人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑课件

人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑课件第10章人工智能与决策支持第10章人工智能与决策支持学习目的了解人工智能及其应用领域；了解专家系统及其组成结构；理解决策支持与人工智能技术的关系；了解智能决策支持系统；结合实际理解智能代理的应用。学习目的了解人工智能及其应用领域；本讲内容人工智能

专家系统

智能决策支持系统智能代理

本讲内容人工智能人工智能人工智能技术的领域专家系统

专家系统是基于知识的信息系统，由类似于人类专家的能贮存知识及进行推理的硬件和软件组成。

自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）可以让计算机理解以人类自然语言下达的命令并做出相应的反应。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域语音（声音）识别语音理解（SpeechUnderstanding）通过计算机来对口语进行认知和理解。例如许多公司已经在其呼叫中心运用这种技术。计算机视觉与情景识别视觉识别（VisualRecognization）是计算机智能和决策的附加功能，它可以将机器传感器（如照相机）接受到的视觉信息数字化。如机器人运动、传感器速度和生产线质量等。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑

模糊逻辑是一项语言术语处理技术。它拓展了逻辑的概念，从简单的对或错到部分（甚至是连续）正确。案例推理案例推理（Case-BasedReasoning，CBR）将专家过去的经验以案例的形式表达出来，形成案例库。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑

模糊逻辑是一项语言术语处理技术。它拓展了逻辑的概念，从简单的对或错到部分（甚至是连续）正确。案例推理案例推理（Case-BasedReasoning，CBR）将专家过去的经验以案例的形式表达出来，形成案例库。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑

模糊逻辑是一项语言术语处理技术。它拓展了逻辑的概念，从简单的对或错到部分（甚至是连续）正确。案例推理案例推理（Case-BasedReasoning，CBR）将专家过去的经验以案例的形式表达出来，形成案例库。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域神经网络

神经网络主要致力于用计算机机制模拟人脑的学习过程。神经网络是人类神经系统高度简化的模型，能够显示出学习、归纳和抽象的能力。图10.1神经网络如何工作人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域遗传算法

遗传算法（GeneticAlgorithms）依据达尔文的自然选择和优胜劣汰的进化理论，针对具体问题，给出大量解决办法，并从中选择最佳的解决方法。遗传算法适用于解决有多种可行方案的决策问题，因为它们可用选择、交叉和变异得出许多不同方案并进行评价。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域语音（声音）识别语音理解（SpeechUnderstanding）通过计算机来对口语进行认知和理解。例如许多公司已经在其呼叫中心运用这种技术。计算机视觉与情景识别视觉识别（VisualRecognization）是计算机智能和决策的附加功能，它可以将机器传感器（如照相机）接受到的视觉信息数字化。如机器人运动、传感器速度和生产线质量等。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域语音（声音）识别语音理解（SpeechUnderstanding）通过计算机来对口语进行认知和理解。例如许多公司已经在其呼叫中心运用这种技术。计算机视觉与情景识别视觉识别（VisualRecognization）是计算机智能和决策的附加功能，它可以将机器传感器（如照相机）接受到的视觉信息数字化。如机器人运动、传感器速度和生产线质量等。人工智能人工智能技术的领域本讲内容人工智能

专家系统

智能决策支持系统智能代理

本讲内容人工智能专家系统专家系统专家系统是一种以知识为基础的系统，是一种运用推理能力得出结论的人工智能系统。专家系统就像某个领域的人类专家一样，它可以通过对问题进行推理得出相应的结论，或者推荐合适的建议；例如，它们被用来辅助设计新产品或新系统、提高医疗卫生的质量、决定信用卡的信贷额度等。专家系统专家系统专家系统

专家系统的结构

图10.2专家系统的结构专家系统专家系统的结构专家系统

专家系统的结构

知识库知识库中存储了专家系统所用的所有相关信息、数据、规则、案例和关系。一般来说，知识库中容纳了规则、框架、语义网、案例和模式匹配等信息。推理机推理机是基于规则和事实来执行演绎和推理的，它同样也具有执行基于概率推理或模式匹配的模糊推理的能力。推理机进行检验所使用的两种主要方法是：向前推理和向后推理。向前推理是从事实出发，向前推进直到找到结论的推理过程。向后推理是一种从结论出发，向后追溯到支持结论的事实的推理过程。专家系统专家系统的结构专家系统

