模糊專家系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、模糊專家系統(tǒng)是知識工程學(xué)科的重要實(shí)踐領(lǐng)域的前沿，對模糊知識進(jìn)行有效的管理和維護(hù)以及對其不確定推理技術(shù)的研究和實(shí)現(xiàn)是模糊專家系統(tǒng)的核心研究內(nèi)容?；趪铱萍疾康难芯空n題柑橘智能化栽培專家系統(tǒng)(課題任務(wù)書編號：2005BA901A04)，本文主要研究了模糊推理引擎的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)。 在專家系統(tǒng)的開發(fā)過程中，現(xiàn)實(shí)世界存在的各種不確定信息和模糊信息使專家系統(tǒng)投入使用受到了較大的限制，為了有效地模擬這些信息，本文在作了大量研究的研究工作之后，

2、在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中主要采用確定性理論推理模型。確定性理論模型是以可信度方法為基礎(chǔ)，結(jié)合概率論的不確定性推理模型，它的優(yōu)點(diǎn)是使用直觀而且效果較好。確定性理論模型主要分為三部分：對知識的不確定性描述、對證據(jù)的不確定性描述以及確定性因子的更新算法。在本課題的實(shí)現(xiàn)過程中，發(fā)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的每一種疾病的所有癥狀不一定都出現(xiàn)或同時出現(xiàn)，癥狀也分為主要癥狀、一般癥狀及偶然癥狀，為了表示這種特點(diǎn)，在確定性理論模型的基礎(chǔ)上，給規(guī)則的每個前提條件增加一個權(quán)值

3、，來表示前提條件對結(jié)論的支持程度，在本文中稱之為改進(jìn)的確定性理論模型。另外本系統(tǒng)在推理過程中主要選擇了反向推理控制策略和按匹配度排序的沖突消解策略。 在項(xiàng)目的早期我們主要采用專家系統(tǒng)語言prolog進(jìn)行開發(fā)，主要思路是知識表示采用prolog系統(tǒng)的產(chǎn)生式表示方法，存儲為．pro文件；推理引擎使用prolog系統(tǒng)自身的推理引擎；人機(jī)接口可利用prolog系統(tǒng)提供的LSAPI(logicserver的API)，采用常見的編程語言(如

4、java)等實(shí)現(xiàn)，但這種方法不實(shí)用。基于以上的情況，我們考慮用關(guān)系數(shù)據(jù)庫作為知識庫的外部存儲形式，推理引擎模塊利用常見的編程語言來編寫，參照prolog推理引擎的工作方式，實(shí)現(xiàn)柑橘專家系統(tǒng)的推理引擎，主要包括全局?jǐn)?shù)據(jù)庫的設(shè)計、模糊推理機(jī)的設(shè)計以及解釋器的設(shè)計。 本文的研究成果主要如下：Prolog語言模糊化研究以開發(fā)模糊專家系統(tǒng)，確定性理論模型的研究及實(shí)現(xiàn)，利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫表示模糊知識庫，模糊推理引擎設(shè)計的研究和應(yīng)用，包括全局?jǐn)?shù)據(jù)