逆向推理在智能决策支持系统中的应用

"该资源是关于利用规则进行逆向推理在智能决策支持系统中的应用，主要涉及决策支持系统的概念、模型辅助决策以及专家系统的基本原理。通过一个具体的推理过程展示了如何从目标开始，通过一系列规则求解各个中间变量，最终得出结论的可信度。" 在智能决策支持系统中，逆向推理是一种重要的技术，它允许我们从预设的目标出发，通过已有的规则库反向推导出一系列中间变量，从而帮助决策者形成决策。在这个案例中，推理过程由以下几个步骤构成： 1. 从目标G开始，首先引用规则R1求得A。这表明决策支持系统使用规则库中的特定规则来计算或推断出所需的信息。 2. 接着，引用R21规则求得D。这里的D是推理过程中的一个中间结果，其可信度通过与其他规则的关联来计算。 3. 然后，引用R51规则求得F。当提问F并得到肯定回答（yes）时，系统给出了F的可信度（CF(0.4)）。 4. 继续推理，引用R52规则求得R和S。对于R和S，分别给出了各自的可信度，即CF(0.5)和CF(0.6)。 在计算中间节点D的总可信度时，采用了加权平均的方法。首先计算D的初始可信度CF1(D)，这是通过F的可信度与R51规则的可信度乘积得到的，即CF1(D)=0.4×0.6=0.24。接着，通过R52规则计算D的附加可信度CF2(D)，这里取R和S的最小可信度与D的初始可信度的乘积，即CF2(D)=0.6×min{0.5, 0.6}=0.3。最后，合并D的可信度，CF(D)=CF1(D)+CF2(D)-CF1(D)×CF2(D)=0.24+0.3-0.24×0.3=0.468，约等于0.47。 这一过程展示了决策支持系统如何利用规则和可信度计算来辅助决策。课程《决策支持系统》涵盖了决策支持系统的基本概念、模型辅助决策、数据库与人机交互、专家系统等方面，旨在让学生掌握DSS的体系结构、设计和开发方法，并了解其发展趋势。通过学习，学生应能设计简单的DSS，理解和应用模型进行决策，以及理解专家系统的基本原理。 教材推荐了多本关于决策支持系统的著作，包括陈文伟的《决策支持系统及其开发》和《决策支持系统教程》，张玉峰的《决策支持系统》，高洪深的《决策支持系统（DSS）—理论·方法·案例》，以及邵军力等编著的《人工智能基础》。这些书籍将提供深入的理论基础和实践指导，帮助学习者全面理解决策支持系统的各个环节。