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冲突解决模型使用逻辑得分对专家系统的偏好

亚伦没有非洲
副教授,ECE称,菲律宾De La Salle大学的马尼拉
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文摘

专家系统是一种类型的系统,通常有一个知识库包含积累经验和一套规则知识库应用到每个特定的解决方案。这是一个人工智能基于系统执行任务,否则是由人类专家。这些系统的问题是,它可能输出一组症状几个可能的原因。作为回报,用户仍将有一个粗糙的时间在做诊断程序。解决这个问题是应用一个冲突解决模型。本文提出一种使用逻辑冲突解决模型得分的偏好(LSP)用于信息系统通信网络的一个专家系统。这可以助手用户诊断程序,减少试验和错误。

关键字

冲突解决、数据管理、专家系统、信息系统。

介绍

人工智能可能是未来最重要的技术因素[1]。系统能够使工作或流程更快是有利的。
基于人工的系统的一个例子是一个专家系统。这种类型的系统模拟人类的判断和行为,或一个组织在一个特定的领域专家的知识和经验或打算体现的能力和知识的专家在一个特定的域[2]。
在这个快速发展的时代技术和通信系统,为企业和行业是非常重要的开发支持部门环境技术来促进和诊断自己的信息系统通信网络。集成Helpdesk呼叫中心的组织结构是至关重要的一个大公司雷竞技网页版。公司的客户部门的员工。他们促进员工的技术问题和诊断他们尽可能最快的时间延迟最小化操作。
这项研究信息系统通信网络是指一个组织的内部技术骨干解决问题相关的信息和通讯技术(ICT),计算机及其网络、硬件、固件和软件应用程序。的冲突解决模型是将应用开发的一个信息系统通信网络的电信公司。

开发专家系统的例子

最早的开发专家系统开发的斯坦福大学1970年初是霉菌素[3]。爱德华Shortliffe博士的博士论文,是用LISP写的。该专家系统程序来识别细菌可引起严重的感染和推荐抗生素。该专家系统使用一个干扰引擎,由六百条规则。该系统将查询运行程序的医生用一长串文本的问题。结果将是一系列可能的细菌疾病负责。系统也会给推荐的治疗方法。斯坦福大学医学院进行的一项研究发现,霉菌素给出了正确的诊断比例的65%是有利于大多数医生都不是专家在这一领域。该专家系统从未用于实践不是因为软弱的表现,而是由于其伦理和法律问题在医疗诊断专家系统的使用。
开发专家系统的另一个例子是墨丘利的[4]。这是一个专家系统开发的哈利在匹兹堡大学的荡漾。它始于1970年代初。花了很长时间来完成,是基于他的采访杰克•迈耶斯博士的内部进行医学诊断。他们的意图是提高霉菌素专家系统。而不是专注于内科,该专家系统能诊断1000种疾病。
另一个专家系统创建是MEXSES [5]。这个程序是一个原型环境筛选。这个软件画了一个数量的环境影响评估技术,试图将最合适的元素组合成一个聪明、全面和知识。该专家系统管理数据库的项目评估和地理地图和地理数据的数据库。该系统提供了潜在的环境影响在早期阶段。专家系统利用广泛的知识和数据库项目特征基于分层分类方案和通用概要文件。系统的知识库是有限的几个例子为一个问题类清单和规则。
额外的开发专家系统的影响。这是一个专家系统用于环境分析筛选工具,是由美国能源部[6]。这个软件使用一个简化的方法来评估不同种类的影响像近距离的影响,地下水和水污染的影响。软件使其结果通过表格书面报告。
到2001年,美国宇航局的人工智能集团信息系统技术部分创建了航天器健康推理引擎(发光)。non-simulated环境中操作这个系统的设计,利用使用C和c++编程语言[7]。其知识库系统包括自动任务计划、诊断和其他应用程序需要不同的软件模块基于人工智能的概念和高级编程技术。这个知识库也可以定制以满足用户自己problemsolving表征和技术。
公开可用专家系统是在2006年由专家健康数据编程开发称为性病向导[8]。用于确定哪些疫苗,筛查和评估建议与性传播疾病有关。信息包含在这个专家系统是基于美国疾病控制和预防中心“2006年性传播疾病治疗指南”。这个专家系统是基于网络的,问一系列的问题给用户。可能会有100个问题,但专家系统通常大约20问道。
在这些专家系统是解决冲突的一个挑战。如果两个或两个以上的规则干扰的引擎给高输出,哪一个你会火。一些技术试图解决这个问题[9]。其中一个是意味着结束分析(MEA)。首先介绍了一般问题解决者[10]。在问题空间搜索过程旨在结合方面都向前和向后推理。这种方法解决问题的关注实际的当前状态和目标之间的差异或计算每个可用的选项和目标状态之间的差异。一个缺点就是如果用于专家系统的定义一个目标状态。目标状态定义的规则将被解雇而不考虑未燃烧的规则仍然有机会成为可能的原因(PC)。本文将提出一种新型专家系统解决冲突模型。 It will be applied in Information System Communication Networks.