专家系统的结构

知识获取和解释子系统知识获取（KnowledgeAcquisition）过程是一个复杂的过程。大多数的专家系统在不断改进，通过使用知识获取子系统可以在知识库中加入新的规则。一般来说，知识库中容纳了规则、框架、语义网、案例和模式匹配等信息。解释子系统是用来解释求解过程的，它可让用户理解专家系统是如何得到某个结论的。用户界面用户界面使用户向专家系统输入命令和信息，并从中获得信息。一个专家系统的优劣通常与它的界面的品质和功能密切相关。用户界面设计的焦点主要在于人所关注的方面，如使用便捷、可靠性高、出错率低等。同时，用户界面的设计应尽可能地考虑交互方法的适应性。专家系统专家系统的结构专家系统专家系统与决策支持系统集成图10.3专家系统与决策支持系统集成结构图

专家系统专家系统与决策支持系统集成专家系统专家系统与决策支持系统集成专家系统（ES）和决策支持系统(DSS)相结合，既能充分发挥专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点；ES定性分析又能发挥决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到定性和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围都得到很大的发展。DSS定量分析专家系统专家系统与决策支持系统集成专家系统专家系统开发及使用人员领域专家领域专家是指有着丰富的经验和知识，能够解决某个专门领域的问题的个人或群体。知识工程师

知识工程师是在专家系统的设计、开发、实施和维护方面受过培训或有经验的人。

知识用户

专家系统专家系统开发及使用人员专家系统

应用范畴及优缺点专家擅长于诊断、预测和计划问题，其中最多的应用是诊断。表10.1专家系统的部分优越性和局限性

优越性局限性不知疲倦，不受情绪影响增加制定决策的及时性和一致性能对推理和提议做出解释便于理解能够处理不确定性能够从复杂的关系中得出结论能提供“可移动的”知识所需的知识并非总能得到局限于较狭窄的范围无法提炼自己的知识库需要更新才能适应新的环境出错的可能性缺乏灵感专家系统应用范畴及优缺点优越性局限性不知疲倦，不受情绪影响本讲内容人工智能

专家系统

智能决策支持系统

智能代理

本讲内容人工智能智能决策支持系统

智能决策支持系统的概念最早由R.H.Bonczek等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。智能决策支持系统的核心思想是将人工智能与其它相关科学成果相结合，使决策支持系统能够更主动地或者对于非标准化的请求和命令作出反应。图10.4决策支持系统与人工智能技术的结合

决策支持系统DSS智能决策支持系统IDSS人工智能技术AI智能决策支持系统智能决策支持系统的概念决策支持智能人工智能智能决策支持系统

智能决策支持系统的组成结构图10.5智能决策支持系统的一般结构智能决策支持系统智能决策支持系统的组成结构智能决策支持系统

智能决策支持系统的组成结构智能决策支持系统3S系统

语言系统（LS）的功能主要是把自然语言转化为机器所能理解的形式，并把机器对问题的解答或其他内部信息转化为自然语言相应的形式输出。问题处理系统（PPS）必须具有明确的识别问题的能力，能把问题陈述转化为相应可执行的解决方案，并且能够分析问题。知识系统（KS）能满足问题处理系统（PPS）对数据、模型、方法和知识的需求，提供交互式的内部通道，使人工智能的知识推理和运筹学的数值计算相结合成为可能。智能决策支持系统智能决策支持系统的组成结构智能决策支持系统

智能决策支持系统的组成结构智能决策支持系统3S系统

图10.6具有自然语言处理功能的智能决策支持系统基本结构智能决策支持系统智能决策支持系统的组成结构本讲内容人工智能

专家系统

智能决策支持系统智能代理

本讲内容人工智能智能代理智能代理的定义智能代理（IntelligentAgent，IA）是终端用户或过程的软件代理，用来满足指定的任务或完成规定的活动。它使用内置的或学习得到的关于人或过程的知识库，按照用户的意图来决策或完成任务。图10.7智能代理与Internet智能代理智能代理的定义智能代理智能代理的特点

