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补充资料:连接专家系统


连接专家系统
connectionist expert system

1 lanjle zhuanl一a xltong连接专家系统(counectionist expert system) 一类利用人工神经网络模拟专家系统功能的系连连·521统。人工神经网络是一种连接机制的系统,故称此种专家系统为连接专家系统。其研究目的是为了改进和提高专家系统的性能。 传统的专家系统由于存在运行效率低、处理速度慢、知识获取困难等缺点,阻碍着它进一步发展。人们试图通过改进它的匹配算法、执行并行处理、增加知识获取机制,来提高它的性能。80年代重新崛起的人工神经网络,由于具有并行处理和学习的固有特性,很快被许多专家、学者用于解决专家系统的_上述问题。 主要研究内容为如何用神经网络来实现专家系统各主要组成部分的功能。下面举3个例子说明其实现方法。 (1)使用人工神经网络来建造专家系统。构造替代推理机功能的神经网络连接模型和相应的知识库。例如6种症状、2种疾病、3种治疗方案的疾病诊断和治疗专家系统。选择8个合适的病人病历作为训练样本集,用xl,x2,…,x6表示症状;x7,x8表示疾病名;x9,xlo,xll表示治疗方案。从病历中分别采集症状有、无或无记录三种信息;疾病的是、否或无记录三种信息;治疗方案是、否执行两种信息,它们分别以+1,一1,0表示。训练样本集见表1。 表1训练样本集输出层附加层输出层中间层枯入层x 1 xZ x3 x4 xs x6 x7 xs xg x10 xll 1 11一10一11一11一11一l一1一1 11一1一11 11一1一1一1 11一1 1 11一l一1一1 11一1一11一1一1一1一1一1一l 1一1 0 1 1 111一1 11 l一1一1 11一1 1 1 11一1 1 11一1一1 11一l一1一l一1一1 11一1 11一11一l一l一1 全连接的神经网络经训练后构造成非全连接模型,见图1。图中连接线旁的数值为权值,神经元内的数值是附加值。把输出层中代表疾病治疗方案的xg,x10,xll分成两个输出层,是由于学习算法的需要,插人一xa,xb,二。附加层而形成的。神经元取值+1,0,一1,特性函数为一离散型的阑值函数,计算公式为 图1非全连接模型如对网络输人病人症状:xl=1,x2二一1和x3=一1,可得x7=1。因有 (2)xl+(一2)x(一1)+(3)x(一l)>0如果其它症状全无(二;,xs,x6均为一1),类似地可得xg不会出现(xg=一1),将有治疗方案xlo(x10=l)。 上述的权值和各类症状的疾病变量名构成知识库,网络的神经元计算代表了推理的过程。
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参考词条