冲突解决模型

偏好(LSP)模型的逻辑得分基本上是用于评估复杂的硬件和软件系统,如网站。该模型,作者作为一个冲突解决模型。这是第一次,这是用于专家系统。它是用来给权重的一个专家系统提出的最可能的原因。
该模型应用于专家系统的规则。算法对如何将它从网站排名窘境权重为专家系统最初是由作者开发的不同的输入参数可能给不同的问题的可能原因。在真实的应用程序中,给予不同的症状,可能有不同的人类专家对一个问题的建议,给可能造成百分比确信问题[11]。冲突解决模型算法将重量。该算法可用于制定的症状的关系问题,在症状子症状与不同的信任关系。
的程度同时r是由这个方程表示
方程
一个例子是当操作是一个算术平均值,d的值是1,r的值是0.5。
模型的强度仅仅在添加剂驻留在处理不同的逻辑关系和运营商的权力,以反映评价需要[12]。这力量是有利于专家系统有问题和症状的关系。这些系统问题的最终产品有不同类型的症状,这些症状是彼此相关的。根据症状的数量,参数用于窘境的重量被选中在关系数据库中的表。

冲突解决模型的算法如下

1)获得踏实百分比由用户输入。
2)匹配相应的百分比确信其等价的症状。
3)初始化的值初始化变量的特性基本Ei的偏好。让L函数评估基本Ei的偏好。
4)确定的数量特征聚合块的n值的数量条件需要满足的症状。
5)获得W是特定功能的重量除以100的数量特征聚合块N。
6)确定的价值同时r通过匹配度和或函数L。
7)替代值e0 = (W1E1 r +…WkEk r)1 / r方程的结果将可能原因的体重。
8)重复满足症状的所有可能的原因。

数据和结果

答:专家系统规则的算法
该算法和冲突解决模型将使用实际数据进行测试和验证。这些数据是一个网络支持部门遇到的问题或信息系统通信网络的电信公司。为了保密,公司的实际名称将不会透露。
表2、3、4和5所示的表症状,可能的原因,表列出的症状和可能的原因和专家系统的规则。
冲突解决模型的应用程序
冲突解决模型应用于表5的规定。存在这样的情况:症状是输入,就会出现不同的可能原因。当我们输入S1, S10和S19。百分之一确信100%的输入的所有症状,如图1所示。
图1显示了用户界面输入专家系统的症状。它有一个自动完成功能输入症状和踏实比例的选择功能。
可能原因4、7和8将建议的专家系统如图2所示。注意,基于冲突解决模型PC最值的数量与规则,一旦输入会有更高的窘境重量;因此基于最有可能的数据可能的原因。
图3显示了模型表5的可能原因。这些症状有弱关系定义和或C——这就是为什么。注意规则5只有一个条件。为了使用冲突解决模型应该有至少两个或两个以上的条件。

分析和结论

冲突解决专家系统是很重要的。系统可以显示不同的输出的一组症状。没有解决冲突,用户将很难在其诊断活动,仍可能导致试验和错误。本文解决这困境通过创建一个新的冲突解决模式。这个模型被用于信息系统通信网络。
冲突解决模型用于实际数据。它给了窘境权重输出建议的专家系统。最高的体重被输出的最可能原因基于信息系统的问题。本研究创建了一个新的冲突解决模型专家系统完全由再造LSP,以往只能用于网站。

表乍一看

表的图标 表的图标 表的图标 表的图标 表的图标
表1 表2 表3 表4 表5

数据乍一看

图 图 图
图1 图2 图3

引用













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