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1、1 計算機輔助工藝設計 CAPP系統(tǒng)設計 2 第六章 CAPP的決策推理和人工智能技術 CAPP工藝決策分為：邏輯決策、計算決策 和創(chuàng)造性決策。 邏輯決策 ：對于長期生產(chǎn)實踐中積累的工藝 經(jīng)驗進行系統(tǒng)的總結，建立相應的決策規(guī)則， 根據(jù)邏輯推理進行決策，廣泛應用于加工方法 選擇、機床選擇和刀具選擇等。 最常用的決策邏輯表達和實現(xiàn)方法是決策 表和決策樹。 3 第六章 CAPP的決策推理和人工智能技術 計算決策 ：主要用于能夠建立數(shù)學模型和已 具備較完善的經(jīng)驗數(shù)據(jù)的情況，如工序尺寸計 算、切削用量選擇及工時計算等。 創(chuàng)造性決策 :對于一些具有較大模糊性，需要 十分靈活的推理策略，如基準選擇、裝夾方案

2、 確定等，在很大程度上依賴于工藝人員的經(jīng)驗 及創(chuàng)造性思維，往往采用人工智能技術來實現(xiàn) 決策。 4 第六章 CAPP的決策推理和人工智能技術 6.1 決策表和決策樹 6.2 人工智能技術 6.3 人工智能語言與專家系統(tǒng)工具 6.4 CAPP專家系統(tǒng)設計 5 6.1 決策表和決策樹 6.1.1 決策表 概念：一種描述設計活動中條件與動作之間 復雜關系的表，為分析、決策、表達決策推理 提供依據(jù)。 一個條件動作對，是事務活動的一條邏輯 判斷，我們通常稱之為一條規(guī)則。 6 6.1 決策表和決策樹 下雨 T F F 天熱 T F 去網(wǎng)吧 去公園 去野餐 去野餐如果不下雨，但天涼， ，去公園如果不下雨，并且

3、天熱 網(wǎng)如果天下雨，去網(wǎng)吧上 周末 7 6.1 決策表和決策樹 決策表的基本結構：四部分組成 每一列中條件項包含一組對條件根所列的所有條件 的回答。 T表示條件 “ 真 ” ， F表示條件為 “ 假 ” ，而空 則表 示 “ 無關 ” （即此條件不是影響條件）； 在動作項中， “ ”表示執(zhí)行該動作，空表示不執(zhí)行。 決策表中，每一列表示一條決策規(guī)則。 條件根 條件項（ T、 F、空格無關） 動作根 動作項（ 執(zhí)行、空格不執(zhí)行） 8 6.1 決策表和決策樹 分類 基本型決策表 ：條件根部分準確地給出了條件是什 么，而條件項只能是真、假或無關。 擴展型決策表 ：條件項不只是 “ T”、 “ F”或無

4、關， 而包含不確切的數(shù)值或結論。 通過改變條件根，可以將擴展型決策表轉換成基 本型決策表。 9 6.1 決策表和決策樹 10 6.1 決策表和決策樹 規(guī)則的獨立性和一致性 簡單規(guī)則 ：條件項都是 “ T”或 “ F”，并且不含無關 的規(guī)則稱為 簡單規(guī)則 ，否則稱為 復雜規(guī)則 。一條復雜 規(guī)則可以簡化成兩個或更多的簡單規(guī)則。 11 6.1 決策表和決策樹 冗余規(guī)則 ：如果有兩條規(guī)則，除了一個條件項兩者 分別取了 “ T”和 “ F”之外，其余的條件項和動作項都 相同，這樣的兩條規(guī)則就是冗余規(guī)則，或重疊規(guī)則， 對冗余規(guī)則，應將其合并。 12 6.1 決策表和決策樹 建立決策表時，必須使表中的任意兩

