[发明专利]类人行为决策模型的推理算法

说明书

类人行为决策模型的推理算法属于人机交互技术领域，尤其涉及一种类人行为决策模型的推理算法。本发明提供一种类人行为决策模型的推理算法。本发明包括感知层、评估层、决策层，其特征在于在感知层中用产生式系统结构的方法进行行为认知建模，把产生式作为人工智能系统中一个基本的知识结构单元，将产生式系统当做一种基本模式，并用产生式规则表示推理过程和行为，采用产生式规则表示因果关系，表示知识之间的规则，模拟人类求解问题时的逻辑思维推理过程；在评估层中，服务机器人根据感知层输出的模糊状态信息，参照知识库中包含的经验和先验知识来理解、判断当前的态势，采用以认知为主的行为建模方法。

技术领域

本发明属于人机交互技术领域，尤其涉及一种类人行为决策模型的推理算法。

背景技术

在智能机器人服务研究中，机器人在完成某项任务的过程中，大都是通过靠人实现编程来建立特定的规则库、知识库和推理机制进行任务规划，针对单一特定的环境信息和用户行为信息来进行分析，没有体现出机器人智能性决策，这极大的制约了服务机器人的自主认知性。社会对于服务机器人的需求量逐渐增加，人们对于服务器人的服务水平有了更高的期待，服务机器人在服务人类时，机器人不仅仅需要简单的完成任务，更需要机器人具有与人相似的思维推理与决策的能力，体现出机器人服务的智能性，在服务过程中应以人为本的角度出发，使得用户对任务的执行过程更加的满意，使服务机器人帮助用户高效的完成各种服务任务。

由此可见，通过把握人类认知行为决策和人工智能的本质，模拟人类思维推理和决策的方式使模糊、不确定的任务变得清晰具体的过程，推测出人类的真正意图，并且将其描述为相应的语言变量传递给机器人，来构建具有类似人类智能推理与决策的机器人。

因此，如何提供模拟人类思维推理和决策过程的方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明就是针对上述问题，提供一种类人行为决策模型的推理算法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，本发明包括感知层、评估层、决策层，其特征在于在感知层中用产生式系统结构的方法进行行为认知建模，把产生式作为人工智能系统中一个基本的知识结构单元，将产生式系统当做一种基本模式，并用产生式规则表示推理过程和行为，采用产生式规则表示因果关系，表示知识之间的规则，模拟人类求解问题时的逻辑思维推理过程；

在评估层中，服务机器人根据感知层输出的模糊状态信息，参照知识库中包含的经验和先验知识来理解、判断当前的态势，采用以认知为主的行为建模方法；

在决策层中，服务机器人根据评估层评估的结果，通过人机交互方式来询问用户的意见，最后决策出最终的目标任务，如果用户不能做出决策，根据先验知识和常识进行决策，并把最终的结果反馈到综合数据库和知识库中，以此来更新各层在推理判断时的结论信息。

作为一种优选方案，本发明所述产生式系统包括综合数据库(Global Database)、产生式规则库(Set of Product Rules)和控制系统(Control System)；

综合数据库用于存放求解过程中各种当前任务信息的数据结构，其中的数据是产生式规则的处理对象，当规则库中某条产生式规则的前提与综合数据库中的事实相匹配时，该规则库就被激活，并把其推理的结论作为新的事实存入到综合数据库中，成为后面推理的已知事实；

产生式规则库是用于描述应用领域的常识和启发式知识，用来存放产生式规则，产生式规则库是某领域知识用规则行事表示的集合，其中包括将问题从初始的状态转换到目标状态的所有变换规则；这些规则描述了问题领域的一般性知识，规则库是产生式系统进行问题求解的基础；