一種基于Rete推理網絡的復合推理方法技術

本發明專利技術公開了一種基于Rete推理網絡的復合推理方法，所述方法包括如下步驟：步驟S1：根據問題的描述，提取事實的隸屬度；步驟S2：構建Rete推理網絡，將所有規則和事實輸入到Rete的推理過程中，Rete的推理包括根據規則集合生成Rete推理網絡，將事實逐個輸入到Rete推理網絡進行規則匹配；步驟S3：在Rete推理過程中對節點的兩個輸入進行模糊集合運算。本發明專利技術的復合推理方法是一種面向基礎教育問答的模糊知識推理方法，能夠同時處理確定規則和模糊規則，在精度允許的條件下，可以大大提高匹配效率，解決大規模規則快速推理計算，有效的提高匹配效率和精確率。

A complex reasoning method based on Rete reasoning network

【技術實現步驟摘要】
一種基于Rete推理網絡的復合推理方法
本專利技術屬于計算機與人工智能
，具體涉及一種基于Rete推理網絡的復合推理方法。
技術介紹
在客觀世界中，存在著大量的模糊概念和模糊現象，這些模糊概念和模糊現象很難用經典的二值或多值邏輯來描述，因為它們沒有明確的邊界。模糊推理是近似于人腦思維的推理方法，是基于模糊性知識和模糊規則的一種近似推理。在一個特定的專業領域里，模糊推理的過程，就是如何將已有的事實和規則形式化描述、轉化為計算機能夠理解的語言，進而完成基本的邏輯推理，得出有效的推理結果。現有技術中，對知識的研究越來越深入，而知識推理也愈發重要。而在知識推理的過程中，存在大量模糊性的知識，不能采用確定性的本體知識推理方法。目前，尚未確定行之有效的方法來解決既支持確定性推理規則又支持模糊性推理規則的推理方法。
技術實現思路
本專利技術實施例要解決的技術問題是現有規則推理方法不能對模糊知識進行規則推理，提出了一種基于Rete推理網絡的復合推理方法，涵蓋確定本體知識推理的方法和模糊規則本體推理方法，既支持的確定規則又支持模糊規則的復合推理方法，采用隸屬度函數擴展模糊規則，在模糊事實推理過程中采用模糊算子進行匹配運算，以達到理想的準確率。根據本專利技術的一個方面，提出了一種基于Rete推理網絡的復合推理方法，所述方法包括如下步驟：步驟S1：根據問題的描述，提取事實的隸屬度；如果描述是確定性的，則這部分描述所對應的事實是確定的，隸屬度為1或0；如果描述是不確定性的，則這部分描述所對應的事實是模糊的，隸屬度通過函數來計算；步驟S2：構建Rete推理網絡，將所有規則和事實輸入到Rete的推理過程中，Rete的推理包括根據規則集合生成Rete推理網絡，將事實逐個輸入到Rete推理網絡進行規則匹配；步驟S3：在Rete推理過程中對節點的兩個輸入進行模糊集合運算。上述方案中，所述步驟S1中用于計算隸屬度的函數，包括梯形、三角形、左型函數和右型函數；設X是對象x集合，x是X的任一元素；X的模糊集合A定義為一組有序對：A＝{(x,uA(x))|x∈X}；其中，uA(x)被稱為模糊集合A的隸屬度函數；uA(x)的值為元素x相對于集合的隸屬度，對不同的模糊事實采用不同的隸屬度函數；則，梯形函數計算公式為：1.1q1<q2<q3<q41.21.31.41.5三角形函數計算公式為：2.1t1<t2<t32.22.32.4左型函數計算公式為：3.1l1<l23.23.33.4右型函數計算公式為：4.1r1<r24.24.34.4上述方案中，所述步驟S2中Rete的推理包括如下步驟：步驟S21，定義相關概念；對相關概念進行如下定義：事實：對象之間及對象屬性之間的多元關系；規則：是由條件和結論構成的推理語句IF語句，表示為if...Then；一個規則的if部分稱為LHS，then部分稱為RHS；模式：指所述IF語句的條件中已知事實的泛化形式，未實例化的多元關系；步驟S22，構建Rete推理網絡，描述Rete推理過程。