处理模糊逻辑或缺失数据-az-900 exam

４．３处理模糊逻辑或缺失数据贝叶斯网络等统计推理技术由于其在处理不确定性问题及模糊逻辑方面的出色表现已经在工程上得到广泛应用，相比这些基于统计的方法，规则引擎依然有它的长处：易理解、易修改、计算量小等。然而它的缺点也逐渐明显：不能处理缺失的数据及模糊的逻辑。如何发挥两者的长处，即让Ｒｅｔｅ这样的确定性推理算法处理模糊缺失数据的问题近年来也相应地得到研究者的重要关注［３］并一度成为研究热点。３．４节说明了近年来在这个方面的研究趋势。在未来，这种对Ｒｅｔｅ的随机化、经验化进行改进以适应不确定性的推理问题依然需要更深入的研究。目前研究的关注点在于逻辑的泛化，包括增加参数等方法，未来的研究可以结合更多的模糊推理技术如贝叶斯网络、概率图推理等，使Ｒｅｔｅ算法既能发挥产生式推理引擎易理解、易修改的优点，又具备更强的表达能力和逻辑处理能力。结束语规则引擎是人工智能的一个重要分支，它的出现极大地便利了知识表示、数据推理、专家系统等。Ｒｅｔｅ算法的提出极大地提高了规则引擎的推理效率，并为其他相关领域的研究提供了新技术和新思路，研究前景广阔。近年来，虽然仍有很多研究人员致力于该方面的研究，发表了很多新的研究成果，但随着业务逻辑的日益复杂、数据的日益复杂庞大及新的计算平台如分布式和云计算平台的日益普遍，目前的方法将面临诸多问题：（１）处理海量数据与规则；（２）处理快速变化的数据；（３）模糊逻辑和缺失数据的推理。本文对产生式推理系统中一个具有代表性的算法Ｒｅｔｅ作了一个比较全面的综述，分析了Ｒｅｔｅ算法的各种改进方法、研究现状和待解决的问题。对这类问题的研究与解决必将进一步推动数据推理乃至人工智能领域的新发展。参考文献［１］ Ｆｏｒｇ　Ｃ　Ｌ．Ｒｅｔｅ：ａ　ｆａｓｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｍａｎｙ　ｐａｔｔｅｒｎ／ｍａｎｙ　ｏｂ－ ｊｅｃｔ　ｐａｔｔｅｒｎ　ｍａｔｃｈ　ｐｒｏｂｌｅｍ［Ｊ］．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，１９８２，１９： １７－３７ ［２］ Ａｐａｃｈｅ　Ｄｒｏｏｌｓ　Ｐｒｏｊｅｃｔ．Ａｐａｃｈｅ　Ｄｒｏｏｌｓ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｕｓｅｒ　Ｇｕｉｄｅ［ＯＬ］． ｈｔｔｐ：／／ｄｏｃｓ．ｊｂｏｓｓ．ｏｒｇ／ｄｒｏｏｌｓ／ｒｅｌｅａｓｅ／５．３．０．Ｆｉｎａｌ／ｄｒｏｏｌｓｊｂ－ ｐｍ－ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ－ｄｏｃｓ／ｈｔｍｌ＿ｓｉｎｇｌｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ，２００８－０９－０７ ［３］ Ｓｏｔｔａｒａ　Ｄ，Ｍｅｌｌｏ　Ｐ，Ｐｒｏｃｔｏｒ　Ｍ．Ａ　ｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ　Ｒｅｔｅ－ＯＯ　ｅｎｇｉｎｅ ｆｏｒ　ｒｅａｓｏｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｔｙｐｅｓ　ｏｆ　ｉｍｐｅｒｆｅｃｔ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］． ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　ｄａｔａ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１０，２２ （１１）：１５３５－１５４８ ［４］ Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ［ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｒｅｔｅ＿ａｌｇｏｒｉ－ｔｈｍ， ２００９－０８ ［５］ Ｘｉａｏ　Ｄｉｎｇ，Ｔｏｎｇ　Ｙｉ，Ｙａｎｇ　Ｈａｉ－ｔａｏ，ｅｔ　ａｌ．Ｔｈｅ　Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　ｆｏｒ Ｒｅｔｅ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃ　ｏｆ　Ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＩＣＩＳＥ　２００９）．ＮＪ：ＩＥＥＥ， ２００９：５２２２－５２２６ ［６］ Ｃｈｅｎｇ　Ｆｕ－ｃｈｉｕｎｇ，Ｃｈｅｎ　Ｈｕｅｉ－ｈｕａｎｇ，Ｐｅｒｎｇ　Ｊ－Ｈ．Ｐａｒａｌｌｅｌ　Ｅｘｅｃｕ－ ｔｉｏｎ　Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＩＥＥＥ　Ｓｅｃｏｎｄ　Ｓｙｍ－ ｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｐａｒａｌｌｅｌ　ａｎｄ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．ＮＪ：ＩＥＥＥ，１９９０： ４６３－４７０ ［７］ Ｗａｌｚｅｒ　Ｋ，Ｂｒｅｄｄｉｎ　Ｔ，Ｇｒｏｃｈ　Ｍ．Ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｔｅｍｐｏｒａｌ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ　ｉｎ ｔｈｅ　Ｒｅｔｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｅｖｅｎｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃ　ｏｆ　ｔｈｅ Ｓｅｃｏｎｄ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｅｖｅｎｔｂａｓｅｄ　Ｓｙｓ－ ｔｅｍｓ．Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ：ＡＣＭ，２００８：１４７－１５５ ［８］ Ｚｈｏｕ　Ｄｏｎｇ－ｄａｉ，Ｆｕ　Ｙｉ－ｆａｎ，Ｚｈｏｎｇ　Ｓｈａｏ－ｃｈｕｎ，ｅｔ　ａｌ．Ｔｈｅ　Ｒｅｔｅ　Ａｌ－ ｇｏｒｉｔｈｍ　Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃ　ｏｆ　ｔｈｅ ２００８Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｉｎ－ ｎｏｖａｔｉｏｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．