1、2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系1第八章 產生式規則專家系統杜暉2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系2內容n產生式規則ES流行的原因n產生式規則的不確定性推理n產生式規則ES的事實庫n產生式規則ES的解釋機制n產生式規則ES不確定性推理舉例n習題2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系3產生式規則ES流行的原因n產生式規則容易被理解n產生式規則基于演繹推理，保證了推理的正確性n大量產生式規則連成的推理樹可以是多棵樹。從廣度看，反映了實際問題的范圍；從深度看，反映了問題的難度2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系4產生式規則的不確定性推理（1

2、）n在推理過程中，由于知識的不確定性知識的不確定性所引起的結論不確定性結論不確定性的傳播過程n事實的不確定性n由不確定性因素（包括模糊性/不完全性/不準確與不精確性/隨機性）造成n一般用可信度CF (Certainty Factor)值表示，0CF1或0CF100%n“肺炎 CF=0.8”表示某病人患肺炎的可信度為0.8(80%)2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系5產生式規則的不確定性推理（2）n規則的不確定性n專家掌握的規則大多是經驗性、不精確的n也可用可信度CF值表示n“如果 聽診=干鳴音 則 診斷=肺炎 CF=0.5”表示根據病人的聽診是干鳴音而診斷該病人患肺炎的可信度是

3、0.5(50%)2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系6產生式規則的不確定性推理（3）n結論的不確定性n由于事實和規則的不確定性，導致了結論的不確定性n反映了不確定性的傳播過程n仍用可信度CF值表示2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系7產生式規則的不確定性推理（4）n結論的可信度計算公式n前提為連接時n規則形式：IF E1E2En THEN H CF(R)；n結論H的可信度CF(H)=CF(R)MINCF(E1),CF(E2)CF(En)。 其中，Ek(k=1,2n)代表前提中的每個事實；CF(Ek)代表每個事實的可信度；CF(R)代表規則的可信度；CF(H)代表結論

4、的可信度2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系8產生式規則的不確定性推理（5）n前提為連接時n規則形式：IF E1E2 THEN H CF(R)IF E1 THEN H CF(R1)，IF E2 THEN H CF(R2)，CF(R)=CF(R1)=CF(R2)n結論H的可信度：CF(H)=CF1(H)+CF2(H)-CF1(H)CF2(H)。其中，CF1(H)=CF(E1)CF(R1) CF2(H)=CF(E2)CF(R2)產生式規則的不確定性推理（6）n三項前提時，即IF E1E2 E3 THEN H CF(R)，結論H的可信度：CF(H)=CF12(H)+CF3(H)-CF1

5、2(H)CF3(H)。其中，CF12(H)=CF1(H)+CF2(H)-CF1(H)CF2(H)；CF3(H)=CF(E3)CF(R3)2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系10產生式規則的不確定性推理（7）n與確定性逆向推理的區別n當某個結論的可信度不為1時（即CF1），對于相同結論的其它規則仍要進行推理，求結論的可信度，并和已計算出該結論的可信度進行合并n舉例n有兩條相同結論的規則：R1：AG；R2：BCG。分別使用確定性逆向推理和不確定性逆向推理計算G的可信度2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系11產生式規則的不確定性推理（8）n確定性逆向推理：先引用規則R1，

6、提問A？當回答為yes時，推出結論G成立，即yes，不再搜索R2對結論G進行推理2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系12產生式規則的不確定性推理（9）n不確定性逆向推理：設R1：AG CF(0.8)；R2：BCG CF(0.9)n引用規則R1，提問A？當回答為yes時，還需要給定事實的可信度，設為CF(0.7)，按公式求得G的可信度為CF1(G)=0.80.7=0.56n由于G的可信度不為1，再引用規則R2，提問B和C，設回答B為yes，CF(0.7)，回答C為yes，CF(0.8)，計算G的可信度為CF2(G)=0.9min0.7,0.8=0.63產生式規則的不確定性推理（10

7、）n合并G的可信度為CF(G)=CF1(G)+CF2(G)-CF1(G)CF2(G)=0.56+0.63-0.560.63=0.84n如果對某個事實用戶回答為no，則它的可信度CF=02022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系14產生式規則ES的事實庫n不確定性推理事實庫的關系型結構n事實屬性放事實，y/n值表示是(yes)還是否(no)，規則號表示事實取y/n的理由，規則號為“0”表示向用戶提問得到，具體規則號表示由該規則推出，可信度表示該事實的可信度事實y/n值規則號可信度A1n00A2y00.7A3y40.632022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系15產生式規則ES的

