基于馬爾可夫邏輯網(wǎng)的專家系統(tǒng)研究.pdf

1、現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題往往具有不確定性，一階邏輯可以方便地表示各種不同的知識(shí)或關(guān)系，降低問(wèn)題的復(fù)雜度；概率模型可以有效解決不確定性問(wèn)題。將一階邏輯和概率結(jié)合起來(lái)解決現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題一直是人工智能研究的熱點(diǎn)之一。
　　專家系統(tǒng)作為人工智能研究領(lǐng)域的重要分支之一，它可以借助計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大性能來(lái)解決人們?cè)谏a(chǎn)生活中遇到的各種問(wèn)題，專家系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于汽車制造、采礦、指紋識(shí)別、故障診斷、疾病診斷等各個(gè)領(lǐng)域，在給人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)便利的同時(shí)，也極大

2、地推動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展。
　　傳統(tǒng)專家系統(tǒng)大多采用邏輯模型或概率模型來(lái)構(gòu)造，這些傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)在使用過(guò)程中會(huì)遇到許多困難，如知識(shí)庫(kù)構(gòu)造困難、無(wú)法處理矛盾知識(shí)、不能利用多種類型知識(shí)、缺乏自學(xué)習(xí)能力等，因此，基于傳統(tǒng)模型的專家系統(tǒng)在使用過(guò)程中往往無(wú)法滿足用戶的需要。將邏輯與概率結(jié)合起來(lái)構(gòu)造的專家系統(tǒng)，可以利用二者的優(yōu)點(diǎn)，取得良好的效果。
　　馬爾可夫邏輯網(wǎng)是附加了權(quán)值的一階邏輯知識(shí)庫(kù)，它將邏輯和概率結(jié)合起來(lái)進(jìn)行推理，是人工智能研究領(lǐng)

3、域新的熱點(diǎn)之一，已經(jīng)被成功應(yīng)用在遷移學(xué)習(xí)、信息抽取、鏈接預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。基于馬爾可夫邏輯網(wǎng)的專家系統(tǒng)將專家的知識(shí)用規(guī)則表示，給每條規(guī)則都加上權(quán)值，使用已經(jīng)發(fā)生的事實(shí)來(lái)學(xué)習(xí)馬爾可夫邏輯網(wǎng)，得出不同的權(quán)值，完成推理過(guò)程。
　　本文詳細(xì)介紹了基于傳統(tǒng)模型的專家系統(tǒng)的概念及構(gòu)造、推理過(guò)程，選擇基于規(guī)則的專家系統(tǒng)為邏輯模型的代表，基于貝葉斯網(wǎng)路的專家系統(tǒng)為概率模型的代表。研究馬爾可夫邏輯網(wǎng)的相關(guān)知識(shí)，提出了構(gòu)造基于馬爾可夫邏輯網(wǎng)的專家系統(tǒng)，并給