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    基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)構建方法

    2013-08-27 06:48:14張曉冬張志強段爽月
    計算機集成制造系統(tǒng) 2013年2期
    關鍵詞:矢量控制策略訂單

    張曉冬,張志強,陳 進,段爽月

    0 引言

    隨著多品種小批量生產(chǎn)方式的推廣,生產(chǎn)系統(tǒng)決策問題的復雜性正日益提高,集中表現(xiàn)為生產(chǎn)環(huán)境的不確定性和動態(tài)性、決策變量和決策目標的多樣性以及決策過程的模糊性和實時性。當前已有研究大量采用數(shù)學建模的方法建立決策問題的數(shù)學模型,并通過各種優(yōu)化算法求解,在一定程度上能夠得到優(yōu)化的決策方案[1-5]。然而,數(shù)學建模的方法通?;谳^為嚴格的假設條件,導致在實際應用中的可操作性和實用性較差。因此,在動態(tài)和不確定的生產(chǎn)環(huán)境中,大量的生產(chǎn)決策仍采用以人工為主的方式,依賴決策人員的豐富經(jīng)驗,對動態(tài)變化的環(huán)境快速反應,從而提出柔性、合理的控制策略。然而,人工決策仍存在主觀性強、決策效果不穩(wěn)定和難以度量等問題。

    為有效利用生產(chǎn)專家知識并提高決策質量,近年來出現(xiàn)了生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)(Production Decision Making Expert System,PDMES)[6-9]。該類系統(tǒng)將

    針對上述問題,本文提出一種基于人機交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)構建方法,該方法采用交互仿真技術和規(guī)則遴選算法實現(xiàn)對專家知識的采集和優(yōu)選,結合融合分類算法解決知識推理的問題,并提出一種新的TR-TREE算法構建專家系統(tǒng)規(guī)則解釋機制。

    1 基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)的構建框架

    生產(chǎn)專家的決策可使用一個三元組來表征:〈Xs,F(xiàn)u,Xg〉。其中:Xs為生產(chǎn)系統(tǒng)的狀態(tài)矢量;Fu為專家為達到生產(chǎn)目標根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)狀態(tài)矢量采取的控制策略矢量;Xg為生產(chǎn)目標矢量。基于這一描述,決策過程可表達為(Xs(Xg),控制策略可表達為Fu← ■k(·)Xs。其中k(·)是廣義算子,描述了從生產(chǎn)狀態(tài)矢量到控制策略矢量的各種傳遞算子或變換函數(shù),其實質就是專家的決策知識?;诮换シ抡娴纳a(chǎn)決策專家系統(tǒng)的構建框架如圖1所示。采用人機交互仿真提取Xs,F(xiàn)u和Xg矢量,評選最優(yōu)專家知識并構建知識庫,使用知識庫中的決策數(shù)據(jù)建立推理機制與解釋機制,從而實現(xiàn)專家系統(tǒng)的構建。具體步驟如下:

    (1)根據(jù)生產(chǎn)過程建立生產(chǎn)系統(tǒng)的仿真模型,并在此基礎上開發(fā)交互接口、數(shù)據(jù)保存接口和人機顯示界面,形成人機交互仿真模型,作為專家決策數(shù)據(jù)的獲取平臺。

    (2)基于人機交互仿真模型進行多專家決策數(shù)據(jù)獲取,通過多因素析因試驗,評選出不同生產(chǎn)目標狀態(tài)下的最優(yōu)專家決策,并將最佳決策數(shù)據(jù)作為知識庫構建的訓練樣本。

    (3)利用決策數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,構建推理機,抽象出專家決策知識k(·)的數(shù)學表達。

    (4)使用神經(jīng)網(wǎng)絡抽取算法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行規(guī)則抽取,建立基于最優(yōu)決策專家知識的決策規(guī)則,解釋推理機的推理過程。

    (5)當生產(chǎn)環(huán)境變化時,提取系統(tǒng)的再學習需求,通過對仿真模型的修正模擬新的生產(chǎn)環(huán)境,再通過交互仿真采集新的專家決策數(shù)據(jù),不斷補充完善專家系統(tǒng)知識庫。

    接下來,基于上述構建框架詳細介紹實現(xiàn)基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)的關鍵技術。

    2 基于人機交互仿真的專家知識獲取

    2.1 建立生產(chǎn)系統(tǒng)基礎仿真模型

    建立生產(chǎn)系統(tǒng)基礎仿真模型的目的是模擬現(xiàn)實生產(chǎn)系統(tǒng)的各種生產(chǎn)狀態(tài)參數(shù),為獲取專家知識搭建仿真平臺?;谶@一出發(fā)點,生產(chǎn)系統(tǒng)的基礎仿真模型需實現(xiàn)以下功能:①支持將生產(chǎn)訂單作為遴選試驗的輸入;②利用仿真系統(tǒng)的隨機性構建出專家決策覆蓋的實例空間,即生產(chǎn)狀態(tài)矢量樣本集合;③將專家決策結果作為仿真程序的決策策略,推動仿真程序繼續(xù)運行;④利用仿真輸出數(shù)據(jù)評價出每個專家作出的決策對于生產(chǎn)目標的優(yōu)化程度。生產(chǎn)系統(tǒng)基礎仿真模型可借助于通過商品化生產(chǎn)系統(tǒng)仿真軟件的二次開發(fā)來實現(xiàn)。

