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《葡京彩票平台人学术专刊》
模糊专家系统的建立及其应用
编辑:王成东 来源:葡京彩票平台原创 更新时间:2009-5-14
 

0.模糊专家系统基本常识

专家系统是一种具有大量常识与经验的智能程序,存储了专门领域经过事先总结分析并按照某种模式保存的专家常识。专家系统能够运用人类专家的常识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家求解决策问题的推理机制,来解决该领域复杂的专业问题。传统的专家系统是基于逻辑推理的符号系统,这类专家系统存在着常识难以获取、效率低下、处理不确定问题较困难、适应性差等一系列问题[8]。因此本文将模糊数学的引入专家系统,将绝对的二值逻辑扩展到了连续值逻辑,从而推广了经典集合论中的逻辑关系。基于模糊推理的专家系统将不确定性的专家经验以模糊子集的常识表示方式存储在常识库中,同时采用模糊近似匹配规则的模糊推理过程,以实现快速的不确定性的模糊推理。为完成专家系统最基本的功能,应该有6个本组成部分:常识库、人机接口、推理机、常识获取系统、说明子系统、全局数据库[12],其结构如图1所示。

 

1  模糊专家系统结构图

Fig.1  Architecture of Fuzzy Expert System

1.常识表示

参考相关文献[789],本文采用产生式规则和模糊数学结合的模糊产生式规则来表示常识。模糊产生式规则可以有效地表达启发式常识,并可以根据数据可靠性给出可信度因子,从而实现模糊推理。

1.1模糊产生式规则

模糊规则是将传统产生式规则模糊化,其模糊化主要从以下几个方面来进行:前提条件模糊化、动作或结论模糊化、规则激活阀值λ(0<λ<1)和规则可信度CF(0CF1)。模糊规则实现如下:一个模糊产生式规则

则相应表达为:

其中: 是规则中的各模糊前提条件; 是规则中的模糊结论及动作;CF(EH)是规则强度或可信度;E1E2,…En 的相应的确定性表达;H1H2,…Hn 的确定性表达; f1f2,…fnE1E2,…En表达 时的状态可能性分布;t1t2,…tn是用(E1f1)(E2f2)(Enfn)表达    时的确信度;s1s2,…sn是用H1H2,…Hn表达 时状态的可能性分布;s1s2,…,sn是用(H1g1)(H2g2)…(Hngn)表达 时的可信度; 为证据(Ei)可采信的阈值及在证据集合中的权值。

1.2模糊产生式规则中各参数的确定:

1.2.1确定权值 和阈值

权值 和阈值 的初值是由专家给出的,但因为专家对同一问题的看法因主观因素的影响不尽相同,从而导致所给出的专家意见也存在着差别,因此需要对专家给出的意见进行整合。本系统采用APH[3]法进行整合。

AHP法是通过比较两两元素的相对重要性来给出相应证据因素的权重比较。遵循原则如表1所示。具体操作方法是首先组织相关专家建立证据评价小组(20人为宜),然后让该小组根据表1所示原则进行评价,并得到权重判断矩阵D=(dij)

1 权重判断矩阵元素选取原则表

Table 1   principle of selection of element’s weight matrix

标度值

    1

3

5

7

9

2468

备注

含义

同等重要

较重要

重要

很重要

非常重要

上述两者折中方案

U1U2比较得到dij

U2U1比较得到dji

计算组合中各要素的权重向量。可以采用特征根法,即根据判断矩阵D,列出特征方程 ,求出 时的最大特征根 及其对应的特征向量A,并将A作归一化处理: 即为证据要素权重或阈值向量。

1.2.2确定证据和结论的分布情况

对于fs服从何种分布,本系统用分布假设检验的方法予以确定。所谓分布假设检验是对母体分布做某种假设,用母体中抽取的子样检验此项假设是否成立。结合实际情况,本系统采用 检验法[4]。首先根据专家意见设定显著水平 ,并设定假设H0 f/s服从**分布。

在母体形式未知的情况下,设 ,其中 是已知数,     ①,其中miAi的实际频数,则

      

即当 按分布收敛到自由度为l-1 分布。因此,当n很大时, 近似的服从自由度为l-1 分布,利用统计量 可检测假设H 0。给定显著性水平 ,由工具书可查得 的值,使 ,在抽得一个大样本(n 50),由①式计算出 的数值,若 ,则拒绝假设H0,认为f/s的与假设的分布形式存在显著的差异,若 则接受假设H0,认为f/s的与假设的分布形式无显著差异,接受假设H0

