[发明专利]专家系统的更新方法、业务处理方法及装置

权利要求书

1.一种专家系统的更新方法，所述方法包括：

获取目标业务的样本业务特征数据、以及所述目标业务的优化目标数据；所述样本业务特征数据是待优化的专家系统执行目标业务的业务处理时的采集数据，且所述优化目标数据是所述目标业务的业务决策真值；

根据所述样本业务特征数据和优化目标数据，训练所述目标业务对应的概率图网络，得到训练完成的所述概率图网络的网络参数，所述概率图网络是根据所述专家系统接收的所述目标业务对应的模糊逻辑信息生成；所述模糊逻辑信息包括层次性依序执行的第一模糊逻辑和第二模糊逻辑，所述第一模糊逻辑的结论信息作为所述第二模糊逻辑的其中一个条件信息；

基于训练得到的所述网络参数，输出对于所述专家系统的模糊逻辑信息的更新信息；

所述根据所述样本业务特征数据和优化目标数据，训练所述目标业务对应的概率图网络，得到训练完成的所述概率图网络的网络参数，包括：

根据所述样本业务特征数据和优化目标数据，通过含隐变量的参数估计算法，学习得到所述概率图网络的网络参数。

2.根据权利要求1所述的方法，所述模糊逻辑信息，包括：所述样本业务特征数据在目标业务中对应不同模糊集合的数据区间、以及模糊逻辑；所述模糊逻辑是所述目标业务中依据所述样本业务特征数据推导业务决策结果的过程中的判断条件；

所述方法还包括：

根据所述目标业务对应的模糊逻辑，生成所述概率图网络的网络结构，所述网络结构中包括：条件节点、结论节点、以及由所述条件节点指向结论节点的连接边；其中，所述条件节点对应所述模糊逻辑中的条件信息，所述结论节点对应所述模糊逻辑的结论信息；

基于所述样本业务特征数据对应不同模糊集合的数据区间、以及所述模糊逻辑，得到所述概率图网络中的各节点对应的概率分布参数。

3.根据权利要求2所述的方法，所述基于训练得到的所述网络参数，输出对于所述专家系统的模糊逻辑信息的更新信息，包括：

基于训练所述概率图网络得到的节点对应的更新概率分布参数，输出对于所述样本业务特征数据在目标业务中对应不同模糊集合的数据区间的更新信息。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，在所述输出对于所述专家系统的模糊逻辑信息的更新信息之后，所述方法还包括：

接收对于所述样本业务特征数据在目标业务中对应不同模糊集合的数据区间的新设置信息，所述新设置信息基于所述更新信息确定；

基于所述数据区间的新设置信息，更新由所述业务特征数据到模糊集合的隶属度函数。

5.根据权利要求1所述的方法，

所述目标业务是信贷风控业务；

所述样本业务特征数据包括信贷用户的信贷业务数据。

6.一种基于专家系统的业务处理方法，其中，所述方法由专家系统执行，所述方法包括：

获取待处理的目标业务的至少一个业务特征数据，所述业务特征数据是业务决策结果的影响因素；

根据所述专家系统接收的模糊逻辑信息，对所述业务特征数据进行模糊化处理和模糊推理，得到模糊推理结果；其中，所述模糊逻辑信息是根据权利要求1至5任一所述的方法学习得到的所述更新信息确定；

对所述模糊推理结果进行去模糊化，得到所述目标业务的业务决策结果。

7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括：

接收对于所述业务特征数据在目标业务中对应不同模糊集合的数据区间的新设置信息，所述新设置信息基于所述更新信息确定；

基于所述数据区间的新设置信息，更新由所述业务特征数据到模糊集合的隶属度函数。