第四章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持

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影视制作行业智能影视制作与管理系统方案

影视制作行业智能影视制作与管理系统方案

影视制作行业智能影视制作与管理系统方案第一章:引言 (2)1.1 行业背景 (2)1.2 智能影视制作与管理系统概述 (2)1.3 研究目的与意义 (2)第二章:智能影视制作技术概述 (3)2.1 影视制作流程 (3)2.2 智能技术在影视制作中的应用 (3)2.3 国内外智能影视制作技术现状 (4)第三章:智能影视制作系统设计 (4)3.1 系统架构 (4)3.1.1 总体架构 (4)3.1.2 系统模块划分 (4)3.2 功能模块划分 (5)3.2.1 素材管理模块 (5)3.2.2 剪辑模块 (5)3.2.3 特效制作模块 (5)3.2.4 配音模块 (5)3.2.5 项目管理模块 (5)3.2.6 用户管理模块 (5)3.3 技术选型与实现 (5)3.3.1 技术选型 (5)3.3.2 技术实现 (6)第四章:智能影视制作系统关键技术研究 (6)4.1 影视素材智能识别技术 (6)4.2 影视剪辑智能优化技术 (6)4.3 影视特效智能技术 (7)第五章:智能影视管理系统设计 (7)5.1 系统架构 (7)5.2 功能模块划分 (7)5.3 技术选型与实现 (8)第六章:智能影视管理系统关键技术研究 (8)6.1 影视项目进度智能监控技术 (8)6.2 影视资源智能调度技术 (9)6.3 影视数据智能分析技术 (9)第七章:系统测试与评估 (10)7.1 系统测试方法 (10)7.2 系统功能评估指标 (11)7.3 测试结果分析 (11)第八章:应用案例与实践 (12)8.1 案例一:某影视制作公司智能剪辑实践 (12)8.2 案例二:某影视制作公司智能项目管理实践 (12)8.3 案例三:某影视制作公司智能数据分析实践 (12)第九章:行业发展趋势与展望 (13)9.1 智能影视制作技术发展趋势 (13)9.2 智能影视管理系统发展趋势 (13)9.3 行业发展展望 (13)第十章:总结与展望 (14)10.1 工作总结 (14)10.2 研究局限与不足 (14)10.3 未来研究方向与建议 (14)第一章:引言1.1 行业背景科技的飞速发展,影视制作行业在我国经济和文化领域占据着越来越重要的地位。

智能决策支持系统

智能决策支持系统

智能决策支持系统一、智能决策支持系统的定义决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段,针对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。

该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料,帮助明确决策目标和进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价和优选,通过人机交互功能进行分析、比较和判断,为正确的决策提供必要的支持。

它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求和设想,从而达到支持决策的目的。

决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。

在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库和方法库通常则是必须的。

由于应用领域和研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。

传统DSS采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用,它也对半结构化和非结构化决策问题提供支持,但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中结构化和具有明确过程性的部分.随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出,具体表现在:系统在决策支持中的作用是被动的,不能根据决策环境的变化提供主动支持,对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。

[1]DSS应具备以下特征[2]:●系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进行决策而不是代替他们,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率;●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合;●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。

智能决策支持系统(IDSS)是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],他包括决策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。