在母体分布形式已知,但参数未知的情况下,当 时, 近似的服从自由度为l-k-1 分布,抽取大子样后,若 ,则拒绝假设H0,认为f/s的与假设的分布形式存在显著的差异,若 则接受假设H0,认为f/s的与假设的分布形式无显著差异,接受假设H0

2.模糊专家系统的建立

2.1模糊数据库的建立

随着模糊数学理论体系的建立,人们可以用数据来描述模糊事件并能够进行模糊运算。这样,就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中,从而形成模糊数据库。模糊数据库是指能够处理模糊数据的数据库,是进行机器学习和模糊推理的依据。本专家系统中的模糊数据库是由一些具体的、含有参数的表组成的,在形式上是关系数据库,但它包含着一些不确定的、动态变化的数据,如隶属度、权值、置信度等,因而是模糊的。以下是模糊数据库表中包含的主要字段如表2所示。

2 模糊数据库库结构表

Table 2   structure of fuzzy database

字段名

类型

宽度

小数位

索引

编号

自动编号

 

 

升序

证据对象

字符型

20

 

 

证据现象

字符型

20

 

 

证据阈值

数值型

5

2

 

证据权重

数值型

5

2

 

规则强调

数值型

6

2

 

结论

字符型

50

 

 

置信度

数值型

5

2

 

 

2.2.模糊常识库的建立

模糊常识库是专家系统的核心,包含了所要解决问题领域内的大量事实和规则,包括事实性常识和启发性常识两种。中间数据库也叫黑板模型,用来存储诊断问题的原始特征信息和诊断运行过程产生的各种中间信息,为专家系统推理和说明提供必要数据。数据表的主要字段如表3所示:

3 模糊常识库结构表

Table 3   structure of fuzzy knowledge base

字段名

类型

宽度

小数位

索引

编号

自动编号

 

 

升序

证据对象

字符型

20

 

 

证据现象

字符型

20

 

 

证据置信度

数值型

5

2

 

服从分布

字符型

10

 

 

结论

字符型

50

 

 

常识可信度

数值型

6

2

 

证据分布

字符型

6

 

 

结果分布

字符型

6

 

 

 

2.3模糊推理机

模糊推理机是专家系统的组织控制机构,推理机根据当前的设备征兆信息,运用常识库中的模糊常识,按照一定的模糊近似匹配策略进行模糊推理,从而实现基于常识的推理求解过程。

本文采用基于事例的模糊推理机制,其核心思想是基于回忆以前类似的事例并使用该事例的信息和常识来解决新问题。本系统的推理方法采用正向推理和反向推理相结合的方式。正向推理流程图如图3所示。

2  正向推理流程图

Fig.2  Architecture of the Forward Speculate

根据证据对常识库进行模糊匹配,将匹配出的可能原因送入综合数据库。对系统根据证据得出的结论,以模糊数据库为依据进行模糊集合运算,只有当原因隶属度大于现象的阈值时,才提交给用户,否则不予输出;但当用户要求显示所有可能原因时,可以提交阈值以下的原因给用户。

2.4人机接口

人机接口实现用户和专家系统之间的交互接口。前端处理程序负责将采集的特征信息进行选择和分析,以找出与专家常识最相关的信息。

2.5常识的基本葡京信誉平台

2.5.1常识的检验葡京信誉平台

1)正确性检验。主要是对常识库中的常识进行语法检查,对不合格的记录,将其状态设为不激活状态。为实现对常识库中不合法的常识进行检验,在新常识增加时自动、及时地检验常识的合法性,保证了将这些错误消除在萌发阶段。

2)冗余检验。检查常识库中是否存在完全相同或非常相似的记录,特别是在规则库中,要检查是否存在结论相同而规则前提中除有些条件互反外其余的条件都相同或等价的规则。如有,则将这些常识进行合并,消除常识冗余。

2.5.2常识的存入

常识的存储是将经过领域专家认可的常识输入到常识库中去,在输入常识前,须明确将常识添加到常识库中哪张表中去,点击输入子菜单即可对常识进行输入。

2.5.3常识的修改和删除

若发现一些常识误差很大或错误很多,可选择要删除或修改的记录,通过常识葡京信誉平台子菜单来实现对常识的修改和删除。

3.实例分析

本文以植物微量元素缺乏诊断模糊专家系统为例来说明如何根据本文的阐述来建立模糊专家系统。植物微量元素缺乏诊断模糊专家系统流程如图4所示。

3  模糊专家系统流程图

Fig.3  flow diagram of fuzzy expert system

  根据相关常识[6]得其部分诊断规则如下:

