[发明专利]基于信息推理的智能计算机系统构造方法

摘要

一种基于信息推理的智能计算机系统构造方法。该方法以信息推理为核心，具体步骤：由用户提出问题，分析用户的需求，选择数据库中与需求相关的数据，收集解决问题要用的外部数据，对数据进行预处理；生成数据表，计算概率场，根据新的信息理论进行信息推理规则的可信度计算，输出信息推理规则“如果A，则B”及其可信度；保存发现的信息推理规则的结果。本发明构造的智能计算机系统可对大量数据进行智能化的信息处理，根据信息推理规则“如果A，则B”的可信度判断A与B是正面关联，独立无关还是反面关联，并定量给出推理中证据充分的程度。本发明帮助用户从其所有的大量数据中获取有价值的信息，可广泛地应用于大量数据上的智能系统的构造。

主权项

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，使用新的信息理论计算规律的可信度，当可信度大于正阈值或者小于负阈值时得到信息推理规则；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。