工业现代化工业信息化服务平台建设方案

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工业现代化工业信息化服务平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 市场需求分析 (3)2.2 用户需求分析 (4)2.3 功能需求分析 (4)第三章平台架构设计 (5)3.1 总体架构设计 (5)3.1.1 架构目标 (5)3.1.2 架构组成 (5)3.1.3 架构特点 (5)3.2 系统模块设计 (6)3.2.1 用户管理模块 (6)3.2.2 数据监控模块 (6)3.2.3 数据分析模块 (6)3.2.4 数据展示模块 (6)3.2.5 系统管理模块 (6)3.3 技术选型与框架 (6)3.3.1 数据库技术 (6)3.3.2 后端技术 (6)3.3.3 前端技术 (6)3.3.4 分布式技术 (6)3.3.5 微服务技术 (7)3.3.6 安全技术 (7)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集策略 (7)4.2 数据存储与清洗 (7)4.3 数据分析与挖掘 (8)第五章工业大数据应用 (8)5.1 大数据分析模型 (8)5.2 大数据应用场景 (8)5.3 大数据解决方案 (9)第六章工业互联网平台建设 (9)6.1 平台架构设计 (9)6.1.1 技术架构 (9)6.1.2 业务架构 (10)6.2 平台功能模块 (10)6.2.1 数据采集与传输模块 (10)6.2.2 数据存储与管理模块 (10)6.2.3 数据处理与分析模块 (10)6.2.4 应用服务模块 (10)6.2.5 安全保障模块 (10)6.3 平台互联互通 (10)6.3.1 接口标准化 (10)6.3.2 数据格式统一 (10)6.3.3 通信协议兼容 (10)6.3.4 系统集成与协同 (10)6.3.5 跨平台应用 (11)第七章信息安全保障 (11)7.1 安全策略制定 (11)7.1.1 安全策略目标 (11)7.1.2 安全策略内容 (11)7.2 安全技术实施 (11)7.2.1 网络安全防护 (11)7.2.2 系统安全防护 (11)7.2.3 应用安全防护 (12)7.3 安全风险防范 (12)7.3.1 风险识别 (12)7.3.2 风险评估 (12)7.3.3 风险应对 (12)7.3.4 风险监控与预警 (12)第八章项目实施与管理 (12)8.1 项目实施计划 (12)8.2 项目进度管理 (13)8.3 项目质量管理 (13)第九章产业发展与推广 (13)9.1 产业链分析 (13)9.2 产业政策与标准 (14)9.3 推广策略与实施 (14)第十章项目评估与优化 (15)10.1 项目评估指标 (15)10.2 项目评估方法 (15)10.3 项目优化建议 (15)第一章引言1.1 项目背景我国经济的快速发展,工业现代化和工业信息化已成为国家战略的重要支柱。

新一代智慧仓储管理系统研发与推广方案

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新一代智慧仓储管理系统研发与推广方案第1章项目背景与意义 (3)1.1 新一代智慧仓储管理系统的需求分析 (3)1.2 项目实施对企业和行业的影响 (3)第2章国内外智慧仓储管理系统发展现状 (4)2.1 国外智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.1.1 美国智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.1.2 欧洲智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.1.3 日本智慧仓储管理系统发展概况 (4)2.2 国内智慧仓储管理系统发展现状与问题 (4)2.2.1 发展现状 (5)2.2.2 存在问题 (5)第3章系统总体设计 (5)3.1 设计原则与目标 (5)3.1.1 设计原则 (5)3.1.2 设计目标 (6)3.2 系统架构设计 (6)3.3 功能模块划分 (6)第四章关键技术研发 (7)4.1 数据采集与处理技术 (7)4.1.1 数据采集技术 (7)4.1.2 数据处理技术 (7)4.2 仓储资源调度优化算法 (7)4.2.1 货位分配优化算法 (7)4.2.2 出入库作业调度优化算法 (7)4.2.3 仓储物流路径优化算法 (7)4.3 人工智能技术应用 (8)4.3.1 无人搬运车(AGV)技术 (8)4.3.2 语音识别与智能交互技术 (8)4.3.3 自适应学习技术 (8)4.3.4 智能决策支持技术 (8)第五章系统模块设计与实现 (8)5.1 仓储信息管理模块 (8)5.2 库存管理模块 (8)5.3 作业调度模块 (9)5.4 安全监控模块 (9)第6章系统集成与测试 (9)6.1 系统集成方案设计 (9)6.1.1 集成目标 (9)6.1.2 集成内容 (10)6.1.3 集成方案 (10)6.2 系统测试与优化 (10)6.2.1 测试目标 (10)6.2.2 测试内容 (10)6.2.3 测试与优化方法 (10)6.3 系统稳定性与可靠性评估 (10)6.3.1 评估方法 (11)6.3.2 评估指标 (11)6.3.3 改进措施 (11)第7章仓储管理业务流程优化 (11)7.1 业务流程分析与诊断 (11)7.1.1 作业流程梳理:对仓储管理中的入库、存储、出库、盘点等环节进行详细梳理,识别作业流程中的瓶颈与问题。