智能性与自主性智能代理具有知识且具有推理和学习的能力；智能代理是自主运作的。协作与协商能力 多个代理还可以通过协商或协作完成超过单个代理能力范围的任务；机动性或可移动性代理能从一个系统移动至另一个系统，以获取所需的远程资源；许多电子商务代理都是移动代理。智能代理智能代理的特点智能代理互联网上的智能代理应用电子邮件代理这种代理监视用户日常使用邮件的活动，并记录用户对特定情形的反应；电子邮件代理可以控制垃圾邮件，语音提示用户指定消息的到达。智能搜索代理 代表性的搜索引擎如Infoseek,Lycos等；FAQ文件。网络管理与监视许多智能代理可用于监视、诊断问题、确保安全、管理互联网或其他资源；例如PatrolApplicationManagement。智能代理互联网上的智能代理应用智能代理互联网上的智能代理应用电子商务代理无数个智能代理在网络中执行着重要的电子商务活动；智能代理还可参与电子交易中的讨价还价、购买与投递、产品服务与评价、欺诈检测等等服务。其他代理用户界面代理；学习与智能指导系统；工作流与行政管理；网络挖掘；移动商务。智能代理互联网上的智能代理应用今天你提高了吗?今天你提高了吗?人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑课件第10章人工智能与决策支持第10章人工智能与决策支持学习目的了解人工智能及其应用领域；了解专家系统及其组成结构；理解决策支持与人工智能技术的关系；了解智能决策支持系统；结合实际理解智能代理的应用。学习目的了解人工智能及其应用领域；本讲内容人工智能

专家系统

智能决策支持系统智能代理

本讲内容人工智能人工智能人工智能技术的领域专家系统

专家系统是基于知识的信息系统，由类似于人类专家的能贮存知识及进行推理的硬件和软件组成。

自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）可以让计算机理解以人类自然语言下达的命令并做出相应的反应。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域语音（声音）识别语音理解（SpeechUnderstanding）通过计算机来对口语进行认知和理解。例如许多公司已经在其呼叫中心运用这种技术。计算机视觉与情景识别视觉识别（VisualRecognization）是计算机智能和决策的附加功能，它可以将机器传感器（如照相机）接受到的视觉信息数字化。如机器人运动、传感器速度和生产线质量等。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑

模糊逻辑是一项语言术语处理技术。它拓展了逻辑的概念，从简单的对或错到部分（甚至是连续）正确。案例推理案例推理（Case-BasedReasoning，CBR）将专家过去的经验以案例的形式表达出来，形成案例库。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑

模糊逻辑是一项语言术语处理技术。它拓展了逻辑的概念，从简单的对或错到部分（甚至是连续）正确。案例推理案例推理（Case-BasedReasoning，CBR）将专家过去的经验以案例的形式表达出来，形成案例库。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域模糊逻辑

模糊逻辑是一项语言术语处理技术。它拓展了逻辑的概念，从简单的对或错到部分（甚至是连续）正确。案例推理案例推理（Case-BasedReasoning，CBR）将专家过去的经验以案例的形式表达出来，形成案例库。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域神经网络

神经网络主要致力于用计算机机制模拟人脑的学习过程。神经网络是人类神经系统高度简化的模型，能够显示出学习、归纳和抽象的能力。图10.1神经网络如何工作人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域遗传算法

遗传算法（GeneticAlgorithms）依据达尔文的自然选择和优胜劣汰的进化理论，针对具体问题，给出大量解决办法，并从中选择最佳的解决方法。遗传算法适用于解决有多种可行方案的决策问题，因为它们可用选择、交叉和变异得出许多不同方案并进行评价。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域语音（声音）识别语音理解（SpeechUnderstanding）通过计算机来对口语进行认知和理解。例如许多公司已经在其呼叫中心运用这种技术。计算机视觉与情景识别视觉识别（VisualRecognization）是计算机智能和决策的附加功能，它可以将机器传感器（如照相机）接受到的视觉信息数字化。如机器人运动、传感器速度和生产线质量等。人工智能人工智能技术的领域人工智能人工智能技术的领域语音（声音）识别语音理解（SpeechUnderstanding）通过计算机来对口语进行认知和理解。例如许多公司已经在其呼叫中心运用这种技术。计算机视觉与情景识别视觉识别（VisualRecognization）是计算机智能和决策的附加功能，它可以将机器传感器（如照相机）接受到的视觉信息数字化。如机器人运动、传感器速度和生产线质量等。人工智能人工智能技术的领域本讲内容人工智能

