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智能DSS和智能技术的决策支持
第三讲 智能DSS和智能技术的决策支持 3.1 智能决策支持系统概述 3.1.1 智能决策支持系统概念 3.1.2 智能决策支持系统结构 3.2 人工智能基本原理 3.2.1 逻辑推理 3.2.2 知识表示与推理 3.2.3 有哪些信誉好的足球投注网站技术 3.3 专家系统与智能决策支持系统 3.3.1 专家系统的原理 3.3.2 专家系统与决策支持系统的集成 3.4 主要智能技术介绍 3.4.1 神经网络的决策支持 3.4.2 遗传算法的决策支持 3.4.3 机器学习的决策支持 3.1.1 智能决策支持系统概念 知识部件 3.1.2 IDSS的结构 1.人工智能的决策支持技术 2.智能决策支持系统结构形式 3.2.1 逻辑推理 1.形式逻辑 2.推理的 种类 假言推理:“如果p,那么q”为真,同时“p”为真,则推出“q”为真。 p→q,p┝ q 三段论推理:“如果p,那么q”为真,同时“如果q,那么r”为真,则推出“如果p,那么r”为真。 p→q,q → r ┝ p →r 假言易位推理:“如果p,那么q”为真,同时“非q”为真,则推出“非p”为真。 p→q,~q ┝ ~p 数学归纳法: A包含B1、B2,…… A真 枚举归纳推理:由所见的某一类事物的部分分子具有某种属性,而且没有遇到相反的情况,于是得出这一类事物都具有这种属性的一般性结论。 S1是P,S2 是P…… Sn是P, S1…Sn是S类中的部分分子,而且没有遇到相反的事例 所以,S类事物都是P (3)类比推理: 由两个(或两类)事物在某些属性上相同,进而推断它们在另一个属性也可能相同的推理。 3.总结 3.2.2 知识表示与推理(教材p187) 3.2.2 (续) 1.产生式规则(教材p190) 3.2.2(续) 2.框架表示法(教材p190) 一般框架的结构: 槽值的几种类型: 填充槽值的两种主要方法: 框架表示法的优点 框架表示法的缺点 3.2.2 (续) 3.语义网络表示法 (教材p193) 3.2.2 (续) 4. 面向对象表示法 (教材p194) 3.2.3 有哪些信誉好的足球投注网站技术 1.问题求解过程的形式表示 状态空间表示法 与或树表示法 2.盲目有哪些信誉好的足球投注网站方法 广度优先有哪些信誉好的足球投注网站法 深度优先有哪些信誉好的足球投注网站法 生成测试法 爬山法 3.启发式有哪些信誉好的足球投注网站 1.问题求解过程的形式表示 (1)状态空间表示法 状态空间 由问题的全部状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间,一般用一个三元组表示: (S,F,G) 其中S是问题的所有初始状态构成的集合,F是算符的集合;G是目标状态的集合。 状态空间的图示形式称为状态空间图。其中,节点表示状态,有向边(弧)表示算符。 总结: 1.问题求解过程的形式表示 (2)与或树表示法 2.盲目有哪些信誉好的足球投注网站方法 (1)广度优先有哪些信誉好的足球投注网站法——基本思想 (1)广度优先有哪些信誉好的足球投注网站法——算法 (1)广度优先有哪些信誉好的足球投注网站法——例子 (2)深度优先有哪些信誉好的足球投注网站法 ——基本思想 (2)深度优先有哪些信誉好的足球投注网站法 ——算法 (2)深度优先有哪些信誉好的足球投注网站法 ——例子2 (3)生成测试法 (4)爬山法 1)开始状态作为一个可能状态。 2)从一个可能状态,应用算符生成所有新的可能状态集。 3)对该状态集中的每一状态,进行以下操作: 对该状态进行测试,检索是否是目标状态,是则结束, 计算该状态的好坏,或者比较各状态的好坏。 4)取该状态集中的最好状态,作为下一个可能状态 5)返回到第2)步。 爬山法得不到目标状态的三种情况: 1)局部极大点:它比周围邻居状态都好,但不是目标。 2)平顶:它与全部邻居状态都有同一值,构成一个平面。 3)山脊:它与线性邻居状态有相同值,比其他邻居状态要好。 处理办法: 1)退回到某一更早状态节点,沿另一方向进行爬山。 2)朝一个方向前进一大步,走出平顶区,按别的方向进行爬山。 3)同时朝两个方向或多个方向前进 3.启发式有哪些信誉好的足球投注网站 启发式有哪些信誉好的足球投注网站要用到问题自身的某些特性信息,以指导有哪些信誉好的足球投注网站朝着最有希望的方向前进。 用于估价节点重要性的函数称为估价函数。其一般形式为; f(x)=g(x)+h(x)。 其中g(x)为从初始节点S0到节点x已经实际付出的代价;h(x)是从节点x到目标节点Sg的最优路径的估计代价,它体现了问题的启发性信息,其形式要根据问题的特性确定。 (1)对启发函数的分析 (2).局部择优有哪些信誉好的足球投注网站 局部择优有哪些信誉好的足球投注网站的有哪些信誉好的足球投注网站过程: 全局择优有哪些信誉好的足球投注网站的有哪些信誉好的足球投注网站过程: 3.3.1 专家系统的原理 一.
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