智能交通系统课后题答案

智能交通系统课后题答案

智能交通系统课后题答案第一章1.智能交通系统的定义是什么?它的特点有哪些?智能交通系统是人们将先进的计算机处理技术,信息技术、数据通信技术、传感器技术及电子自动控制技术等有效的综合起来,运用于整个交通运输系统中。

以车辆道路使用者,环境视角有机结合,达到和谐统一的最佳效果的目的,从而建立起的一种作用范围大、作用发挥全面的实时、精确、高效的交通运输综合管理体系。

ITS特点:信息性、整体性、开放性、动态性、复杂性。

2.智能交通系统的子系统有哪些?说明他们的关系先进的出行者信息系统,先进的交通管理系统,先进的公共运输系统,商用车辆运营系统,先进的车辆控制和安全系统,不停车收费系统、应急管理系统第二章 1.传感器的作用是什么。

列举ITS中用到的传感器传感器是指能够感受被测量的信息,并按一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置,以满足信息的传输处理记录显示和控制等要求。

ITS中应用的传感器主要有:环形线圈、压电传感器,红外传感器,微波检测器,超声波传感器,视频车辆检测器、RFID 等。

中信息传输方式主要有几类?分别是什么?ITS中信息传输方式主要有四类,分别是交通管理中心和路侧设施的通信,车与交通管理中心通信,车路通讯以及车车通信。

3.什么是并行计算?它的优点有哪些?并行计算就是研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题,分成许多小的部分,并把这些部分分配给许多计算机或处理器进行并行处理,最后将这些计算结果综合起来,得到最终的结果优点是可以处理需要庞大运算量的问题系统哪些部分组成,其工作原理是什么?GPS的整个系统空间部分、地面控制部分和用户部分三部分组成。

GPS的基本定位原理是:卫星不间断地发送自身的星历参数和时间信息,用户接收到这些信息后,经过计算求出接收机的三维位置,三维方向以及运动速度和时间信息。

第三章 1.简述感应线圈检测器的工作原理和优缺点感应线圈检测器埋在路面下的环形线圈和能够测量该线圈电感变化的电子设备组成。

农业智能化种植管理服务平台建设方案

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农业智能化种植管理服务平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 研究意义 (3)第二章智能化种植管理服务平台概述 (3)2.1 平台定义 (3)2.2 平台架构 (3)2.3 平台功能 (4)第三章数据采集与传输 (4)3.1 数据采集方式 (4)3.2 数据传输技术 (5)3.3 数据存储与管理 (5)第四章智能决策支持系统 (5)4.1 决策模型构建 (5)4.2 智能算法应用 (6)4.3 决策结果反馈 (6)第五章智能监控与预警 (6)5.1 监控系统设计 (6)5.2 预警机制构建 (7)5.3 预警信息发布 (7)第六章智能灌溉与施肥 (8)6.1 灌溉系统优化 (8)6.1.1 灌溉设备选型与配置 (8)6.1.2 灌溉参数监测 (8)6.1.3 灌溉决策模型 (8)6.1.4 灌溉制度优化 (8)6.2 施肥策略制定 (8)6.2.1 土壤养分监测 (8)6.2.2 作物需肥规律研究 (8)6.2.3 施肥决策模型 (8)6.2.4 施肥制度优化 (8)6.3 系统集成与控制 (9)6.3.1 硬件集成 (9)6.3.2 软件集成 (9)6.3.3 系统控制策略 (9)6.3.4 信息反馈与调整 (9)第七章智能植保与病虫害防治 (9)7.1 植保技术集成 (9)7.2 病虫害监测与防治 (10)7.3 智能防控策略 (10)第八章智能仓储与管理 (11)8.1 仓储设施智能化 (11)8.1.1 设施概述 (11)8.1.2 设施智能化改造 (11)8.1.3 设施管理优化 (11)8.2 库存管理与优化 (11)8.2.1 库存管理概述 (11)8.2.2 库存信息采集 (11)8.2.3 库存数据分析 (11)8.2.4 库存预警 (11)8.2.5 库存优化策略 (11)8.3 物流配送系统 (12)8.3.1 物流配送系统概述 (12)8.3.2 配送中心智能化 (12)8.3.3 配送路径优化 (12)8.3.4 配送时效保障 (12)8.3.5 物流信息平台建设 (12)第九章平台实施与推广 (12)9.1 项目实施步骤 (12)9.2 技术培训与支持 (13)9.3 平台推广策略 (13)第十章总结与展望 (14)10.1 项目成果总结 (14)10.2 存在问题与改进方向 (14)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第一章引言1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,农业产业结构的优化以及科技创新的推进,智能化种植管理服务平台的建设成为农业发展的重要方向。

