基于Agent的专家系统推理模型

• 作者: 史忠植 陶倩 马刚
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: Agent 推理模型 专家系统 体育赛事
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 135-142
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.6
• 字数: 6412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201210043

摘要

针对传统专家系统推理模型结构在知识获取方面适应性差的现状，从系统科学的视角，运用复杂适应系统理论，对传统专家系统的结构及运行机制进行了改进。引入 Agent 来模拟人脑中的神经元，用来承载专家系统中相互作用的知识，然后，基于 Multi-Agent 之间的相互作用来构建复杂适应的专家系统推理模型。从而，将专家系统中的知识获取机制、知识库、推理机三者统一于由 Multi-Agent 进行相互作用的复杂适应系统之中。通过设计体育赛事申办决策专家系统的原型，进行了专家系统推理模型的验证。原型运行结果表明：基于 Multi-Agent 的专家系统推理模型结构能够有效地提高专家系统知识获取的适应性。这为研究更加接近人脑智能的专家系统提供了崭新的研究思路。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史忠植	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	232	9166	52.0	89.0
2	陶倩	上海体育学院体育赛事研究中心	11	69	5.0	8.0
3	马刚	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	10	242	6.0	10.0