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基于模糊概念图知识表示的专家系统的研究

张林叶  
【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。


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