文化旅游景区智慧化升级改造方案

文化旅游景区智慧化升级改造方案

文化旅游景区智慧化升级改造方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 文化旅游景区现状分析 (3)1.2 智慧化升级改造的必要性 (3)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章智慧旅游概述 (4)2.1 智慧旅游的定义与特征 (4)2.2 国内外智慧旅游发展现状 (5)2.3 智慧旅游发展趋势与挑战 (5)第3章技术架构与标准规范 (6)3.1 技术架构设计 (6)3.1.1 整体架构 (6)3.1.2 系统架构 (6)3.2 关键技术选型与应用 (6)3.2.1 关键技术选型 (6)3.2.2 应用场景 (6)3.3 标准规范与质量控制 (7)3.3.1 标准规范 (7)3.3.2 质量控制 (7)第四章智慧化管理平台建设 (7)4.1 智慧化管理平台功能模块设计 (7)4.1.1 用户管理模块 (7)4.1.2 景区资源管理模块 (7)4.1.3 导游导览服务模块 (7)4.1.4 安全管理模块 (8)4.1.5 营销与推广模块 (8)4.2 数据采集与处理 (8)4.2.1 数据采集 (8)4.2.2 数据处理 (8)4.3 智能决策支持系统 (8)4.3.1 客流预测 (9)4.3.2 资源优化配置 (9)4.3.3 安全预警与应急处理 (9)4.3.4 营销策略优化 (9)第5章智慧化服务体系建设 (9)5.1 智慧导览系统 (9)5.1.1 系统概述 (9)5.1.2 系统功能 (9)5.2 智慧票务系统 (9)5.2.1 系统概述 (9)5.2.2 系统功能 (10)5.3 智慧旅游交通 (10)5.3.2 系统功能 (10)第6章智慧旅游体验创新 (10)6.1 互动体验设计 (10)6.1.1 多媒体互动展示 (10)6.1.2 社交互动平台 (11)6.1.3 个性化定制服务 (11)6.2 虚拟现实与增强现实应用 (11)6.2.1 虚拟现实游览 (11)6.2.2 增强现实导览 (11)6.2.3 互动式虚拟体验 (11)6.3 智能讲解与导览 (11)6.3.1 语音识别与合成技术 (11)6.3.2 智能导览 (12)6.3.3 导览APP开发 (12)第7章智慧旅游安全与应急 (12)7.1 安全保障体系建设 (12)7.1.1 物理安全 (12)7.1.2 网络安全 (12)7.1.3 信息安全 (12)7.1.4 游客安全 (13)7.2 应急指挥与调度 (13)7.2.1 应急组织架构 (13)7.2.2 应急预案 (13)7.2.3 应急指挥系统 (13)7.3 智能监控与预警 (13)7.3.1 智能监控系统 (13)7.3.2 预警系统 (13)第8章智慧旅游宣传与推广 (14)8.1 线上线下整合营销策略 (14)8.2 新媒体与社交平台传播 (14)8.3 旅游品牌形象塑造与提升 (14)第9章人才与组织保障 (15)9.1 人才队伍建设 (15)9.1.1 优化人才结构:结合景区智慧化升级改造需求,合理规划人才队伍结构,引进和培养一批具备专业技术、管理能力和创新意识的优秀人才。

