学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于模糊概念图知识表示的专家系统的研究

作　者: 张林叶
导　师: 刘培奇
学　校: 西安建筑科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 模糊概念图不确定推理专家系统知识表示模糊知识表示
分类号: TP182
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 159次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

知识表示是人工智能研究中的一个重要问题,也是制约人工智能学科发展和专家系统应用的瓶颈。适当选择和正确使用知识表示方法将极大地提高人工智能问题求解的效率。作为一种知识表示方式,概念图以其简单、直观、语义表达能力强等特点,受到人工智能领域的广泛关注。针对传统概念图不能表示模糊知识的问题,本文在Morton提出的模糊概念图的基础上,将模糊集合引入概念图中,并对改进的模糊概念图表示方法和操作进行研究,设计了改进的模糊概念图的C语言存储结构。本文在研究了模糊概念图表示方法基础上,用模糊概念图表示基于可信度的产生式规则,将模糊概念图知识表示方法和不确定推理相结合,提出基于模糊概念图的产生式规则,并对基于模糊概念图产生式规则的推理和知识存储进行研究。为了表示专家系统中的模糊不确定性知识,将模糊概念图知识表示方法引入专家系统中,在专家系统的知识库和综合数据库中,实现了知识库中知识表示和存储方法,并设计了推理机的推理算法。最后,利用基于模糊概念图的知识表示方法,实现了一个专家系统实例。经过实验与测试,对推理结果的评价分析后,同传统方法实现的专家系统相比,其推理效率得到了有效提高,并取得了满意结果。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题研究的背景及问题的提出  8
  1.2 国内外研究及现状  8-9
  1.3 论文研究的意义  9
  1.4 论文的主要工作及组织结构  9-12
2 专家系统概述  12-20
  2.1 专家系统定义  12
  2.2 专家系统的产生和发展  12-13
  2.3 专家系统的结构  13-14
  2.4 专家系统的特点  14
  2.5 基于规则的专家系统  14-16
    2.5.1 基于规则的专家系统  15
    2.5.2 产生式规则的不确定性  15-16
    2.5.3 基于可信度的不确定推理  16
  2.6 模糊专家系统  16-18
    2.6.1 模糊专家系统的特征  17
    2.6.2 模糊专家系统的基本结构  17-18
  2.7 本章小结  18-20
3 模糊概念图知识表示方法的研究  20-30
  3.1 知识表示方法  20-21
  3.2 概念图知识表示方法  21-24
    3.2.1 概念图的定义  21-22
    3.2.2 概念图的知识表示  22-23
    3.2.3 概念图的存储结构  23
    3.2.4 概念图的匹配  23-24
  3.3 改进的模糊概念图知识表示  24-29
    3.3.1 Morton的模糊概念图表示方法及分析  24-25
    3.3.2 基于模糊集的概念图表示方法  25-26
    3.3.3 基于模糊集的概念图举例  26
    3.3.4 基于模糊集的概念图的存储结构  26-28
    3.3.5 基于模糊集的概念图的检索方法  28
    3.3.6 基于模糊集的概念图的操作  28-29
  3.4 本章小结  29-30
4 基于模糊概念图的专家系统知识库设计  30-34
  4.1 基于模糊概念图的产生式规则  30-31
    4.1.1 基于模糊概念图的产生式规则形式及特点  30-31
    4.1.2 基于模糊概念图的产生式规则的存储结构  31
  4.2 基于模糊概念图的专家系统知识库  31-33
    4.2.1 基于模糊概念图的专家系统知识库结构  31-32
    4.2.2 基于模糊概念图的专家系统知识库的检索和维护  32-33
  4.3 本章小结  33-34
5 基于模糊概念图的专家系统的推理机设计  34-48
  5.1 产生式系统的推理方式  34-35
  5.2 基于概念图的事实和规则的匹配推理  35
  5.3 模糊概念图的匹配  35-40
    5.3.1 事实概念图的数据结构  35-36
    5.3.2 模糊概念和关系匹配的判断  36-37
    5.3.3 模糊概念图匹配的判断  37
    5.3.4 模糊概念图的匹配合成  37-40
  5.4 匹配可信度计算  40-44
    5.4.1 规则匹配中前件和后件可信度计算  40-43
    5.4.2 匹配推理过程  43-44
  5.5 推理机的主要算法  44-47
    5.5.1 推理算法的主要思想  44
    5.5.2 推理算法设计  44-46
    5.5.3 推理算法分析  46-47
  5.6 本章小结  47-48
6 基于模糊概念图的专家系统设计实例  48-56
  6.1 设计基于模糊概念图的专家系统的意义  48
  6.2 基于模糊概念图的专家系统的设计  48-49
    6.2.1 基于模糊概念图的专家系统的知识库设计  48
    6.2.2 基于模糊概念图的专家系统的综合数据库设计  48
    6.2.3 基于模糊概念图的专家系统的推理机设计  48-49
    6.2.4 基于模糊概念图的专家系统的解释器设计  49
  6.3 基于模糊概念图的专家系统设计实例  49-54
    6.3.1 基于模糊概念图的动物识别专家系统的知识库  49-51
    6.3.2 基于模糊概念图的动物识别专家系统匹配推理过程  51-54
    6.3.3 推理结果的评价和分析  54
  6.4 本章小结  54-56
结束语  56-58
致谢  58-60
参考文献  60-64
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  64
攻读硕士学位期间参与的科研项目  64

基于模糊概念图知识表示的专家系统的研究

内容摘要

全文目录

相似论文