8、解釋機制（1）n推理過程的全部解釋n推理過程成功路徑的解釋n僅對推理過程中的成功路徑進行說明2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系16產生式規則ES的解釋機制（2）n推理過程的全部解釋n提取一條規則壓入規則棧時，顯示“引用”該規則和“求”規則前提中的某項事實。將事實為結論，壓入棧頂，繼續搜索規則n若棧頂目標在規則庫中找不到以其為結論的規則，則向用戶提問n用戶的回答（yes或no）以一個事實表示，記入事實庫2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系17產生式規則ES的解釋機制（3）n從規則棧中退出一條規則時，說明規則是“成功”還是“失敗”的n若規則前提中的所有事實都成立，則規

9、則是成功的，其結論也成立，記入事實庫n若規則前提中有事實不成立，則規則是失敗的n求得最后結果，做最后說明時，將事實庫中所有取值為“y”的事實逐個顯示2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系18產生式規則ES應用舉例（4）n應用舉例（P124）n有如下規則及可信度nR1：ABCG CF(0.8) R2：DEA CF(0.7) R3：JKB CF(0.8) R4：PQC CF(0.9) R5：F(RS)D CF(0.6)n已知事實及可信度：nF(0.4)，R(0.5)，S(0.6)，E(n)，J(0.4)，K(0.6)，P(n)，Q(0.4)2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管

10、理系19產生式規則ES應用舉例（5）n問題n用逆向推理求結論G的可信度，并解釋整個推理過程n推理過程n將規則分解為只含的規則，消去的規則nR1：ABCG CF(0.8) R21：DA CF(0.7) R22：EA CF(0.7) R3：JKB CF(0.8) R41：PC CF(0.9) R42：QC CF(0.9) R51：FD CF(0.6) R52：RSD CF(0.6)2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系20產生式規則ES應用舉例（6）n畫出推理樹2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系21產生式規則ES應用舉例（7）n利用規則棧和事實庫進行逆向推理n引用R1規

11、則（將R1規則壓入規則棧頂）求An引用R21規則（將R21規則壓入規則棧頂）求D規則號前提表結論FR51FDR21DAR1ABCG事實y/n值規則號可信度Fyes00.4Ryes00.5Syes00.6DyesR51，R520.47Eno00產生式規則ES應用舉例（8）n引用R51規則求F。提問F？回答yes，CF(0.4)，計算D的可信度為：CF1(D)=0.40.6=0.24，R51規則成功，退棧n引用R52規則（將R52規則壓入規則棧頂）求R和S。提問R？回答yes，CF(0.5)；提問S？回答yes，CF(0.6)；計算D的可信度為：CF2(D)=0.6min0.5,0.6=0.3；R

12、52規則成功，退棧；合并D的可信度為：CF(D)=0.24+0.3-0.240.3=0.4680.47n回溯到規則R21，計算A的可信度：CF1(A)=0.470.7=0.3290.33，R21規則成功（R21規則退棧）2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系23產生式規則ES應用舉例（9）n引用R22規則（將R22規則壓入規則棧頂）求E。提問E？回答no，即CF(0)，計算A的可信度：CF2(A)=00.7=0，R22規則失敗（R22規則退棧）。合并A的可信度為：CF(A)=0.33+0-0.330=0.33n回溯到R1規則求Bn引用R3規則（將R3規則壓入規則棧頂）求J和K。提問

13、J？回答yes，CF(0.4)；提問K？回答yes，CF(0.6)；計算B的可信度：CF(B)=0.8min0.4,0.6=0.32，R3規則成功（R3規則退棧）n回溯到R1規則求Cn引用R41規則（將R41規則壓入規則棧頂）求P。提問P？回答no，即CF(0)，計算C的可信度：CF1(C)=0.90=0，R41規則失敗（R41規則退棧）2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系24產生式規則ES應用舉例（10）n引用R42規則（將R42規則壓入規則棧頂）求Q。提問Q？回答yes，CF(0.4)，計算C的可信度：CF2(C)=0.90.4=0.36，R42規則成功（R42規則退棧）。合并C的可信度為：CF(C)=0+0.36-00.36=0.36n回溯到R1規則，CF(G)=0.8min0.33,0.32,0.36=0.256，R1規則成功（R1規則退棧），目標G成立的可信度為0.256n成功推理路徑的解釋nF成立的可信度為0.4，用戶回答的事實nR成立的可信度為0.5，用戶回答的事實nS成立的可信度為0.6，用戶回答的事實2022-4-3北京交通大學經濟管理學院信息管理系25產生式規則ES應用舉例（11）nD成立的可信度為0.47，由規則R51，R52推出nA成立的可信度為0.33，由規則R21，R22推出nJ成立的