探究基于规则的专家系统中不确定性推理的研究
2015-07-21胡亚楠宋佳
胡亚楠 宋佳
摘要:随着社会的发展,教育在社会中所占的地位极其重要,而近年来随着计算机的发展,计算机对教育的影响也越来越深大。伴随着MOOC、SPOC的出现,我国也进入了计算机辅助教育的浪潮中。然而真正符合学生口味的却很少,真正实施并运用的也只有极少数高校。本文通过对计算机辅助平台进行数据挖掘,并通过不确定性推理来实现学习者特征与学习需求的提取,从而使计算机辅助平台能够更加适应学习者。
关键词:专家系统;不确定性推理;数据挖掘;推理机应用
社会发展,计算机技术应用普遍,大数据成为现下最热门话题,人们对知识的智能化分类越来越重视,数据挖掘与人工智能的研究发展也越来越受到重视,智能化早已渗透到人们的生活中,其中应用最为广泛的则是专家系统。利用专家系统与数据挖掘,对计算机辅助平台中用户的数据进行挖掘,提取数据中的规律,并利用专家系统对提取的知识进行不确定性推理,从而得到学习者的主要学习特征与学习需求。并将其利用到计算机辅助平台中,使其更加人性化。
一、专家系统功能
专家系统主要由知识库、数据库、推理机、解释机构、用户界面、开发界面组成。本文是针对计算机辅助平台,利用专家系统来归纳,推理大多数学习者特征以及学习需求,从而使计算机辅助系统能够运用所获取的知识使自身更加人性化。在此系统运行中,要查找、推理用户操作日志,即学习者学习情况,以这些信息与数据为基础,根据系统中知识库存储的知识规则进行判断推理,为平台提供较为准确的学习者需求,从而使教育质量上升高度。
二、数据挖掘与推理机
数据挖掘可以看做是信息技术自然演化的结果。首先通过对操作日志进行数据清理,去除不一致数据;其次,对清理后的数据进行集成;第三,从数据库中提取与分析任务相关的数据;第四,对数据进行汇总;最后挖掘数据中蕴含的规律。专家通过分析规律设计知识库,供专家系统使用。
专家系统的重要组成部分为推理机,主要是通过已知条件来进行求解。在此系统中,针对用户的需求性强——也就是用户的课程学习情况,比如,选择了哪些课程,课程学习了多长时间等,其推理方式为逆向推理。原理就是根据给定推理目标,在知识库中,根据结论寻找该目标的结论规则,验证该规则条件是否满足其条件部分,如不满足,则在知识库中继续寻找,如果存在这样的规则,加入新规则继续推理,不存在则继续查找,是否可以补充新的信息用来满足需要的条件。
三、知识获取
计算机辅助平台中学习者的活动多种多样,如何才能准确的识别出学习者的学习特征与学习需求是平台的核心。一般情况下,技术人员都是根据以往经验来判断学习者操作日志,而对于不系统的学习者行为特征,大多情况是显得无能为力。所以,要与专家进行沟通交流,根据专家提出的教育经验去构造一个专家系统,获取知识,在提供给用户使用。
(一)知识抽取
明确其抽取范围,根据平台中的学习者学习范畴、内容进行确定。蕴含在知识源里的知识,通过理解、识别、归纳、筛选等抽取出来建立知识库。因此,研究的深入后,不断总结出新知识,对人类教育活动的知识进行不断扩充,提高了系统效率。
(二)转换知识
是将知识的一种表现形式转换成另一种。将归纳与实施的知识间的信息进行概念化处理,确定概念间关系并对其进行编码操作。对平台中操作日志的数据进行挖掘与归纳,总结出不同学习者的学习特征与学习需求,进而满足平台的用户需要。使平台能够得到更好地利用。
(三)输入知识
用适当知识的表示模式,通过表示的知识在经过编译、编辑过后录入知识库的过程。知识经过转换与抽取形成相应规律,为辅助平台中的学习者需求提供数据。例如,学习者操作日志,经过不确定性推理将信息输入并形成数据表。
TEFO(数据来源)=“平台操作日志”;
SEIN(解决问题)=“学习者特征与需求”
CHAFANGAN(归纳方案)=“方案一:(学习者原始录入的兴趣课程)
方案二:(学习者较常观看的课程)
方案三:(学习者观看课程时间较长的课程)”
(四)管理知识库
采用ORA9I数据库进行管理,其存储结构便于查询、管理与使用,最重要的也是因为使用频率最高的查询操作,可以输入简单的语句进行查询工作。不同的SQL语句可以完成语句添加、语句删除与修改等操作,简单实用,便捷易懂。
结语:
通过讨论得出,系统的知识库中的组织和设计技术,不仅阐述了其含义与优点,还实现了组建知识库。数据挖掘辅助专家系统,使用户在与专家系统交流的过程中更人性化。但是,专家系统在教育方面的运用还需要进一步完善,引入不确定性推理理论与数据挖掘技术,提高其知识领域与和技术水平,其中的知识表示方法等问题都需要进一步的深入研究与实践。
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作者简介:胡亚楠(1991—),女(汉族),籍贯:黑龙江省哈尔滨市,东北石油大学计算机学院研究生,硕士在读,研究方向:数据挖掘。
宋佳(1991—),女(汉族),籍贯:黑龙江省肇东市,东北石油大学计算机学院研究生,硕士在读,研究方向:数据挖掘。