智能決策支持系統(tǒng)中模型自動選擇的研究.pdf

1、智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)是將人工智能技術引入決策支持系統(tǒng)而形成的一種新興信息系統(tǒng)。在IDSS結構中，模型庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及知識庫系統(tǒng)是IDSS的基礎，模型庫系統(tǒng)又是決策支持的核心部件。模型庫系統(tǒng)是由模型庫和模型庫管理系統(tǒng)所組成，而模型管理又是智能決策支持系統(tǒng)走向實用和成功的關鍵。模型管理的主要研究內容有模型操縱方法和模型表示等。其中，模型選擇作為模型操縱的基礎，在模型管理中起著重要的作用。 模型選擇的重點應該放在模型的自

2、動選擇上，實現(xiàn)模型的自動選擇是智能決策的重要研究領域。但因為模型選擇是一個比較困難的問題，至今這方面的成果還很有限，絕大多數(shù)研究成果還不能完全實現(xiàn)模型自動選擇，而是依靠專家和過去的選擇經(jīng)驗進行選擇?；谶@種情形，研究模型的自動選擇具有一定的理論價值和深遠的意義。本文將模型自動選擇問題劃分為三大部分，即模型的類型選擇、模型的結構選擇、模型的參數(shù)確定。 在模型類型選擇上，本文用基于遺傳算法的機器學習方法來建立分類器系統(tǒng)。該分類器與傳

3、統(tǒng)分類器最大的不同之處是在信任分配系統(tǒng)中采用了粒子群信任分配算法。它與傳統(tǒng)的桶隊列算法相比，具有算法簡單、快捷等優(yōu)點；在模型結構選擇上，采用基于歸納推理方法的決策樹方法。模型結構選擇也可以看成是一種特殊的模式識別過程，即對問題數(shù)據(jù)的特征識別。為了解決樹中存在的“過適應”問題和提高決策樹的分類準確率，在決策樹剪枝算法上采用采用先剪枝和后剪枝兩種方法相結合的綜合剪枝方法；在模型實例確定上，采用具有全局搜索特性的遺傳算法進行參數(shù)的確定。