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- 3.1 认识专家系统 课件 课件 0 次下载
- 3.2 专家系统的知识获取 课件 课件 0 次下载
- 3.3.1 正向推理和反向推理 课件 课件 0 次下载
- 3.4 专家系统的解释功能 课件 课件 0 次下载
- 3.5 专家系统的开发 课件 课件 0 次下载
粤教版选修5 人工智能初步第三章 专家系统3.3 专家系统的推理过程精品课件ppt
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这是一份粤教版选修5 人工智能初步第三章 专家系统3.3 专家系统的推理过程精品课件ppt，共16页。PPT课件主要包含了正向推理和反向推理，正向推理过程，反向推理过程，不精确推理，可信度的意义等内容，欢迎下载使用。
我们在做数学证明题的时候，经常会采用下面两种思维方式： 正向思维：从已知条件入手，依据有关定理去证明结论是否成立。 反向思维：从结论入手，通过寻找结论成立的条件去证明结论是否成立。 专家系统中的推理机模拟了我们的思维，所以推理机的最基本的方式就是正向推理和反向推理。 为了便于理解，我们以“动物识别系统”为例，来说明专家系统的正向推理、反向推理的过程。
正向推理是以已知事实作为出发点，按照一定的策略，运用知识库中的知识，推断出结论的过程。正向推理又称为数据驱动推理。
从表示目标的谓词或命题出发，使用一组推理规则，来证明事实谓词或命题成立。即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。反向推理又称为目标驱动推理。
（1）反向推理的思想是怎样的？（2）观察到的反向推理包括哪些步骤？
1.什么是不精确推理有一位病人去看病，下面是他和医生的对话：①病人：“我有时头痛。”②医生：“你有没有鼻塞？”③病人：“有。”④医生：“你有没有咳嗽？”⑤病人：“有一点。”⑥医生开了一个处方：“喝感冒冲剂。”并交代：“如果病情没有好转，请来复诊。
分析这一段对话，针对下面三个问题进行讨论：（1）在①中病人自述的事实是不是确定的？（2）病人是怎样回答医生的②和④问题的？（3）我们从⑥中医生的话里得到什么信息？
2.不精确推理的计算 不精确推理可以根据应用的需要，采用不同的方法。作为一个应用实例，我们介绍不精确推理在医疗专家诊断系统MYCIN中的简单应用。在医疗诊断系统MYCIN中，较多采用的是可信度方法进行不精确推理的。
例1：规则为：if A1 and A2 then B，它的可信度为0.7，记作：if A1 and A2 then B（0.7）。A1的可信度为0.6，记作：A1（0.6）。A2的可信度为0.4，记作：A2（0.4）。则B的可信度为：取A1和A2可信度中的最小值与规则的可信度相乘：0.4×0.7=0.28，记作：B（0.28）。证据A1和证据A2的这种关系称为AND型，见下图。
例2：如果规则为：if A1 r A2 then B（0.7），且：A1（0.6），A2（0.4）。则B的可信度为：A1和A2可信度中的最大值与规则的可信度相乘：0.6×0.7=0.42，记作：B(0.42)。证据A1和证据A2的这种关系称为0R型，见下图。
例3：两条不相关的规则有相同结论。规则1：if A1 then B（0.7）规则2：if A2 then B（0.8）且：A1（0.6），A2（0.4）这时我们可以得到，从A1推出B的可信度是0.42，从A2推出B的可信度是0.32，那么根据公式，可以得出结论B的可信度为：0.42+0.32-0.42×0.32=0.6056这种关系我们称它为COMB型，见下图。
用Prlg语言表示专家知识的实例
我们在做数学证明题的时候，经常会采用下面两种思维方式： 正向思维：从已知条件入手，依据有关定理去证明结论是否成立。 反向思维：从结论入手，通过寻找结论成立的条件去证明结论是否成立。 专家系统中的推理机模拟了我们的思维，所以推理机的最基本的方式就是正向推理和反向推理。 为了便于理解，我们以“动物识别系统”为例，来说明专家系统的正向推理、反向推理的过程。
正向推理是以已知事实作为出发点，按照一定的策略，运用知识库中的知识，推断出结论的过程。正向推理又称为数据驱动推理。
从表示目标的谓词或命题出发，使用一组推理规则，来证明事实谓词或命题成立。即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。反向推理又称为目标驱动推理。
（1）反向推理的思想是怎样的？（2）观察到的反向推理包括哪些步骤？
1.什么是不精确推理有一位病人去看病，下面是他和医生的对话：①病人：“我有时头痛。”②医生：“你有没有鼻塞？”③病人：“有。”④医生：“你有没有咳嗽？”⑤病人：“有一点。”⑥医生开了一个处方：“喝感冒冲剂。”并交代：“如果病情没有好转，请来复诊。
分析这一段对话，针对下面三个问题进行讨论：（1）在①中病人自述的事实是不是确定的？（2）病人是怎样回答医生的②和④问题的？（3）我们从⑥中医生的话里得到什么信息？
2.不精确推理的计算 不精确推理可以根据应用的需要，采用不同的方法。作为一个应用实例，我们介绍不精确推理在医疗专家诊断系统MYCIN中的简单应用。在医疗诊断系统MYCIN中，较多采用的是可信度方法进行不精确推理的。
例1：规则为：if A1 and A2 then B，它的可信度为0.7，记作：if A1 and A2 then B（0.7）。A1的可信度为0.6，记作：A1（0.6）。A2的可信度为0.4，记作：A2（0.4）。则B的可信度为：取A1和A2可信度中的最小值与规则的可信度相乘：0.4×0.7=0.28，记作：B（0.28）。证据A1和证据A2的这种关系称为AND型，见下图。
例2：如果规则为：if A1 r A2 then B（0.7），且：A1（0.6），A2（0.4）。则B的可信度为：A1和A2可信度中的最大值与规则的可信度相乘：0.6×0.7=0.42，记作：B(0.42)。证据A1和证据A2的这种关系称为0R型，见下图。
例3：两条不相关的规则有相同结论。规则1：if A1 then B（0.7）规则2：if A2 then B（0.8）且：A1（0.6），A2（0.4）这时我们可以得到，从A1推出B的可信度是0.42，从A2推出B的可信度是0.32，那么根据公式，可以得出结论B的可信度为：0.42+0.32-0.42×0.32=0.6056这种关系我们称它为COMB型，见下图。
用Prlg语言表示专家知识的实例
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