向日葵视频在线下载_向日葵视频网站_向日葵小视频APP污_向日葵视频污污下载

   在油墨成分分析應(yīng)用領(lǐng)域常常有某一油墨不符合使用要求的情況發(fā)生。如果能把不符合使用要求的油墨樣品通過添加助劑、摻配等方式使之成為合格油墨,則可以使有限的油墨資源得到最充分的利用,這是一項(xiàng)有巨大經(jīng)濟(jì)效益的油墨應(yīng)用業(yè)務(wù)?！　∮捎谟湍煞值膹?fù)雜性,很難預(yù)測(cè)添加助劑、摻配后油墨品質(zhì)的變化方向,因此,對(duì)特定油墨、特定指標(biāo)不合格的處理方法,具有很大的盲目性。本文提出了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的類比推理系統(tǒng)——油墨分析計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)(OACMS)來指導(dǎo)油墨指標(biāo)的修正。一、 基本思想和求解模型　　基于類比推理的啟發(fā)式搜索技術(shù),是通過類比這種方法獲得與新問題相似的過去問題的求解過程，作為啟發(fā)信息來指導(dǎo)新問題的求解,從而可減少搜索的盲目性,縮小搜索范圍,降低問題求解的難度?！　∫话慊陬惐韧评淼膯l(fā)式搜索都直接應(yīng)用事例庫作為搜索空間,這樣處理的結(jié)果將導(dǎo)致兩個(gè)方面的問題:　　1．系統(tǒng)的性能會(huì)在系統(tǒng)的運(yùn)行過程中不斷降低。隨著求解次數(shù)的增加,求解事例的不斷積累,搜索空間將不斷膨脹,雖然這樣可以使系統(tǒng)有充分多的機(jī)會(huì)獲得與求解問題相似的過去問題的求解事例,但同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致啟發(fā)式搜索信息的飽和,使系統(tǒng)效率降低,性能變壞?！　?．系統(tǒng)的性能將在很大程度上依賴于搜索費(fèi)用和事例啟發(fā)作用的折衷情況。事例庫記錄的內(nèi)容不完全,可以降低對(duì)事例相似程度的要求,匹配過程可能會(huì)比較容易,但是過去事例指導(dǎo)求解的啟發(fā)作用將減弱;事例庫記錄的內(nèi)容過于詳盡,則對(duì)事例的相似程度要求比較高,匹配過程困難,搜索費(fèi)用提高,還可能導(dǎo)致系統(tǒng)將比較多地依賴于弱方法進(jìn)行求解?！　‖F(xiàn)實(shí)生活中人類不是把過去的經(jīng)驗(yàn)一點(diǎn)不漏地存在腦子里,而是用一個(gè)通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式來存儲(chǔ),即存在一個(gè)從過去的事例數(shù)據(jù)中挖掘有用信息的過程。這是一種通過不斷求解問題、積累經(jīng)驗(yàn)、增強(qiáng)問題求解能力的有效方法。本文考慮的解決方法是采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從大量的事例庫資料中概括抽象出具有層次結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,系統(tǒng)通過從規(guī)則庫中搜索匹配規(guī)則求解。由于數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的是層次結(jié)構(gòu)的求解信息,系統(tǒng)可以在降低搜索費(fèi)用的同時(shí),最大限度地減少信息丟失的影響,保持系統(tǒng)的搜索質(zhì)量,從而保證系統(tǒng)隨著運(yùn)行時(shí)間的增加,問題的求解效率會(huì)不斷提高。求解模型如圖（求解模型）所示。　　過去積累的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)可以分為兩類:淺層次的事例庫和從事例庫中經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的規(guī)則庫。在系統(tǒng)運(yùn)行初始時(shí),事例庫中缺少求解事例,規(guī)則庫中有少量簡(jiǎn)單的過去經(jīng)驗(yàn)規(guī)則,所以系統(tǒng)要采用弱方法進(jìn)行搜索求解。