5、條規(guī)則都具 有獨立性，使得惟一的一組條件對應惟一的一組動作， 即任何兩條規(guī)則，都不含有相同的簡單規(guī)則。 死循環(huán)：如果一種動作被用來改變條件，并 且重復調用該表時，就可能產(chǎn)生死循環(huán)。當一 個動作的條件在這個動作作完以后沒有改變， 則這個 條件 -動作 對會反復被調用。 13 6.1 決策表和決策樹 14 6.1 決策表和決策樹 決策表設計：對于復雜的實際問題，可以采 用分級結構，一級決策表可以調用一張或多張 較低級的決策表，從而使決策表以嵌套式結構 實現(xiàn)。 15 6.1 決策表和決策樹 16 6.1 決策表和決策樹 決策表技術的特點： 自然性：表格直觀，易于理解，適合于交流 模塊性（易修改性）：

6、規(guī)則結構與內容相互獨立， 易實現(xiàn)規(guī)則的增加、刪除和修改 一致性：易于檢測各規(guī)則之間的冗余和矛盾，易于 維護 17 6.1 決策表和決策樹 6.1.2 決策樹 概念：一種帶有單個根，并從此根發(fā)出多個 分支的圖，用于決策時，每個分支都傳送一個 數(shù)值或表達式，表示一個 “ IF”語句，而一連串 的分支則表示一個邏輯 “ AND”或 “ OR”。由根到 終點的一條路徑可以表示一條類似決策表中的 規(guī)則，動作則列于每個最終分支的末端。 18 6.1 決策表和決策樹 19 6.1 決策表和決策樹 組成：一個根和一些節(jié)點、分支組成。 根是樹的源，且每個樹智能有一個根；節(jié)點 可以有若干個，且節(jié)點的前面有分支。根

7、和節(jié)點 的分支只能有兩個邏輯值 真或假。 節(jié)點有兩類：互斥的和非互斥的?；コ獾墓?jié) 點允許在其后繼的分支中至多有一個為真，而非 互斥的節(jié)點則允許所有的后繼分支同時為真。 20 6.1 決策表和決策樹 21 6.1 決策表和決策樹 22 6.2 人工智能技術 6.2.1 人工智能簡述 人工智能 AI（ Artificial Intelligence） 是 20世紀 50年代在美國興起的一門綜合性邊緣 學科，它和 “ 能源技術 ” 、 “ 空間技術 ” 一起 被譽為 20世紀三大科學技術成就。研究領域包 括問題求解、定理證明、語音識別、圖像處理 和專家系統(tǒng)等分支，其中專家系統(tǒng)的研究已經(jīng) 走向實用化。

8、 23 6.2 人工智能技術 6.1.2 專家系統(tǒng) 概念：是一種求解問題的智能軟件，在某一 專業(yè)領域內，它把人類專家的經(jīng)驗和知識表示 成計算機能夠接受和處理的符號形式，采用專 家的推理方法和控制策略，解決該領域內問題， 并達到專家級水平，也稱知識基系統(tǒng) （ Knowledge Based System）。 24 6.2 人工智能技術 專家系統(tǒng)用于處理現(xiàn)實世界中需要專家來分析、解 決的問題； 專家系統(tǒng)通過推理的方法來解決問題，且得到的結 論與專家決策相同。 知識 +推理 =專家系統(tǒng) 數(shù)據(jù) +算法 =一般軟件 一般的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只是簡單的存儲答案，用戶可以 在機器中檢索答案；而專家系統(tǒng)中存儲的是推理

9、的能力 和知識。 25 6.2 人工智能技術 專家系統(tǒng)的結構 26 6.2 人工智能技術 專家系統(tǒng)的特點 啟發(fā)性：能使用判別性知識及已確定理論的形式化 知識進行推理； 透明性：能解釋其推理過程并對有關知識的詢問作 出回答。 靈活性：能夠把新知識不斷地加入到已有的知識庫 中； 能根據(jù)不精確的和經(jīng)驗性的知識（數(shù)據(jù)）進行推理； 知識庫和推理機相分離，只需擴充知識庫。 27 6.2 人工智能技術 6.2.2 知識的表達及推理 概述 知識的表達包括兩個方面的問題：一是用什么方法 來組織、表示知識；二是如何利用表示成一定形式的 知識進行推理。 常用的表達方法：規(guī)則表示法、框架表示法、邏輯 表示法、語義網(wǎng)絡

