一种基于知识规则推理的C++实现方法
【网学提醒】：本文主要为网上学习者提供一种基于知识规则推理的C++实现方法，希望对需要一种基于知识规则推理的C++实现方法网友有所帮助，学习一下吧!
资料包括： 论文(5页1824字)
说明：
摘要：提出了一种智能决策支持系统中基于产生式规则的知识表示和推理的C++语言实现方法。该方法把规则的结构和推理定义成规则类，把具体的规则定义成规则类的实体，用这些规则实体构建动态链表从而组成知识库，推理的过程由知识库中各规则实体提供的方法完成。通过设计的实例表明，该方法是简单高效的。
关键词：决策支持系统,知识表示,产生式规则,推理
一：引言
决策支持系统（DSS）是一门新兴边缘学科，它不但能够有效支持结构化问题的求解，而且通过把人工智能关于知识表示和处理的技术应用到DSS，与专家系统相结合，从而形成了智能决策支持系统（IDSS），可以有效地支持半结构化和非结构化问题的求解。与单纯利用模型库的定量方法相比，IDSS的优越性突出的表现在其建立了知识库，存放有各种知识规则、因果关系和决策人员经过知识化抽象的经验，并且具有综合利用知识库、数据库和定量计算结果进行推理和问题求解的推理机。由此可见，一个组织恰当的知识库对于IDSS是至关重要的。
通常在IDSS知识库中进行知识表示的方法有：一阶谓词逻辑、语义网络、产生式规则、框架理论、面向对象表示等。其中产生式规则由于Post严格地理论证明，具有完备地理论基础；各产生式之间相互较为独立，修改与扩充都较容易，所以应用较广。本文提出了产生式知识规则的C++语言实现方法，并将推理机与知识表示相结合，构造出了一个简单高效的知识库。
二设计思想
1 知识表示
在IDSS中建立基本事实数据库和规则库。基本事实数据库，简称事实库，其结构如图1所示，主要包括事实号和事实内容等。
目录：
一：引言
二: 设计思想
三：代码实现
四：应用实例
五：结论
参考文献：
陈文伟．决策支持系统及开发（第二版）[M]．北京：清华大学出版社，2000．
J. P. Shim et al. Past, Present and future of Decision Support Technology [J]. Decision Support Systems, Vol.33 (2002), pp: 111-126.
Silvano Mussi．Sequential Decision-theoretic and Expert Systems[J]．Expert systems, May 2002, Vol.19 No.2，pp: 99-108.
Bruce Eckel．Thinking in C++[M]．America: Prentice Hall，1999．
作者点评：
本文所提供的IDSS中产生式规则知识表示、推理的实现方法是与DSS数据库相独立的，即用这样的方法产生的知识库是不依赖于数据库的。只要在DSS数据库中构造不同的基本事实库和规则库，系统就可以自动生成相应的知识库，因此具有很高的灵活性。
资料包括： 论文(5页1824字)
说明：
摘要：提出了一种智能决策支持系统中基于产生式规则的知识表示和推理的C++语言实现方法。该方法把规则的结构和推理定义成规则类，把具体的规则定义成规则类的实体，用这些规则实体构建动态链表从而组成知识库，推理的过程由知识库中各规则实体提供的方法完成。通过设计的实例表明，该方法是简单高效的。
关键词：决策支持系统,知识表示,产生式规则,推理
一：引言
决策支持系统（DSS）是一门新兴边缘学科，它不但能够有效支持结构化问题的求解，而且通过把人工智能关于知识表示和处理的技术应用到DSS，与专家系统相结合，从而形成了智能决策支持系统（IDSS），可以有效地支持半结构化和非结构化问题的求解。与单纯利用模型库的定量方法相比，IDSS的优越性突出的表现在其建立了知识库，存放有各种知识规则、因果关系和决策人员经过知识化抽象的经验，并且具有综合利用知识库、数据库和定量计算结果进行推理和问题求解的推理机。由此可见，一个组织恰当的知识库对于IDSS是至关重要的。
通常在IDSS知识库中进行知识表示的方法有：一阶谓词逻辑、语义网络、产生式规则、框架理论、面向对象表示等。其中产生式规则由于Post严格地理论证明，具有完备地理论基础；各产生式之间相互较为独立，修改与扩充都较容易，所以应用较广。本文提出了产生式知识规则的C++语言实现方法，并将推理机与知识表示相结合，构造出了一个简单高效的知识库。
二设计思想
1 知识表示
在IDSS中建立基本事实数据库和规则库。基本事实数据库，简称事实库，其结构如图1所示，主要包括事实号和事实内容等。
目录：
一：引言
二: 设计思想
三：代码实现
四：应用实例
五：结论
参考文献：
陈文伟．决策支持系统及开发（第二版）[M]．北京：清华大学出版社，2000．
J. P. Shim et al. Past, Present and future of Decision Support Technology [J]. Decision Support Systems, Vol.33 (2002), pp: 111-126.
Silvano Mussi．Sequential Decision-theoretic and Expert Systems[J]．Expert systems, May 2002, Vol.19 No.2，pp: 99-108.
Bruce Eckel．Thinking in C++[M]．America: Prentice Hall，1999．
作者点评：
本文所提供的IDSS中产生式规则知识表示、推理的实现方法是与DSS数据库相独立的，即用这样的方法产生的知识库是不依赖于数据库的。只要在DSS数据库中构造不同的基本事实库和规则库，系统就可以自动生成相应的知识库，因此具有很高的灵活性。