當(dāng)系統(tǒng)積累了一定的事例經(jīng)驗(yàn)后,新問題的求解首先在規(guī)則庫中進(jìn)行搜索,若規(guī)則應(yīng)用成功,圖中： 事例庫記錄過去事例的求解過程;規(guī)則庫存儲(chǔ)對(duì)事例庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象處理后產(chǎn)生的處理規(guī)則;控制策略規(guī)定如何判斷事件的相似程度;類比推理機(jī)制規(guī)定在具體相似程度下如何進(jìn)行業(yè)務(wù)處理,并完成事例庫、規(guī)則庫和控制策略的增加、修改、刪除操作。則求解成功。否則,搜索事例庫,若存在相似問題的求解,則以此為啟發(fā)信息,指導(dǎo)新問題求解。如果仍然沒有相似的過去問題的求解過程,則采用弱方法求解,并將新問題求解過程加入事例庫。過去積累的經(jīng)驗(yàn)越多,規(guī)則庫的應(yīng)用越有效;新問題與過去問題的相似程度越高,則求解過程的搜索次數(shù)也就越少。二、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)　　在實(shí)現(xiàn)過程中,需要解決①如何生成求解事例； ②如何定義和判斷兩個(gè)事例的相似程度； ③如何從大量的事例中抽象出一般性規(guī)則； ④如何進(jìn)行規(guī)則庫和事例庫的維護(hù)工作； ⑤如何使用啟發(fā)信息指導(dǎo)新問題求解等五個(gè)方面的問題?！　∩汕蠼馐吕龝r(shí)，在記錄和保存問題求解過程中，對(duì)將來的求解搜索具有啟發(fā)作用的特征信息。定義搜索過程中的特征信息包括搜索路徑上的操作序列和選擇每個(gè)操作時(shí)的求解問題的狀態(tài)值。由于規(guī)則庫的引入,可以盡可能詳盡地描述特征信息。在OACMS中,搜索過程的特征信息包括對(duì)油墨進(jìn)行的處理操作描述、進(jìn)行該處理操作的影響因素和油墨每經(jīng)過一次處理后的指標(biāo)變化情況?！　∮捎谛枰页鍪吕龓熘信c新問題相似程度最高的事例指導(dǎo)求解,因此,需要判斷兩個(gè)事例之間的相似程度。OACMS通過對(duì)每一特征信息賦權(quán)值的辦法來確定兩個(gè)事例的相似程度,這種尋找最佳相似匹配過程的搜索費(fèi)用在事例庫膨脹時(shí)會(huì)比較高,為此,系統(tǒng)引入規(guī)則庫來降低搜索費(fèi)用?！　∪绻骋活愋褪吕陌l(fā)生較為頻繁,采用從事例庫搜索某一特定事例來處理，會(huì)無效地增加搜索費(fèi)用,采用對(duì)某一類型事例一般化,根據(jù)一般化規(guī)則進(jìn)行問題求解,可以合理地降低搜索費(fèi)用,而且不損害對(duì)新問題求解的指導(dǎo)作用。筆者在OACMS中采用了將特征信息的屬性值按一定區(qū)段進(jìn)行劃分,再映射為布爾量的方法，獲得一定支持度和一定可信度的一般化規(guī)則?？尚哦燃s束一般化規(guī)則代表某一類事例發(fā)生的頻繁性,只有達(dá)到一定頻繁程度的事例才有必要給出一般化規(guī)則;支持度約束一般化規(guī)則的準(zhǔn)確性,只有達(dá)到一定準(zhǔn)確性的一般化規(guī)則才對(duì)問題求解有指導(dǎo)作用?！　?duì)事例庫和規(guī)則庫的維護(hù)操作包括增加、修改和刪除。對(duì)事例庫的搜索有兩種情況,搜索成功和搜索失敗。搜索失敗,則新問題采用弱方法求解的事例直接在問題求解的過程中填寫其特征信息,完成對(duì)事例庫的增加操作。搜索成功又會(huì)產(chǎn)生兩種情況,一種是特征信息完全相同,求解路徑相同;另一情況,可能由于特征信息不能涵蓋所有對(duì)問題求解有影響的因素,類比推理失敗。在第二種情況下,需要對(duì)事例庫進(jìn)行修改,將新問題的求解作為新事例加入事例庫。在OACMS中,采用獎(jiǎng)懲函數(shù)來確定采用哪條求解路徑來指導(dǎo)將來對(duì)相似問題的求解。同樣,采用獎(jiǎng)懲函數(shù)和一定的閥值來確定是否需要?jiǎng)h除某一事例,以降低將來的無效搜索費(fèi)用。規(guī)則庫的維護(hù)原因主要來自與事例庫的變化和支持度、可信度的變化。由于規(guī)則庫的更新需要掃描整個(gè)事例庫,不宜采用事例庫的變化觸發(fā)規(guī)則庫的更新形式,為此,OACMS采用定期完成規(guī)則庫更新的工作方式?！　±脝l(fā)信息指導(dǎo)新問題求解的主要問題是解決求解過程中的失配問題。如果搜索過程不能得到啟發(fā)信息,則采用弱方法求解,并加入事例庫;如果搜索過程獲得完全相同的啟發(fā)信息,但求解失敗,使用獎(jiǎng)懲函數(shù)將該事例作為原求解事例的反例進(jìn)行擴(kuò)充;如果搜索過程獲得部分相似的啟發(fā)信息(不宜將規(guī)則應(yīng)用于部分相似情形),使用啟發(fā)信息及弱方法求解,并將新事例加入事例庫。 西安理工大學(xué)　　劉志鵬　　和克智　　許少華 來源:廣東包裝