专家系统

智能决策支持系统智能代理

本讲内容人工智能专家系统专家系统专家系统是一种以知识为基础的系统，是一种运用推理能力得出结论的人工智能系统。专家系统就像某个领域的人类专家一样，它可以通过对问题进行推理得出相应的结论，或者推荐合适的建议；例如，它们被用来辅助设计新产品或新系统、提高医疗卫生的质量、决定信用卡的信贷额度等。专家系统专家系统专家系统

专家系统的结构

图10.2专家系统的结构专家系统专家系统的结构专家系统

专家系统的结构

知识库知识库中存储了专家系统所用的所有相关信息、数据、规则、案例和关系。一般来说，知识库中容纳了规则、框架、语义网、案例和模式匹配等信息。推理机推理机是基于规则和事实来执行演绎和推理的，它同样也具有执行基于概率推理或模式匹配的模糊推理的能力。推理机进行检验所使用的两种主要方法是：向前推理和向后推理。向前推理是从事实出发，向前推进直到找到结论的推理过程。向后推理是一种从结论出发，向后追溯到支持结论的事实的推理过程。专家系统专家系统的结构专家系统

专家系统的结构

知识获取和解释子系统知识获取（KnowledgeAcquisition）过程是一个复杂的过程。大多数的专家系统在不断改进，通过使用知识获取子系统可以在知识库中加入新的规则。一般来说，知识库中容纳了规则、框架、语义网、案例和模式匹配等信息。解释子系统是用来解释求解过程的，它可让用户理解专家系统是如何得到某个结论的。用户界面用户界面使用户向专家系统输入命令和信息，并从中获得信息。一个专家系统的优劣通常与它的界面的品质和功能密切相关。用户界面设计的焦点主要在于人所关注的方面，如使用便捷、可靠性高、出错率低等。同时，用户界面的设计应尽可能地考虑交互方法的适应性。专家系统专家系统的结构专家系统专家系统与决策支持系统集成图10.3专家系统与决策支持系统集成结构图

专家系统专家系统与决策支持系统集成专家系统专家系统与决策支持系统集成专家系统（ES）和决策支持系统(DSS)相结合，既能充分发挥专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点；ES定性分析又能发挥决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到定性和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围都得到很大的发展。DSS定量分析专家系统专家系统与决策支持系统集成专家系统专家系统开发及使用人员领域专家领域专家是指有着丰富的经验和知识，能够解决某个专门领域的问题的个人或群体。知识工程师

知识工程师是在专家系统的设计、开发、实施和维护方面受过培训或有经验的人。

知识用户

专家系统专家系统开发及使用人员专家系统

应用范畴及优缺点专家擅长于诊断、预测和计划问题，其中最多的应用是诊断。表10.1专家系统的部分优越性和局限性

优越性局限性不知疲倦，不受情绪影响增加制定决策的及时性和一致性能对推理和提议做出解释便于理解能够处理不确定性能够从复杂的关系中得出结论能提供“可移动的”知识所需的知识并非总能得到局限于较狭窄的范围无法提炼自己的知识库需要更新才能适应新的环境出错的可能性缺乏灵感专家系统应用范畴及优缺点优越性局限性不知疲倦，不受情绪影响本讲内容人工智能

专家系统

智能决策支持系统

智能代理

本讲内容人工智能智能决策支持系统

智能决策支持系统的概念最早由R.H.Bonczek等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。智能决策支持系统的核心思想是将人工智能与其它相关科学成果相结合，使决策支持系统能够更主动地或者对于非标准化的请求和命令作出反应。图10.4决策支持系统与人工智能技术的结合

决策支持系统DSS智能决策支持系统IDSS人工智能技术AI智能决策支持系统智能决策支持系统的概念决策支持智能人工智能智能决策支持系统

智能决策支持系统的组成结构图10.5智能决策支持系统的一般结构智能决策支持系统智能决策支持系统的组成结构智能决策支持系统

智能决策支持系统的组成结构智能决策支持系统3S系统

语言系统（LS）的功能主要是把自然语言转化为机器所能理解的形式，并把机器对问题的解答或其他内部信息转化为自然语言相应的形式输出。问题处理系统（PPS）必须具有明确的识别问题的能力，能把问题陈述转化为相应可执行的解决方案，并且能够分析问题。知识系统（KS）能满足问题处理系统（PPS）对数据、模型、方法和知识的需求，提供交