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      在油墨成分分析應用領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,這是一項有巨大經(jīng)濟效益的油墨應用業(yè)務?！　∮捎谟湍煞值膹碗s性,很難預測添加助劑、摻配后油墨品質的變化方向,因此,對特定油墨、特定指標不合格的處理方法,具有很大的盲目性。本文提出了一個基于數(shù)據(jù)挖掘技術的類比推理系統(tǒng)——油墨分析計算機管理系統(tǒng)(OACMS)來指導油墨指標的修正。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,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)式搜索都直接應用事例庫作為搜索空間,這樣處理的結果將導致兩個方面的問題:　　1．系統(tǒng)的性能會在系統(tǒng)的運行過程中不斷降低。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)有充分多的機會獲得與求解問題相似的過去問題的求解事例,但同時也會導致啟發(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用和事例啟發(fā)作用的折衷情況。事例庫記錄的內容不完全,可以降低對事例相似程度的要求,匹配過程可能會比較容易,但是過去事例指導求解的啟發(fā)作用將減弱;事例庫記錄的內容過于詳盡,則對事例的相似程度要求比較高,匹配過程困難,搜索費用提高,還可能導致系統(tǒng)將比較多地依賴于弱方法進行求解?！　‖F(xiàn)實生活中人類不是把過去的經(jīng)驗一點不漏地存在腦子里,而是用一個通用的數(shù)據(jù)結構形式來存儲,即存在一個從過去的事例數(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、增強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,從大量的事例庫資料中概括抽象出具有層次結構的關聯(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)生的是層次結構的求解信息,系統(tǒng)可以在降低搜索費用的同時,最大限度地減少信息丟失的影響,保持系統(tǒng)的搜索質量,從而保證系統(tǒng)隨著運行時間的增加,問題的求解效率會不斷提高。?！　∵^去積累的經(jīng)驗知識可以分為兩類: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)運行初始時,事例庫中缺少求解事例,規(guī)則庫中有少量簡單的過去經(jīng)驗規(guī)則,所以系統(tǒng)要采用弱方法進行搜索求解。當系統(tǒng)積累了一定的事例經(jīng)驗后,新問題的求解首先在規(guī)則庫中進行搜索,若規(guī)則應用成功,： 事例庫記錄過去事例的求解過程;規(guī)則庫存儲對事例庫中的數(shù)據(jù)進行抽象處理后產(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;類比推理機制規(guī)定在具體相似程度下如何進行業(yè)務處理,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)驗越多,規(guī)則庫的應用越有效;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)實現(xiàn)　　在實現(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如何進行規(guī)則庫和事例庫的維護工作； ⑤如何使用啟發(fā)信息指導新問題求解等五個方面的問題?！　∩汕蠼馐吕龝r，在記錄和保存問題求解過程中，對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操作時的求解問題的狀態(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油墨進行的處理操作描述、進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變化情況。　　由于需要找出事例庫中與新問題相似程度最高的事例指導求解,因此,需要判斷兩個事例之間的相似程度。OACMS通過對每一特征信息賦權值的辦法來確定兩個事例的相似程度,這種尋找最佳相似匹配過程的搜索費用在事例庫膨脹時會比較高,為此,系統(tǒng)引入規(guī)則庫來降低搜索費用。　　如果某一類型事例的發(fā)生較為頻繁,采用從事例庫搜索某一特定事例來處理，會無效地增加搜索費用,采用對某一類型事例一般化,根據(jù)一般化規(guī)則進行問題求解,可以合理地降低搜索費用,而且不損害對新問題求解的指導作用。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)則的準確性,只有達到一定準確性的一般化規(guī)則才對問題求解有指導作用?！　κ吕龓旌鸵?guī)則庫的維護操作包括增加、修改和刪除。對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,完成對事例庫的增加操作。搜索成功又會產(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,需要對事例庫進行修改,將新問題的求解作為新事例加入事例庫。在OACMS中,采用獎懲函數(shù)來確定采用哪條求解路徑來指導將來對相似問題的求解。同樣,采用獎懲函數(shù)和一定的閥值來確定是否需要刪除某一事例,以降低將來的無效搜索費用。規(guī)則庫的維護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,使用獎懲函數(shù)將該事例作為原求解事例的反例進行擴充;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。(作者/西安理工大學　　劉志鵬　　和克智　　許少華)