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智能決策支持系統中的知識表示及基于粗集的知識推理
摘要：當前，智能決策支持系統的實現研究已成為眾多學科領域的研究熱點，特別是伴隨人工智能的發展，不斷有新的理論和方法用于智能決策支持系統的實現。本文探討在智能決策支持系統中的知識表達，討論了屬性在知識表達系統中的作用，決策表格形式的知識表達系統的性質、作用以及根據粗集理論分析處理海量信息中信息的有用特征，通過分析、推理產生最小決策規則。本文最后以EDUDSS中農村小學布局決策為例作實例分析。關鍵詞：智能決策支持系統；粗集；依賴度；知識推理
一 引言
知識推理是智能決策支持系統中的核心，即根據所獲得的信息通過數據分析、推理，從而產生合理的決策規則形成有用知識的過程。為了處理智能數據，就需要對知識進行符號表示。知識表達系統就是研究將對象的知識通過指定的對象的基本特征和特征值來描述，以便通過一定的方法從大量浩如煙海的數據中發現有用的知識或決策規則。粗集理論（Rough Set）作為智能信息處理技術的一個新成果，是由波蘭科學家Z.Pawlak教授提出來的對不完整數據進行分析、推理、學習、發現的新方法。根據粗集理論的方法，知識推理就是給定知識表達系統的條件屬性和結果（決策）屬性，求出所有符合該知識的最小決策算法。這里以EDUDSS為例討論如何利用粗集理論從現有小學布局數據中發現適合當地實際情況的決策規則，并用于小學布局的決策。
二 粗集理論的基本概念。
粗集理論是基于一個機構關于一些現實和它分辨某些特點、過程、對象等的能力的知識，該理論以觀察和測量所得的數據進行分類的能力為基礎，它認為知識是基于對對象分類的能力，知識直接與真實或抽象世界有關的不同分類模式聯系在一起，這里稱之為論域U（Universe）。
假定給定一個感興趣的對象的論域U，對于任何子集 可稱為U中的概念或范疇，并且U中的任何概念族稱為關于U的知識。這些概念也構成了特定論域U的分類。一個U上的分類族定義為一個U上的知識庫，這樣，知識庫表達了一個或一組智能機構的各種基本分類方式。通常情況下，用等價關系來代替分類的概念。
令 ，且R為一等價關系，當X為某些R基本范疇的并時，稱X是R可定義的，否則X為R不可定義的。R可定義集是論域的子集，它可在知識庫K中被精確定義，而R不可定義集不能在這個知識庫中被定義。R可定義集稱為R精確集，而R的不可定義集稱為R粗集。粗集可以近似地定義，為達到這個目的，使用兩個精確集（粗集的上近似和下近似）和邊界來描述。
關于R的下近似
X關于R的上近似
X關于R的邊界
posR(X)=R_(X)稱為X的R正域，把negR(X)=U-R_(X)稱為X的R負域。簡單地說，正域posR(X)或X的下近似就是那些對于知識R能完全確定地歸入集合X的對象的集合。類似地，負域negR(X)是那些對于知識R不屬于集合X的元素的集合，它們是X的補集。邊界域是從某種意義上論域的不確定域，對于知識R屬于邊界域的對象不能確定地劃分是屬于X或-X。X的上近似是由那些對于知識R不能排除它們屬于X的可能性的對象構成，從形式上，上近似就是正域和邊界域的并集
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