上述方案中，所述步驟S22進一步包括如下步驟：步驟S221，創建根節點，所述根節點為推理網絡入口；步驟S222，加入規則i，其中，i為所加入規則的序號，i為從1開始的自然數；對加入規則i的過程包括如下步驟：步驟S222a，從規則i中取出模式j，其中，j為所取出模式的序號，j為從1開始的自然數；步驟S222b，檢查模式j對應的Alpha節點是否已存在，如果存在則記錄下節點位置，如果不存在則將模式j作為一個Alpha節點加入到網絡中，同時根據Alpha節點的模式建立Alpha內存表；步驟S222c，j+1，重復步驟S222a和S222b，直到規則i中所有的模式處理完畢；步驟S222d，按照如下方式組合Beta節點：第一Beta節點的第一輸入節點為Alpha節點，第二輸入節點為虛擬Beta節點；或兩個輸入節點均為Alpha節點；后序Beta節點的第一輸入節點為Alpha節點，第二輸入節點為之前組合完成的Beta節點；將每個Beta節點的兩個父節點的內存表內聯建立Beta內存表；步驟S222e，重復步驟S222d直到所有的Beta節點處理完畢；步驟S222f，將Then部分封裝作為最后Beta節點的輸出節點，稱為Action節點，規則i加入完畢；步驟S223，i+1，重復步驟S222，直到所有規則處理完畢。上述方案中，步驟S3中的所述模糊集合運算，包括：模糊交算子、模糊并算子、模糊補算子和模糊蘊涵算子。上述方案中，所述步驟S3中對節點的兩個輸入進行模糊集合運算，進一步為：對Beta節點的兩個輸入節點進行模糊集合運算。上述方案中，所述步驟S3中對節點的兩個輸入進行模糊集合運算，采用模糊交算子；所述模糊交算子的定義如下：兩個模糊集合A和B的交集也是模糊集合，計作A∩B，通常有函數T:[0,1]×[0,1]→[0,1]來描述，它表示由模糊集A和B的隸屬度函數向A和B的交集的隸屬度函數轉換的一個函數，即其中是表達函數T的二元算子；滿足以下基本條件：T(0,0)＝0,T(a,1)＝T(1,a)＝a(有界性)T(a,b)≤T(c,d),如果a≤c且b≤d(非減性)T(a,b)＝T(b,a)(交換性)T(a,T(b,c))＝T(T(a,b),c)(結合性)上述方案中，所述模糊交算子包括以下四種：極小：Tmin(a,b)＝min(a,b)＝a∧b，代數積：Tap(a,b)＝ab，有界積：Tbp(a,b)＝0∨(a+b-1)，直積：上述方案中，所采用的模糊交算子是Tmin。本專利技術具有如下有益效果：本專利技術實施例的復合推理方法是一種面向基礎教育問答的模糊知識推理方法，能夠同時處理確定規則和模糊規則，在精度允許的條件下，可以大大提高匹配效率，解決大規模規則快速推理計算，有效的提高匹配效率和精確率。附圖說明圖1為本專利技術實施例基于Rete推理網絡的復合推理方法所采用的四種不同的函數圖形，分別為梯形(a)、三角形(b)、左型函數(c)和右型函數(d)；圖2為本專利技術實施例的Rete推理網絡的構建模型示意圖；圖3為本專利技術實施例的Rete算法建立規則網絡示例圖；圖4為本專利技術實施例中Rete算法規則匹配示例圖；圖5為本專利技術實施例中Rete算法事實匹配示例圖。具體實施方式通過參考示范性實施例，本專利技術技術問題、技術方案和優點將得以闡明。然而，本專利技術并不受限于以下所公開的示范性實施例；可以通過不同形式來對其加以實現。說明書的實質僅僅是幫助相關領域技術人員綜合理解本專利技術的具體細節。本專利技術實施例以基礎教育領域地理和歷史題目求解的應用需求為背景，涉及確定本體知識推理的方法和模糊規則本體推理方法，針對知識研究的深入和知識推理愈發重要的現狀下，尚未確立行之有效的方法來解決既支持的確定規則又支持模糊規則的復合推理方法，提出相應的解決方案，特別是為了利用模糊理論擴展模糊規則而采用的隸屬度函數，在模糊事實推理過程中采用模糊算子進行匹配運算，以達到較理想的準確率。基于此，本專利技術提出了一種基于Rete推理網絡的復合推理方法，主要涉及以下三個方面：從本體規則出發，根據規則的模糊描述，確定一個模糊隸屬函數來本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于Rete推理網絡的復合推理方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：步驟S1：根據問題的描述，提取事實的隸屬度；如果描述是確定性的，則這部分描述所對應的事實是確定的，隸屬度為1或0；如果描述是不確定性的，則這部分描述所對應的事實是模糊的，隸屬度通過函數來計算；步驟S2：構建Rete推理網絡，將所有規則和事實輸入到Rete的推理過程中，Rete的推理包括根據規則集合生成Rete推理網絡，將事實逐個輸入到Rete推理網絡進行規則匹配；步驟S3：在Rete推理過程中對節點的兩個輸入進行模糊集合運算。

