基于可信度的专家系统不确定性推理机制研究

"本文主要探讨了专家系统开发平台中不确定性推理机的研究与实现，通过引入可信度为基础的不确定性推理算法，旨在解决现实世界中的非精确、非完备和模糊问题。作者刘慧敏和陈小玉介绍了算法思想，并以辣椒专家系统种子选择决策为例，展示推理机的实际应用。他们构建的平台系统具有可扩充性，能适应处理不同形式的知识和推理需求，为农业等领域的专家系统开发提供了便利。" 本文关注的核心知识点包括： 1. **不确定性推理**：在现实世界中，许多问题涉及到不确定性和模糊性，因此不确定性推理是人工智能领域的重要研究方向。它允许系统在信息不完全或模糊时做出决策。 2. **可信度**：可信度是衡量某个命题或事实为真的程度的主观判断，是基于经验和专业知识的评估。在专家系统中，专家的可信度判断对于处理不确定性至关重要。 3. **推理机设计**：推理机是专家系统的核心组件，负责运用知识进行推理。作者提出的设计要求推理机不仅适应特定的专家系统，而且具有可扩充性，能应对各种问题和知识形式。 4. **算法思想**：提出的算法以可信度为基本概念，考虑了专家的知识和经验，为不确定性推理提供基础。算法的具体细节虽然没有详述，但其目标是提高推理的实用性和效率。 5. **应用实例**：辣椒专家系统的种子选择决策展示了这一算法的应用。通过输入农业知识规则，平台帮助专家进行决策，体现了推理机处理不同形式知识的能力。 6. **平台系统**：这个开发平台允许农业专家轻松构建专家系统，适应不同的知识结构和表示方式，提高了专家系统开发的便利性。 7. **文献分类与标识**：文章被归类在自然科学的“计算机科学技术”领域，具有学术研究价值，表明了在理论与实践上的创新尝试。 综上，本文在专家系统开发中引入的不确定性推理算法和可信度概念，对于提升系统处理不确定问题的能力具有重要意义，同时也为实际应用如农业决策支持提供了工具和方法。