[发明专利]一种扩展的处理不确定因果关系类信息的智能系统的构造方法

摘要

动态不确定因果图DUCG是一项已授权的专利技术，用图型表达领域专家的不确定因果知识，进行计算机智能推理，帮助人们判断对象系统异常的原因。本发明在既有技术的基础上，增加了如下技术内容：(1)用一种新的逻辑门和新的作用变量来表达证据及其组合对根原因事件发生概率的影响；(2)用反向逻辑门来表达原因事件与一个以上结果事件组合之间的逻辑关系，进行推理；(3)用特异性事件来表达其与根原因事件的对应关系，当其被观测到时，直接确定原因；(4)用结果事件的关注度表达其不能被推理结果解释而导致推理结果成立可能性下降的程度，并参与概率计算；(5)用根原因事件的危险度来表达其对系统的危害程度，并参与推理计算。

主权项

1.一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，能够执行如下处理不确定因果关系类信息的智能系统的构造和推理方法，该方法基于现有DUCG改进，其特征在于：(1)用一种新的逻辑门SG_k和新的由事件矩阵构成的作用变量SA_k；k来表达证据X_yg及其组合对B_k各状态发生概率的直接影响，影响后的B_k用BX_k来表示，X_y和B_k是SG_k的输入，事件矩阵SA_k；k是SG_k的输出，指向BX_k，SA_k；k的成员事件为SA_kj；kn；(2)用反向逻辑门RG_i来表达原因变量各状态与一个以上结果变量的状态组合之间的逻辑关系，并根据结果变量的有意义的状态证据组合确定反向逻辑门的状态，并据所确定的反向逻辑门的状态进行DUCG推理；(3)用变量SX_y来表达与某特定的B变量的某异常状态对应的特异性X变量，当观测到SX_yg，g≠0，时，不需要对SX_yg进行推理计算即判定其对应的B变量的对应异常状态发生；(4)用X_yg或SX_yg的关注度ε_yg，g≠0，来表达X_yg或SX_yg不能被推理结果H_kj解释而导致H_kj成立的可能性下降的程度，并用ε_yg参与H_kj的状态概率计算，使得参与计算的ε_yg越多、值越大，H_kj成立的可能性越小；(5)用B_k的异常状态B_kj的危险度μ_kj来表达B_kj对系统的危害程度，使得μ_kj越大，检测对确定B_k的状态有帮助的X类型变量状态的需求越大。