决策支持系统

决策支持系统

促使决策支持系统(DSS —Decision Support System®发展的原因( 1 )企业面临着日益激烈的国内外竞争;(2)企业已有的计算机系统不能支持增加效率、利润和进入赢利市场的目标;(3)信息系统部门已不能满足企业不断的需求和某些管理决策需求的特殊性,而且在已有系统中还没有所需要的分析功能。

决策支持系统的特性(1)用定量方式辅助决策,而不是代替决策(2)使用大量的数据和多个模型(3)支持决策制定过程(4)为多个管理层次上的用户提供决策支持(5)能支持相互独立的决策和相互依赖的决策(6)用于半结构化决策领域管理信息系统(Management Information Systems , MIS)是一种以计算机为基础支持和管理功能的信息系统。

MIS 的特性(1)主要功能是事务处理(2)包含多个电子数据处理系统(EDP)(3)为结构化决策服务的(4)具有系统的一切特征(5)是管理系统的一部分(6)以数据库系统为基础MIS 的功能( 1 )事务处理(2)数据库的更新和维护(3)产生各类报表(4)查询处理(5)用户与系统的交互作用(用户界面)群决策支持系统GDSS 的特性①GDSS是一个支持群决策的支持系统,它需要专门设计,不是多个DSS的简单组合。

②GDSS能减少群中部分消极行为的影响。

③GDSS能完成群决策过程和得出群决策方案,并在组织管理者指导下得到群决策结果。

④GDSS能支持在一个地点举行的群决策会议,也能支持远程的决策会议,并得到决策问题的结果。

群決策的方法头脑风暴法(Brainstorming)名义群体法(Norminal Group)德尔菲法(Delphi Methods)决策支持系统的发展经历了如下几个阶段:(1)单模型辅助决策管理科学、运筹学模型的应用。

