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1、第4章：人工智能,Copyright 2010 by the McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.,McGraw-Hill/Irwin,学习目标,地理信息系统定义专家系统并描述适于它们解决的问题类型定义神经网络和模糊逻辑以及这些人工智能工具的用途定义遗传算法，并列举它们所基于的概念以及解决的问题类型,4-2,本章目录4.1 地理信息系统4.2 人工智能4.3 专家系统4.4 神经网络和模糊逻辑4.5 遗传算法,引例：国家足球联盟队伍不仅需要竞技需要能力,爱国者足球队是一支非常成功的球队球队使用决策支持系统来分析对手的比赛软件将比赛日视
2、频分解为竞赛和选手动作使用这些信息爱国者可以更好的策划它们的战略,4-4,国家足球联盟队伍不仅需要竞技更需要能力,在其他运动中，决策支持系统使用预测分析来获得优势吗？选择一种体育运动并解释它们如何使用DSS？允许教练使用笔记本电脑在运动场地改变比赛吗？通过决策支持系统能够提高足球的其他方面吗？,4-5,4.1 地理信息系统,地理信息系统专门为使用空间信息而设计的决策支持系统。空间信息是可以使用地图的形式来表示的所有信息企业大量地使用地理信息系统软件分析信息、产生商业智能和制定决策。,4-6,丹佛的Zillow地理信息系统软件,4-7,4.2 人工智能,DSS和GIS支持决策，他们都是增强企业智
3、能的信息技术系统。利用人工智能可以进一步增强企业智能。人工智能：运用计算机以各种方式模仿人类各种行为的技术和软件。专家系统神经网络（模糊逻辑）遗传算法智能代理（或基于代理的技术）,4-8,4.3 专家系统,专家系统：基于知识的系统（knowledge based system），使用推理机制获得结论的人工智能系统。适用于以下两种问题：诊断性问题（发生了什么问题）：决策的情报分析指令性问题（该做什么）：决策的选择专家系统为特定的应用领域而建立：会计：用于审计、水务计划、管理咨询和培训方面医药：兼顾多方面因素（如患者病史、感染源以及现有药品的价格）轻快下开出抗生素处方人力资源管理：帮助人事经理了解
4、他们是否存在与联邦就业法不一致的问题财务管理：辨别银行贷款部门中有拖欠倾向的账户生产：指导各类产品的加工制造，如飞机零部件林业管理：帮助在林区合理的砍伐树木,4-9,红绿灯系统,4-10,专家系统能做什么和不能做什么？,专家系统能利用信息技术获取和利用人类的专业知识。专家系统可以很好的解决具有清晰规则和程序的问题且具有很高的效率，并给公司带来巨大的收益：处理大量的信息汇聚来自各种渠道的信息减少错误改善客户服务降低成本提供决策的一致性提供新的信息减少个人花在工作任务上的时间,4-11,专家系统在建立和使用的过程中可能会出现的问题：专家不能清楚的表达他们如何解决问题，说不清解决问题的整个推理过程，
5、解决问题往往是凭经验和直觉，所以将专家的领域知识传递给专家系统时就会出现困难。比如医药医疗专家系统即使推理过程可以解释，但将推理过程完全自动化难度很大。推理过程可能比较复杂，需要大量规则，或者推理过程模糊并不精确。专家系统无法从以前的经验中学习并像人类一样将以前获取的经验应用到新的问题中。所以它只能解决那些设计好的问题，不能处理不一致或新出现的问题。,专家系统和决策支持系统的区别,决策支持系统辅助用户进行决策。用户必须对所处理的问题有相当的专业知识和专业技能。用户必须知道如何对问题进行推理、应该提出哪些问题、如何得到答案以及如何进行下一步。专家系统专家系统具有人类的专业知识。用户只需要向专家系
