[发明专利]基于信息推理的智能计算机系统构造方法

权利要求书

1.一种基于信息推理的智能计算机系统构造方法，该方法以计算机或计算机系统中的中央处理器和数据存储器为智能系统的硬件基础，以信息推理为核心，其中所述的数据存储器用于存储与信息推理有关的数据库、由选择任务相关的数据生成的数据表、由数据表计算出的概率场、用于信息推理计算的参数、以及得出的信息推理规则和可信度，该方法的具体构造步骤如下：

第1、首先由用户提出所要解决的问题，即事件B；

第2、分析用户的需求，选择数据库中与需求相关的数据，收集解决用户问题要用到的外部数据，对外部数据和存储在数据库中的数据进行整理得到目标数据；

第3、按照用户要求，交互地由用户选择计算中所用的数据，经过数据预处理生成数据表，由用户设置计算中可调的参数：可信度的正阈值与负阈值；

第4、由数据表计算概率场，即从数据表计算事件的频率，根据概率论中的大数定律，当数据量足够丰富时，频率将接近于概率，从而将事件的频率作为事件的概率就得到概率场；

第5、由数据表发现数据当中蕴含的形如“如果事件A成立，那么事件B成立”的规律，具体方法是：

第5.1、对于事件A和B，由概率场得到p(A)，p(B)和p(A，B)；

第5.2、比较p(A)p(B)和P(A，B)的大小，判断事件A和B的关联性：

当p(A，B)＞p(A)p(B)，是正面关联，

当p(A，B)＝p(A)p(B)，独立无关，

当p(A，B)＜p(A)p(B)，是反面关联；

然后根据以上不同情况按如下计算公式计算规则A→B的可信度H(A→B)：

第5.3、当可信度H(A→B)大于可信度的正阈值或者小于可信度的负阈值，则得到信息推理规则A→B，输出规则“如果A，则B”及其可信度H(A→B)；

第6、保存第5步得到的信息推理规则和计算出的可信度结果；

第7、交互地将第5步得到的信息推理规则显示给用户，帮助用户进行获取信息的评价。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于第3步所述的数据预处理包括完成数据清理、数据集成和变换、数据归约和离散化，其中：

第3.1、数据清理，是要填写空缺的值，处理不完整数据，解决不一致的数据；

第3.2、数据集成和变换，是由多个数据存储合并数据，根据需要变换成适合信息推理的形式；

第3.3、数据归约和离散化，是将数据集进行压缩，在归约后的数据集上进行信息推理将更有效。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于对于多个前提下可信度的计算，第5步所述的方法是：

第5.4、对于事件A₁、A₂…A_n和B，由概率场得到p(A₁，A₂，...，A_n)，p(B)和p(A₁，A₂，...，A_n，B)；

第5.5、比较p(A₁，A₂，...，A_n)p(B)和p(A₁，A₂，...，A_n，B)的大小，然后根据不同情况按如下计算公式计算规则A₁，A₂，...，A_n→B的可信度H(A₁，A₂，...，A_n→B)：

第5.6、当可信度H(A₁，A₂，…，A_n→B)大于可信度的正阈值或者小于可信度的负阈值，则得到信息推理规则A₁，A₂，…，A_n→B，输出规则“如果A₁，A₂，…，A_n，则B”及其可信度H(A₁，A₂，…，A_n→B)。