- 相關(guān)推薦
智能決策支持系統中的知識表示及基于粗集的知識推理
摘要：當前，智能決策支持系統的實(shí)現研究已成為眾多學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，特別是伴隨人工智能的發(fā)展，不斷有新的理論和方法用于智能決策支持系統的實(shí)現。本文探討在智能決策支持系統中的知識表達，討論了屬性在知識表達系統中的作用，決策表格形式的知識表達系統的性質(zhì)、作用以及根據粗集理論分析處理海量信息中信息的有用特征，通過(guò)分析、推理產(chǎn)生最小決策規則。本文最后以EDUDSS中農村小學(xué)布局決策為例作實(shí)例分析。關(guān)鍵詞：智能決策支持系統；粗集；依賴(lài)度；知識推理
一 引言
知識推理是智能決策支持系統中的核心，即根據所獲得的信息通過(guò)數據分析、推理，從而產(chǎn)生合理的決策規則形成有用知識的過(guò)程。為了處理智能數據，就需要對知識進(jìn)行符號表示。知識表達系統就是研究將對象的知識通過(guò)指定的對象的基本特征和特征值來(lái)描述，以便通過(guò)一定的方法從大量浩如煙海的數據中發(fā)現有用的知識或決策規則。粗集理論（Rough Set）作為智能信息處理技術(shù)的一個(gè)新成果，是由波蘭科學(xué)家Z.Pawlak教授提出來(lái)的對不完整數據進(jìn)行分析、推理、學(xué)習、發(fā)現的新方法。根據粗集理論的方法，知識推理就是給定知識表達系統的條件屬性和結果（決策）屬性，求出所有符合該知識的最小決策算法。這里以EDUDSS為例討論如何利用粗集理論從現有小學(xué)布局數據中發(fā)現適合當地實(shí)際情況的決策規則，并用于小學(xué)布局的決策。
二 粗集理論的基本概念。
粗集理論是基于一個(gè)機構關(guān)于一些現實(shí)和它分辨某些特點(diǎn)、過(guò)程、對象等的能力的知識，該理論以觀(guān)察和測量所得的數據進(jìn)行分類(lèi)的能力為基礎，它認為知識是基于對對象分類(lèi)的能力，知識直接與真實(shí)或抽象世界有關(guān)的不同分類(lèi)模式聯(lián)系在一起，這里稱(chēng)之為論域U（Universe）。
假定給定一個(gè)感興趣的對象的論域U，對于任何子集 可稱(chēng)為U中的概念或范疇，并且U中的任何概念族稱(chēng)為關(guān)于U的知識。這些概念也構成了特定論域U的分類(lèi)。一個(gè)U上的分類(lèi)族定義為一個(gè)U上的知識庫，這樣，知識庫表達了一個(gè)或一組智能機構的各種基本分類(lèi)方式。通常情況下，用等價(jià)關(guān)系來(lái)代替分類(lèi)的概念。
令 ，且R為一等價(jià)關(guān)系，當X為某些R基本范疇的并時(shí)，稱(chēng)X是R可定義的，否則X為R不可定義的。R可定義集是論域的子集，它可在知識庫K中被精確定義，而R不可定義集不能在這個(gè)知識庫中被定義。R可定義集稱(chēng)為R精確集，而R的不可定義集稱(chēng)為R粗集。粗集可以近似地定義，為達到這個(gè)目的，使用兩個(gè)精確集（粗集的上近似和下近似）和邊界來(lái)描述。
關(guān)于R的下近似
X關(guān)于R的上近似
X關(guān)于R的邊界
posR(X)=R_(X)稱(chēng)為X的R正域，把negR(X)=U-R_(X)稱(chēng)為X的R負域。簡(jiǎn)單地說(shuō)，正域posR(X)或X的下近似就是那些對于知識R能完全確定地歸入集合X的對象的集合。類(lèi)似地，負域negR(X)是那些對于知識R不屬于集合X的元素的集合，它們是X的補集。邊界域是從某種意義上論域的不確定域，對于知識R屬于邊界域的對象不能確定地劃分是屬于X或-X。X的上近似是由那些對于知識R不能排除它們屬于X的可能性的對象構成，從形式上，上近似就是正域和邊界域的并集
【智能決策支持系統中的知識表示及基于粗集的知識推理】相關(guān)文章：
crm中的決策支持系統與貿易智能02-23
基于知識平臺的知識審計研究論文11-25
基于全面預算管理建立企業(yè)快速反應決策支持系統03-22
基于知識分享的企業(yè)員工的個(gè)人知識管理03-06
論基于知識鏈的知識管理模式的構建03-17
網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)決策與決策支持系統03-21