ＮＪ：ＩＥＥＥ， ２００８：４２６－４２９ ［９］ Ｗａｌｚｅｒ　Ｋ，Ｇｒｏｃｈ　Ｍ，Ｂｒｅｄｄｉｎ　Ｔ．Ｔｉｍｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　Ｒｅｓｃｕｅ－Ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ Ｔｅｍｐｏｒａｌ　Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｒｅｔｅ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｃｏｍｐｌｅｘ　Ｅｖｅｎｔ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃ　ｏｆ　ｔｈｅ　１９ｔｈ　ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ Ｄａｔａｂａｓｅ　ａｎｄ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００８：６３５－６４２ ［１０］Ｆｌｏｒｉａｎ　Ｓ，Ｎｏｕｒ　Ｓ，Ｇｅｏｒｇ　Ｌ．Ａｄａｐｔｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｒｅｔｅ－ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｔｏ　ｅ－ ｖａｌｕａｔｅ　Ｆ－Ｌｏｇｉｃ　ｒｕｌｅｓ［Ｃ］∥ＬＮＣＳ　４８２４：Ｐｒｏｃ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｒｕｌｅ　Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＲｕｌｅＭＬ’ ０７）．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００７：１６６－１７３ ［１１］Ｌａｇｕｎ　Ｅ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍａｔｃｈ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ　ｒｕｌｅ－ｂａｓｅｄ　ｍｕｌｔｉ－ａｇｅｎｔ　ｓｙｓｔｅｍｓ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｃａｍｐｌｅ　ｏｆ　Ｊａｄｅｘ ［Ｄ］．Ｈａｍｂｕｒｇ：Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｈａｍｂｕｒｇ，２０１０ ［１２］Ｂｏｙｅｒ　Ｊ，Ｍｉｌｉ　Ｈ．Ａｇｉｌｅ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｒｕｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｐｒｏｃｅｓｓ，Ａｒ－ ｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ａｎｄ　ＪＲｕｌｅｓＥｘａｍｐｌｅｓ［Ｍ］．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１１：１６１－ １７４ ［１３］Ｓｃａｌｓ　Ｄ　Ｊ．Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　Ｍａｔｃｈｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ＳＯＡＲｌＯＰＳ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ［ＯＲ］．ｆｔｐ：／／ｒｅｐｏｒｔｓ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／ｐｕｂ／ｃｓｔｒ． ｏｌｄ／ｒｅｐｏｒｔｓ／ｃｓ／ｔｒ／８６／１１２４／ＣＳ－ＴＲ－８６－１１２４．ｐｄｆ，１９８６ ［１４］Ｉｓｈｉｄａ　Ｔ．Ａｎ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　Ｄａｔａ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９４，６ （４）：５４９－５５８ ［１５］Ｂｒｏｗｎｓｔｏｎ　Ｌ，Ｆａｒｒｅｌｌ　Ｒ，Ｋａｎｔ　Ｅ，ｅｔ　ａｌ．Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｓｙｓ－ ｔｅｍｓ　ｉｎ　ＯＰＳ５：Ａｎ　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｒｕｌｅ　Ｂｕｓｅｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ［Ｍ］．ＭＡ：Ａｄｄｉｓｏｎ－Ｗｅｓｌｅｙ，１９８５ ［１６］Ｔａｍａｓｍｅｓｚａｒｏｓ，Ｖａｄａｓｚ　Ｂ．Ａｎ　ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ　ｔｏ　ｔｈｅ　Ｒｅｔｅ　ｍａｔｃｈ　ａｌ－ ｇｏｒｉｔｈｍ：ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ　ｂｏｔｈ　ｆｏｒｗａｒｄ　ａｎｄ　ｂａｃｋｗａｒｄ　ｃｈａｉｎｉｎｇ［ＯＬ］． ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｉｔ．ｂｍｅ．ｈｕ／～ ｍｅｓｚａｒｏｓ／ｍｅ／ｐｕｂｓ／ｔｅｍｐｕｓ９４． ｐｓ．ｇｚ，２０１２－０３ ［１７］Ｒａｎｇｅｌ　Ｐ，Ｊｕｎｉｏｒ　Ｊ　Ｇ　Ｃ，Ｒａｍｉｒｅｚ　Ｍ　Ｒ，ｅｔ　ａｌ．Ｃｏｎｔｅｘｔ　ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ｔｈｒｏｕｇｈ　ａ　ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｌｏｇｉｃ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｓｉｘｔｈ　Ｉｎ－ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．ＮＪ：ＩＥＥＥ， ２０１０：１１６－１２１ 　　　 （下转第３３页） ·２１·