達(dá)知識并把問題求解和學(xué)習(xí)相融合的一種推理方法。3、XCBR有兩種類型，即問題求解型和解釋型。問題求解型側(cè)重于對過去策略的匹配與修改，而解釋型強(qiáng)調(diào)以舊案例對新案例作出評

21、價與解釋。4、CBR總體思想：核心思想是：在進(jìn)行問題求解時，使用以前求解類似問題的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理，而不必從頭做起，5、CBR技術(shù)的優(yōu)、缺點(diǎn)CBR的優(yōu)點(diǎn)：信息的完全表達(dá)，增量式學(xué)習(xí)，形象思維的準(zhǔn)確模擬、知識獲取較為容易、易于理解，求解效率高等，適于規(guī)模大、任務(wù)復(fù)雜、智能程度高、非結(jié)構(gòu)化問題的求解CBR的缺點(diǎn)：(1) CBR對噪音數(shù)據(jù)較為敏感，錯誤數(shù)據(jù)容易影響系統(tǒng)檢索效率和求解效果。(2) CBR系統(tǒng)需要保持和管理一組數(shù)量較大的范例，時間和空間的復(fù)雜性都是必須仔細(xì)考慮的問題，否則有可能出現(xiàn)"范例為越大，系統(tǒng)性能越弱”的情況。(3)深層、表層背景知識集成，即多信道知識源的集成有助于提高系統(tǒng)的

22、表達(dá)能力和推理性能，且可以加強(qiáng)系統(tǒng)的柔韌性和魯莽性。6、CBR的推理過程包括問題特征的抽取、描述和輸入，相應(yīng)事例檢索，事例的改寫與調(diào)整，求解方案的評價，新事例的存貯。7、CBR的模型：a.Hunt的CBR模型b.len的CBR模型c.Kolodner和Leake's的CBR處理模型d.CBR的R4模型8、案例特征抽取的三種策略：歸納推理策略、知識引導(dǎo)策略、最近相鄰策略(是用的最多的)9、CBR的檢索目標(biāo)是快速有效的從事例庫中找到盡可能少的與問題描述最相似的事例10、事例檢索一般分為：分類、選擇、確認(rèn)三個階段11、在CBR系統(tǒng)中應(yīng)用較多的檢索算法主要有三種：K-最近相鄰策略(K-near

23、estneighbourKNN)、歸納推理策略和知識引導(dǎo)策略。重點(diǎn)介紹應(yīng)用最廣的K-最近相鄰策略。12、在CBR系統(tǒng)中，檢索過程可分為案例表達(dá)、案例引索、和案例檢索第六章不確定性推理1、概率類型(三種概率的特點(diǎn)很重要)名稱公式特征先西桃卒(經(jīng)感的*理給上的婭學(xué)上的.均句的.等概串的.等可能的事后程率(試航的、星驗(yàn)g,科學(xué)規(guī)拜嶼出1對騏率.統(tǒng)計的)P(E)=W/No其中，是¥件在在川氏至可能骷席中龍生的次被在)=堂婕向于無金大時對"E)川取林FB.其中f(E，是事件IMtN次慈可盅觸果中宜生前頰辛f番見偉任幾乎可更復(fù)事件,才自同的可能緒果.巴4P柑碉的教學(xué)帶戔、不以武轂為票*

24、.所帶可能李H和姑果肉已加基于送臉的可重塞事件，用而限奏戢噲襲迪但，未知楮嗡的越學(xué)也秦呼重復(fù)手肘，未外精碉的教學(xué)超笑.不可能有相對疑手*冷土專家的現(xiàn).春5蛭臉、利曲聲信念.2、貝葉斯推理(了解)事件E已經(jīng)發(fā)生，但不知事件H是否會發(fā)生，計算事件H發(fā)生的概率。在專家系統(tǒng)中，通常用H代表假設(shè)，E表示支持該假設(shè)的證據(jù)。因此可用如下公式表示貝葉斯推理。P(E尸P(E|H)*P(H)+P(E|H)*P(H)其中：P(H)是假設(shè)H為真的先驗(yàn)概率P(E|H)是假設(shè)H為真時導(dǎo)致證據(jù)E的概率P(H)是假設(shè)H為假的先驗(yàn)概率P(E|H)是假設(shè)H為假時導(dǎo)致證據(jù)E的概率P(H|E)稱作假設(shè)H基于證據(jù)E的后驗(yàn)概率3、(理解

25、)P(E|E)取特殊值1,0,P(E)時，P(H|E)的對應(yīng)取值仿照全概率公式：P(H|E)=P(H|E)叩(E|E)+P(HE)琳P(E|E)(10)仿照全概率公式是一種合理的近似。 從P(E|E)=1,知P(E|E)=0,進(jìn)而推知P(H|E)=P(H|E); 從P(E|E)=0,知P(-E|E)=1,進(jìn)而推知P(H|E)=P(H|-E);從P(E|E)=P(E),知P(-E|E)=1P(E|E)=1P(E尸P(E),在式(10)中，用P(E)代替P(E|E),用P(F)代替PCEE),得到P(H|E)=P(H|E)*P(E)+P(H|-E)*PE),再用全概率公式可得到P(H|E)=P(H

26、),進(jìn)而推知E與E無關(guān)。上述，可由下表表示：對應(yīng)ritrrciiii£->rKjjfct-fsJLP<H|E>pgPgoFEIT?)當(dāng)P(E|E)#1,0,P(E)時，P(H|E)的對應(yīng)取值Duda等人在合理的假設(shè)下，證明了P(H|E)與P(E|E)之間有簡單的線性關(guān)系4、X確定性因子理論基本思想為：為每個斷言A及IFATHENB形式的規(guī)則賦予一個確定性度量值CF(可信度因子)。CF的值可以從-1至IJ1。CF(A)=1表示確知A為真，CF(A)=-1表示確知A為假，CF(A)=0表示不知道A的真假。5、在MYCIN中，確認(rèn)度最初被定義為確定因子，它是信任和不信任之間的差。CF(H,E)=MB(H,E)MD(H,E)其中:CF是在證據(jù)E存在前提下關(guān)于H的確定因子;MB是由于E之存在所引起的關(guān)于H的信任增長的度量;MD是由于E之存在所引起的關(guān)于H的不信任增長的度量。6、信任和不信任之度量通過概率被定義的。fl頡果產(chǎn)£門)=1-8g尸一導(dǎo)5百典Jma3cInO、f1_O尸玄口星尸.1否貝I把1和0分別寫成max1,0和min1,0是為了公式(4)和(5)之間具有對稱性。要想把MB之公式變成MD之公式，只須將MB之公式中的max換成min.由公