R1:IF植株浅绿(0.6,0.2)AND基部老叶变黄(0.7,0.5)AND茎短而细(0.6,0.3)THEN缺氮(0.5

R2:IF植株紫红色(0.6,0.3)AND基部老叶变黄(0.7,0.)AND茎短而细(0.6,0.2) AND种子小、不饱满(0.6,0.4)THEN缺磷(0.95

R3:IF植株易倒伏(0.8,0.5)AND叶片边缘变黄、焦化(0.7,0.2)AND叶片皱缩(0.6,0.3)THEN缺钾(0.95

R4:IF叶片变黄友杂色(0.6,0.3)AND脉间变黄(0.6,0.3)AND叶有坏死斑点(0.6,0.4)THEN缺镁(0.8

R5:IF脉间变黄,呈清晰网状(0.7,06)AND幼叶变黄甚至发白(0.7,0.4)THEN缺铁(0.85

R6:IF顶端停止生长(0.6,0.4)AND幼叶畸形(0.7,0.4)AND脉间不规则褪绿(0.6,0.2)THEN缺硼(0.95

R7:IF叶小簇生(0.7,0.3)AND叶片两侧斑点(0.7,0.5)AND植株矮小(0.8,0.2)THEN缺锌(0.95

R8:IF新生叶失绿(0.7,0.3)AND叶尖发白卷曲(0.8,0.4)AND叶片出现坏死斑点、枯萎(0.9,0.3)THEN缺铜(0.95

R9:IF缺钾(0.8)THEN使用钾肥KNO3或草木灰 (0.95)

本系统首先从模糊数据库中提取各种证据对象供用户选择,再要求用户根据实际情况给出各证据现象的置信度,从而得到完整的证据。假设体统通过人机接口(如图5所示)获得的证据如下:植株,易倒伏(0.8);叶片边缘变黄、焦化(0.8);叶片皱缩(0.7),系统通过证据与规则对比,从规则中选择R3,并进而推理得到R9,系统再通过人机接口(如图6所示)为用户提供专家常识的支撑。

4  获取证据图

Fig.4  Picture of getting Evidence

 

5  意见输出图

Fig.5  Picture of outputting suggestions

该模糊专家系统的实现是采用Visual Basic平台开发[5],使用面向对象的程序设计方法设计。专家系统由主要数据库表、常识库表、中间常识表、可实行程序文件组成,用Visual Basic构建常识库和所有的数据库及其人机接口界面,并设计推理程序、机器学习程序、说明程序和查询程序。基于Visual Basic的专家系统易于葡京信誉平台、稳定性增强、设计的用户界面直观生动、个性化强、易于修改。

4.结束语

基于模糊数学的专家系统在常识表示、模糊推理和所得结果精确度等方面都比传统的专家系统有了质的提高。在将此方法用于实践后也去得了良好的实践效果,证明了此方法的可行性。Visual Basic 在用于模糊专家系统的开发,尤其是在推理机的实现上中存在着一定的难度,但其在系统葡京信誉平台与维护、用户界面设计等方面却有着其他语言难以比拟的优点。因此,将Visual Basic 用于模糊专辑系统的开发的实践具有一定的价值。

 

 

参考文献:

[1]张全寿,周建峰.专家系统建造原理及方法[M].北京:中国铁道出版社,1992.15-32.

[2]史济民,汤观全,邵存蓓等.FoxPro及其应用系统开发[M].北京:清华大学出版社,2000.26-28.

[3]姜启源、谢金星、叶俊,数学模型(第二版),北京:高等教育出版社,2003.8

[4]汪荣鑫著,数理统计(M),西安:西安交通大学出版社,1986P110-113

[5]刘炳文编著,Visual Basic程序设计教程(第二版),北京:清华大学出版社,2003.7P159-164

[6]张宪省、贺学礼主编,植物学,北京:中国农业出版社,2003.7

[7]蔡自兴、徐光佑。人工智能及其应用(第二版),北京:清华大学出版社,1998.7P57-63

[8]程伟良,广义专家系统,北京:北京理工大学出版社,2005.2

[9]李小青,基于模糊专家系统的故障诊断方法研究[J]农 机 化研 究,2006.479

 

 
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