智能決策支持系統(tǒng)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(tǒng)的實現(xiàn)研究已成為眾多學科領(lǐng)域的研究熱點，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(tǒng)的實現(xiàn)。本文探討在智能決策支持系統(tǒng)中的知識表達，討論了屬性在知識表達系統(tǒng)中的作用，決策表格形式的知識表達系統(tǒng)的性質(zhì)、作用以及根據(jù)粗集理論分析處理海量信息中信息的有用特征，通過分析、推理產(chǎn)生最小決策規(guī)則。本文最后以EDUDSS中農(nóng)村小學布局決策為例作實例分析。

關(guān)鍵詞：智能決策支持系統(tǒng)；粗集；依賴度；知識推理

一 引言

知識推理是智能決策支持系統(tǒng)中的核心，即根據(jù)所獲得的信息通過數(shù)據(jù)分析、推理，從而產(chǎn)生合理的決策規(guī)則形成有用知識的過程。為了處理智能數(shù)據(jù)，就需要對知識進行符號表示。知識表達系統(tǒng)就是研究將對象的知識通過指定的對象的基本特征和特征值來描述，以便通過一定的方法從大量浩如煙海的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識或決策規(guī)則。粗集理論（Rough Set）作為智能信息處理技術(shù)的一個新成果，是由波蘭科學家Z.Pawlak教授提出來的對不完整數(shù)據(jù)進行分析、推理、學習、發(fā)現(xiàn)的新方法。根據(jù)粗集理論的方法，知識推理就是給定知識表達系統(tǒng)的條件屬性和結(jié)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(xiàn)有小學布局數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)適合當?shù)貙嶋H情況的決策規(guī)則，并用于小學布局的決策。

二 粗集理論的基本概念。

粗集理論是基于一個機構(gòu)關(guān)于一些現(xiàn)實和它分辨某些特點、過程、對象等的能力的知識，該理論以觀察和測量所得的數(shù)據(jù)進行分類的能力為基礎(chǔ)，它認為知識是基于對對象分類的能力，知識直接與真實或抽象世界有關(guān)的不同分類模式聯(lián)系在一起，這里稱之為論域U（Universe）。

假定給定一個感興趣的對象的論域U，對于任何子集 可稱為U中的概念或范疇，并且U中的任何概念族稱為關(guān)于U的知識。這些概念也構(gòu)成了特定論域U的分類。一個U上的分類族定義為一個U上的知識庫，這樣，知識庫表達了一個或一組智能機構(gòu)的各種基本分類方式。通常情況下，用等價關(guān)系來代替分類的概念。

令 ，且R為一等價關(guān)系，當X為某些R基本范疇的并時，稱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知識庫中被定義。R可定義集稱為R精確集，而R的不可定義集稱為R粗集。粗集可以近似地定義，為達到這個目的，使用兩個精確集（粗集的上近似和下近似）和邊界來描述。

　

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)稱為X的R正域，把negR(X)=U-R_(X)稱為X的R負域。簡單地說，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(gòu)成，從形式上，上近似就是正域和邊界域的并集

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