【技術特征摘要】
1.一種基于Rete推理網絡的復合推理方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：步驟S1：根據問題的描述，提取事實的隸屬度；如果描述是確定性的，則這部分描述所對應的事實是確定的，隸屬度為1或0；如果描述是不確定性的，則這部分描述所對應的事實是模糊的，隸屬度通過函數來計算；步驟S2：構建Rete推理網絡，將所有規則和事實輸入到Rete的推理過程中，Rete的推理包括根據規則集合生成Rete推理網絡，將事實逐個輸入到Rete推理網絡進行規則匹配；步驟S3：在Rete推理過程中對節點的兩個輸入進行模糊集合運算。2.根據權利要求1所述的復合推理方法，其特征在于，所述步驟S1中用于計算隸屬度的函數，包括梯形、三角形、左型函數和右型函數；設X是對象x集合，x是X的任一元素；X的模糊集合A定義為一組有序對：A＝{(x,uA(x))|x∈X}；其中，uA(x)被稱為模糊集合A的隸屬度函數；uA(x)的值為元素x相對于集合的隸屬度，對不同的模糊事實采用不同的隸屬度函數；則，梯形函數計算公式為：1.1q1<q2<q3<q41.21.31.41.5三角形函數計算公式為：2.1t1<t2<t32.22.32.4左型函數計算公式為：3.1l1<l23.23.33.4右型函數計算公式為：4.1r1<r24.24.34.43.根據權利要求1所述的復合推理方法，其特征在于，所述步驟S2中Rete的推理包括如下步驟：步驟S21，定義相關概念；對相關概念進行如下定義：事實：對象之間及對象屬性之間的多元關系；規則：是由條件和結論構成的推理語句IF語句，表示為if...Then；一個規則的if部分稱為LHS，then部分稱為RHS；模式：指所述IF語句的條件中已知事實的泛化形式，未實例化的多元關系；步驟S22，構建Rete推理網絡，描述Rete推理過程。4.根據權利要求3所述的復合推理方法，其特征在于，所述步驟S22進一步包括如下步驟：步驟S221，創建根節點，所述根節點為推理網絡入口；步驟S222，加入規則i，其中，i為所加入規則的序號，i為從1開始的自然數；對加入規則i的過程包括如下步驟：步驟S222a，從規則i中取出模式j，其中，j為所取出模式的序號，j為從1開始的自然數；步驟S222...

【專利技術屬性】
技術研發人員：曾廣平，李鵬偉，陳星宇，孫曉玉，周黎，劉浩，陳榴，
申請(專利權)人：北京科技大學，
類型：發明
國別省市：北京,11