智能决策支持系统 PPT课件

②探索型归纳：是一种创造力较为强大的归纳推
理,这种推理一般没有预先设想的模型 ,而仅有一 些大致的范围与轮廓 , 因此 , 这种推理难度较大 , 推理方法也多。目前这种推理称为数据挖掘。如 关联分析、分类分析、聚类分析。
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
基于数学模型的演绎决策过程：在数学模
入 , 而演义推理则通过推理引擎实现。基于逻
辑模型的演绎决策过程如下图所示：
谓词逻辑公式 假设前提 （数据仓库） 推理引擎 个体事实 （数据）
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
验证型归纳的决策过程：在验证型归纳中 ,
归纳推理部分即为数据实验室的人 — 机交互
试验。如下图所示：
数据仓库
数据实验室试验
2. IDSS的结构
IDSS结构形式
用户
问题综合与交互系统 模型库管理系统
知识库 管理系统
数据库管理系统 推理机
模型库
知识库
数据库
3.2
人工智能基本原理
1．决策推理与决策支持系统
人类做决策时需要进行推理(inference)，
推理是由已知事实通过一定逻辑手段获
得未知事实,其模型如图所示：
推理 已知 事实 未知 事实
2. IDSS的结构
人工智能的决策支持技术
专家系统

神经网络 遗传算法 机器学习

自然语言理解
2. IDSS的结构
IDSS结构形式(P101)
用户
问题综合与交互系统 模型库管理系统 人工智能技术 专家 神经 遗传 机器 自然语 系统 网络 算法 学习 言理解 模型库 数据库管理系统
数据库
型表示中 , 数据（仓）库数据作为数学模型的
参数输入 , 而演义推理则用方法库中方法调用
方式实现。基于数学模型的演绎决策过程如 下图所示：数学公式
参 数 （数据仓库） 方法调用 个体事实 （数据）
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
基于逻辑模型的演绎决策过程：在逻辑模
型表示中 , 数据（仓）库数据作为假设前提输
数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编
码成某种数据结构的过程。
2．知识的表示和推理技术
谓词逻辑
谓词逻辑：谓词逻辑是对简单命题的内部结构的进一
步分析，将一个命题分解为客体和谓词两个组成部分。
在在谓词逻辑中，把反映某些特定个体的概念称为个体 词，把反映个体所具有的关系称为谓词。P(x)是一个谓 词公式，其中P为谓词，x是客体变元。谓词逻辑通常以 合取（ ∧ ）和析取（ ∨ ）等连接形成谓词公式表示 知识。
2．知识的表示和推理技术
产生式规则 概念：产生式规则是专家系统中应用最广泛的 知识表示和推理，又称产生式规则表示法，一般 表示形成为：IF A THEN B ，即如果A成立则B成 立，简化为A→B． A 是产生式的前提，用户提出 该产生式是否可用的条件； B 是一组结论式操作，
2．知识的表示和推理技术
谓词逻辑 如何用谓词表示知识 ：
①定义谓词和个体，确定谓词和个体的含义；
②根据要表达的事物和概念，为每个谓词中的变 元赋予特定的值； ③根据要表达的知识语义，用适当的连接符将各 谓词连接起来，形成谓词公式。
2．知识的表示和推理技术
谓词逻辑
predicates *谓词段，对谓词名和参数说明 likes(symbol, symbol) friend(symbol, symbol) clause *字句段，存放的事实和规则 likes(Bell, sports) likes(Mary, music) likes(Mary, sports) likes(Jane, swim) friend(John,x):-likes(x,sports),likes(x,music) *规则 Goal *目标 firend(John,x)
教学目的
掌握IDSS的基本概念，掌握IDSS的组 成部件和系统结构； 了解知识表示和知识推理，理解专家 系统的决策支持。
熟悉神经网络的决策支持。
3.1智能决策支持系统概述
1．智能决策支持系统的概念
智能决策支持系统(IDSS)是DSS与 人工智能（Artificial Intelligent， AI） 技术相结合的系统 。
理。
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的归纳推理方法 ：
①验证型归纳 ：
验证型归纳推理的实现是一个人 —机交互的过程, 特别是反复测试与比较的过程需要人参与 , 通过 人-机不断协作最终才能取得归纳的结果 ,此种推 理我们称之为联机分析处理。
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的归纳推理方法 ：
1．决策推理与决策支持系统
人脑的决策推理 演绎推理：是从已知一般性规则出发 推导出个体事实的结果，其模型如图：
一般性 规则 演绎推理 个体 事实
1．决策推理与决策支持系统
人脑的决策推理 归纳推理：归纳推理即是由大量个体
事实出发推导出一般性规则 , 其模型如
图所示：
大量 个体 事实 归纳推理 一般 性规 则
等。在演绎推理软件中使用的手段是将常用的一些
推演方法如最小二乘法等作为固定算法用编程实现 并将其存放在一个所谓的方法库或模型库。
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的演绎推理：
②人工智能方法和逻辑模型的演绎推理
人工智能中常用的知识表示方法是谓词逻辑表示 法。即是将规则表示为数理逻辑中的一组一阶谓 词逻辑的合法公式,而这种模型称为逻辑模型 ,对 此模型可通过一阶逻辑的推理方法以实现演绎推
Βιβλιοθήκη Baidu一般性规则
1．决策推理与决策支持系统
DSS中的决策过程
探索型归纳的决策过程：
在探索型归纳中 , 归纳推理部分即各种类型算
法调用。如下图所示：
数 据 （数据仓库）
算法调用
一般性规则
2．知识的表示和推理技术
知识表示在人工智能和专家系统中是最重要
的问题之一。知识表示实际上就是对人类知识的
一种描述，把人类知识表示成计算机能够处理的
1．决策推理与决策支持系统
人脑的决策推理 归纳—演绎推理：首先利用归纳推理 从大量事实中归纳出一般性规则 , 用该 规则通过演绎推理推导出另一类个体事
实的结论,其推理模型如图所示：
大量 事实
归纳推理
一般 性规 则
演绎推理
个体 事实
1．决策推理与决策支持系统
电脑的决策推理
电脑的演绎推理： ①数学方法和数学模型的演绎推理 最常见的一般性规则的表示方法是采用数学方法 , 我们称之为数学模型 , 如数学表达式、数学方程式