6、统提问即可。,4.4 神经网络,你看到一条以前从没有见过品种的狗，你能知道它是一条狗吗？神经网络（neural network)：常称为人工神经网络（artificial neural network, ANN），是可以发现和识别模式的人工智能系统。为了分辨不同的事务，人类需要考虑许多因素，这也是神经网络的工作方式。 当有大量的信息可以利用是，神经网络非常使用于识别、分类和预测。通过检验成败上千实例，神经网络可以查明信息中重要联系和模式。神经网络可以从例子中学习，并且可以用于新的概念和知识。神经网络广泛用于图像模式和语言的分辨系统中。,4-14,简单举例：可辨认自己的电子记事本，利用神经网络来
7、分析你的自己特征Soundhound ：猎曲奇兵手机软件，可以通过辨认你的声音识别歌曲美国机场的炸弹检测系统可以使用检测空气中的微量元素的神经网络来指示是否存在爆炸物神经网络每年检查5000多万例心电图，检查药物的相互作用，以及从组织切片样本中检测出可能患癌症或者其他疾病的异常现象等。商业方面，在证券交易、检测诈骗行为、信用评估、房产评估、贷款申请评估、目标市场分析方面应用也很广泛。应用在机械控制、温度调节和机器故障识别等方面P92和P94的案例,神经网络能够,独立学习并适应新环境适于大规模并行处理可以在具有不完整信息的情况下进行工作能够处理变量之间具有依赖性的大量信息分析信息中的非线性关系，
8、被称为特别回归分析（fancy regression analysis),4-17,4.5 遗传算法,遗传算法：是一种人工智能系统，它通过模仿进化过程中适者生存规律从而产生的一个问题逐步改进的解决方案。遗传算法是一种优化系统，它能发现产出最优输出的输入组合。比如试图选取20种股票作为投资组合，但是你只有有限的资金，假定你开始先买20只股票，要求投资组合的增长率为7.5%一年。首先选取行业，研究行业历史，再研究股票历史，从30只股票中选取20只，那么有30045015种不同的组合。假设从40只股票中选择，组合数目增加到137846500000种。然后加入你的条件，比如市盈率多少，年收益每股多少，
9、过去几年的业绩，公司经营的时间，大股东变动情况，消息面的情况，分红状况等等，这些条件即你提供给遗传算法的确切标准。遗传算法对股票进行组合再组合，删去其中不符合标准的组合，利用可以接受的组合进入下一代继续进行。,4-18,遗传算法的进化理论,选择或称适者生存，选择的关键在于优先考虑较好的结果。交叉因希望产生一个更好的结果而将几个好的结果搭配在一起。变异试着随机组合并评估其结果的成功与失败。,4-19,遗传算法能够,考虑几千或甚至几百万个解，连接并重组这些解，直到找到最优解。与人类相比，它可以更快更彻底的检查更多的可能方案。例如，法国液化空气公司，一家生产工业气体的公司，使用遗传算法寻找最佳的生产
10、计划和供应链分销店。该公司拥有40家工厂和8000个客户站点，必须考虑如电力价格、客户需求预测、电力成本以及每家工厂的效率等因素。在不断增加条件和实验不同组合的过程中找到最优的方案。,4-20,遗传算法与规划求解有相似处，只是样本更多,假定美国制药公司有四个工厂为四个主要的客户中心数据库提供供应，其管理的目标是为这些客户每个月的供应定出一个成本最低的运输计划。工厂供应，仓库需求，药品的单位运输费用如表5.1所示。,表5.1 制药公司运输问题的数据,本例中的运输矩阵如表5.2所示，每个工厂的供应量由表中最右边一列给出，数据库的需求则在底行。运输成本由各个方格中的小格子给出。如从印第安纳波利斯的工
11、厂运输一个单位的产品到哥伦布的客户中心数据库的成本为25美元。,表5.2 制药公司运输问题的运输矩阵,运用EXCEL SOLVER 线性规划工具来解决问题：需要特别注意条件：总供应量 = 总需求量总运量 = 工厂供货量总成本最小理解：四个工厂：印第安纳波利斯，凤凰城，纽约和亚特兰大四个需要药品的库：哥伦布，圣路易斯，丹佛和洛杉矶每个工厂的可供应药品的量分别是：15,6,14和11每个库对药品的需求量分别是：10,12,15,9从每个工厂到每个不同的库的运费不同，有高有低要满足总成本最小，即总运费最小这个条件保证需求得到满足保证运量不超过工厂的供货能力,P103 综合案例4.1P105 综合案例4.2,案例分析,26,谢谢聆听!,