(2)交互建模的DSS 人机交互建立模型,可以修改模型(变量、系数或常数等参数)。

(3)组合模型的DSS 解决复杂的决策问题,多个模型以某种方式组合。

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❖ 在人机交互中,可以简单的自然语言进 行理解与处理。
❖ 自然语言处理过程是对一连串的文字表 示的符号串,经过词法分析识别出单词 ,经过句法分析将单词组成句子,再经 过语义分析理解句子的含义,变成计算 机中的操作(如查询数据库)。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
2.智能决策支持系统结构形式 智能决策支持系统(IDSS)的基本结构为:
(3)遗传算法 ❖ 遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优
化搜索方法。 ❖ 遗传算法的处理对象是问题参数编码形
成的个体。 ❖ 遗传过程用“选择、交叉、突变”3个算
子进行模拟,产生和优选后代群体,经 过若干代的遗传,将会获得满足问题目 标要求的优化解。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
(4)机器学习
IDSS结构可简化为:
用户
图 4.2 IDS S的 简化 结构 图
问题综合与交互系统
模型库管理系统 (MBMS)
知识库管理 系统
推理机
模型库
知识库
数据库管理系统 (DBMS)
数据库
4.2 人工智能基本原理
4.2.1 逻辑推理
1.形式逻辑
形式逻辑主要用于形成概念,作出判断,进行推理
(1)概念:
➢ 概念反映事物的特有属性和它的取值; ➢ 概念用语言来表达。
(1)专家系统
❖ 专家系统是利用大量的专门知识解决特定领域 中的实际问题的计算机程序系统。
❖ 专家系统中,知识的表示形式有产生式规则、 谓词公式、框架、语义网络等。
❖ 专家系统是利用专家的定性知识进行推理,达 到领域专家解决问题的能力。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
(2)神经网络 ❖ 神经网络利用神经元的信息传播模型(MP
(2)判断:
➢ 判断是对概念的肯定或否定; ➢ 判断有全称的肯定判断和存在的肯定判断。
(3)推理:
➢ 推理是从一个或几个判断推出一个新判断的思维过程。
4.2.1 逻辑推理(续)
2.推理的种类 推理的种类有3种 ➢ 演绎推理:从一般现象到个别(特殊)现
象的推理。 ➢ 归纳推理:从大量个别(特殊)现象到一
第四章 智能决策支持系 统和智能技术的 决策支持
4.1 智能决策支持系统概述
4.1.1 智能决策支持系统概念
1.智能决策支持系统(intelligent decision support system,IDSS)是决策支持系统(DSS) 与人工智能(artificial intelligent,AD)技术相结 合的系统。
4.知识部件由知识库、知识管理系统和推理机组 成。
➢ 知识库管理系统完成对知识的查询、浏览、增 加、删除、修改、维护等管理工作。
➢ 推理机完成对知识的推理。 ➢ 知识推理是建立从初始概念到中间概念,最后
到目标概念的推理链。
4.1.2 智能决策支持系统结构
➢ 与智能决策有关的人工智能技术主要有:专家 系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然 语言理解。
A事物有a、b、c、d属性,B事物有a、b、c属性(或a、b、c相似属性) 所以,B事物也可能有d属性(或d相似属性)
类比推理得到的结论带有或然性。 相类比事物的相同属性和推理的结论属性之 间的联系越是带有必然性,结论的可靠程度 就越高。
问题综合与交互系统
模型库管理系统 (MBMS)
模型库
人工智能技术
专家 系统
神经 网络
遗传 算法
机器 学习
自然 语言 理解
数据库管理系统 (DBMS)
数据库
图4.1 IDSS的基本结构
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
2.智能决策支持系统结构形式(续)
人工智能技术可以概括为:推理机+知识库。因此,
p q, p q或 p q,p q
4.2.1 逻辑推理(续)
1)演绎推理(续) II. 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。
▪ 形式化语言描述为:
p q,q r
pr
4.2.1 逻辑推理(续)
1)演绎推理(续) III. 假言易位推理(拒取式)
模型)进行学习和应用。 I. 神经元的信息传播是一个多输入、单输出的
结构。 II. 神经元之间的连接强度通过权值来表示。 III. 神经元之间的连接权值是神经网络的知识,
是通过大量样本的学习而获得的。
❖ 神经网络中主要有:前馈式网络、反馈式网 络、自组织网络。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
❖ 机器学习是让计算机模拟和实现人类的 学习,获取解决知识的问题。
❖ 机器学习方法主要是归纳学习和类比学 习。
❖ 比较成功的机器归纳学习方法有:覆盖 正例排斥反例的AQ学习方法、决策树 ID3、C4.5、粗糙集等方法。
4.1.2 智能决策支持系统结构(续)
(5)自然语言理解
❖ 自然语言理解是让计算机理解和处理人 类进行交流的自然语言。
2.人工智能技术主要是以知识处理为主题,利用 只是进行推理,完成人类定性分析的部分智能行 为。
4.1.1 智能决策支持系统概念(续)
3.人工智能技术融入决策支持系统后,使DSS在模 型技术与数据处理技术的基础上,增加了知识 推理技术,使DSS的定量分析和AI的定性分析 结合起来,提高辅助决策和支持决策的能力。
般现象的推理。 ➢ 类比推理:从个别(特殊)现象到个别(
特殊现象的推理)
4.2.1 逻辑推理(续)
2.推理的种类(续)
1) 演绎推理 ➢ 目前专家系统的研究基本上属于演绎推理
范畴。 ➢ 演绎推理的核心是假言推理。 I. 假言推理 ▪ “如果p,那么q”为真,同时“p”为真,
则推出“q”为真。 ▪ 形式化语言描述为:
4.2.1 逻辑推理(续)
2)归纳推理(续)
II. 枚举归纳推理
▪ 推理形式为:S1是P
S2是P ...
Sn是P
S1
...S
是S类事物中的部分分子,
n
而且没有遇到相反事例
所以,S类事物都是P
这种推理得到的结论是或然的,它 的可靠程度是和事例数量相关的。
4.2.1 逻辑推理(续)
2)归纳推理(续) III. 类比推理 ▪ 推理形式为:
▪ “如果p,那么q”为真,同时“非q”为真, 则推出“非p”为真。
▪ 形式化语言描述为:
p q,~ q
~ p或 p q, ~ q ~p
4.2.1 逻辑推理(续)
2)归纳推理 I. 数学归纳法
▪ 用逻辑形式表达为: A包含B1,B2…
B1真,结论是确实可靠的。
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