10、表示法 28 6.2 人工智能技術 知識表達優(yōu)劣的評價： 是否能表示所要求解問題的全部知識； 能否精確的表示所要求解問題的全部知識； 通過適當?shù)耐评矸绞?，能否高效的模擬專家的推理 方式，并獲得和專家相同的推理結果； 是否方便擴充、刪除和修改； 是否接近于人類的自然表示方式，且易于被人理解。 29 6.2 人工智能技術 規(guī)則表示法及其推理 規(guī)則表示法 規(guī)則表示法又叫產(chǎn)生式表示法，將人類專家的知識表 示成 “ 如果 條件 ，則 結論 ”的形式，一般形式 如下： IF 條件 1 AND/OR 條件 2 AND/OR AND/OR 條件 n THEN 結論 1 OR 操作 1 結論 2 OR 操作 2

11、 結論 n OR 操作 n 30 6.2 人工智能技術 知識庫規(guī)則樹 31 6.2 人工智能技術 產(chǎn)生式系統(tǒng) 產(chǎn)生式系統(tǒng)最早由 Post提出，該系統(tǒng)不把計算視 為預定順序的操作，而是將它看成由數(shù)據(jù)決定的、以 某種順序使用產(chǎn)生式規(guī)則的過程。 產(chǎn)生式系統(tǒng)使用規(guī)則表示法表示知識，且這種方 法廣泛的應用于專家系統(tǒng)。 32 6.2 人工智能技術 33 6.2 人工智能技術 推理方式 推理方式又稱為推理策略。每一種推理方法都是 與知識表示的方法密切相關的，并且在很多方面依賴 于知識表示。 正向推理：由已知事實出發(fā)，按一定的策略運用知 識庫中的知識，推斷出所需的結論，也稱為 “ 數(shù)據(jù)驅 動策略 ” 。工作步

12、驟如下： 掃描規(guī)則庫，找出與當前事實匹配的規(guī)則； 利用產(chǎn)生式規(guī)則，執(zhí)行其操作部分，并將其結論作 為新事實存入事實庫； 利用更新后的事實庫重復、兩步，直到不再有 規(guī)則適用或問題得到解決為止。 34 6.2 人工智能技術 用戶輸入事實：油箱有油、電源有電、熔體正常、 主傳動鏈接、進給系統(tǒng)連接、有車刀。 35 6.2 人工智能技術 反向推理：先提出假設，然后去尋找支持這個假設 的證據(jù)，也稱為 “ 目標驅動策略 ” 。推理過程如下： 驗證知識庫中是否有與假設一致的事實，若有，則 假設成立；否則，進行下一步。 將結論包含此假設的規(guī)則找出，若找不到，推理結 束。 將該規(guī)則的條件不負設定為假設，重復、兩步，

13、 驗證新的假設，直到不再有規(guī)則可用為止。 36 需要驗證：能否在車床上進行鉆孔？ 37 6.2 人工智能技術 雙向推理：混合式推理，把正向推理和反向推理技 術混合運用 不確定推理 不確定性包括：證據(jù)不確定性結論不確定性。 解決方法：模糊推理、基于概率論推理。 38 6.3 人工智能語言與專家系統(tǒng)工具 6.3.1 人工智能語言 Prolog和 LISP是兩種最重要的人工智能程 序設計語言。 6.3.2專家系統(tǒng)開發(fā)工具 類型 骨架型：從被實踐證明了有價值的專家系統(tǒng)中抽出 實際領域的知識，并保留系統(tǒng)中推理機的結構而形成 的工具。 39 6.3 人工智能語言與專家系統(tǒng)工具 通用型：根據(jù)專家系統(tǒng)的不要應用領域和人工智能 活動的特征研制出來的適用于開發(fā)多種類型專家系統(tǒng) 的開發(fā)工具。 輔助型：介于前兩類之間，根據(jù)專家系統(tǒng)基本結構 中的知識庫、推理機和人機界面這三部分的邏輯功能 而設計的工具系統(tǒng)。 工藝設計專家系統(tǒng)開發(fā)工具的研究內容 知識庫開發(fā)及管理工具 推理機 解釋機 40 6.3 人工智能語言與專家系統(tǒng)工具 41 6.3 人工智能語言與專家系統(tǒng)工具