    2.2 人機交互仿真

    基于生產(chǎn)系統(tǒng)的基礎仿真模型,建立可支持人機交互的仿真模型,從而實現(xiàn)專家決策數(shù)據(jù)的采集和保存。因此,人機交互模塊應具備數(shù)據(jù)顯示前端和決策數(shù)據(jù)保存兩個功能。其中,決策數(shù)據(jù)顯示前端為制造系統(tǒng)仿真模型和生產(chǎn)專家之間的人機交互提供接口;決策數(shù)據(jù)保存模塊用于實時記錄專家決策數(shù)據(jù)、生產(chǎn)狀態(tài)矢量以及生產(chǎn)目標狀態(tài)數(shù)據(jù),并保存到數(shù)據(jù)庫中。人機交互仿真的運行過程為:仿真程序在每一事件發(fā)生時判斷是否處于決策點,如果是則仿真暫停,啟動人機交互模塊,生產(chǎn)專家根據(jù)仿真程序提供的生產(chǎn)狀態(tài)矢量值,輸入相應的生產(chǎn)控制策略矢量值;之后仿真繼續(xù)運行,得到該策略下的生產(chǎn)目標值。由于其獨特性,人機交互模塊需要獨立開發(fā),再通過接口程序實現(xiàn)與基礎仿真模型的互聯(lián)。

    2.3 最優(yōu)專家決策評選

    為保證所構建的專家系統(tǒng)具有優(yōu)化性質,需要從人機交互模塊所采集的專家決策數(shù)據(jù)中評選出不同生產(chǎn)目標狀態(tài)下最優(yōu)的專家決策。為此,本文提出一種基于仿真實驗的最優(yōu)決策評選方法。該方法將生產(chǎn)訂單和專家決策數(shù)據(jù)作為兩個試驗因素,生產(chǎn)目標矢量值作為試驗指標(如庫存水平、訂單完成及時率和全局設備利用率等),通過對因素和指標進行統(tǒng)計分析實現(xiàn)最優(yōu)專家決策的評選。

    設有r個專家參加決策,有s種不同生產(chǎn)計劃任務,每個專家對每種不同的生產(chǎn)計劃進行t次交互仿真,X(l)ijk為在第k次交互仿真試驗后,第i個專家完成第j個生產(chǎn)計劃后獲得的第l個生產(chǎn)目標矢量值。

    由于兩個試驗因素之間的獨立性無法預先得知,本文根據(jù)因素的交互效應程度確定專家調度決策的抽取方案:

    (1)計算交互效應檢驗統(tǒng)計量

    其次,計算誤差效應平方和

    再次,計算交互效用檢驗統(tǒng)計量

    式中,fE為對應平方和的自由度,如果交互效應顯著,則FHP將服從自由度為(fHP,fE)的F分布。

    (2)根據(jù)交互效應檢驗統(tǒng)計結果

    1)如果交互效應顯著,則求取專家i完成計劃j后取得的t次目標矢量的均值Rij(l),選擇均值為最大值的專家決策數(shù)據(jù)作為知識庫的最優(yōu)決策數(shù)據(jù)。

    2)如果交互效應不顯著,但專家效應顯著,則計算每位專家完成所有生產(chǎn)計劃后取得的目標矢量的均值

    選擇均值最大的專家決策數(shù)據(jù)作為知識庫的最優(yōu)決策數(shù)據(jù)。

    3)如果交互效應不顯著且專家效應也不顯著,則對每個專家決策數(shù)據(jù)按照下式進行計算:

    選取Indexi最小的專家決策數(shù)據(jù)作為知識庫的最優(yōu)決策數(shù)據(jù)。

    上述專家決策數(shù)據(jù)的評選過程也需要獨立開發(fā),通過專用數(shù)據(jù)接口訪問人機交互模塊采集的專家決策數(shù)據(jù)。

    3 專家系統(tǒng)的推理機及解釋機制

    3.1 推理機的實現(xiàn)

    通常,專家系統(tǒng)的推理機由神經(jīng)網(wǎng)絡來構建。由于生產(chǎn)系統(tǒng)的控制策略矢量通常較為復雜,例如在換線決策中,是否停機換線為布爾型變量,停機時間為連續(xù)型變量,而停機臺數(shù)則為離散型變量。為避免神經(jīng)網(wǎng)絡對多模式的變量進行分類時精度不夠的問題,本文首先采用徑向基函數(shù)(Radical Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡完成由生產(chǎn)狀態(tài)矢量到控制策略矢量的非線性映射,然后使用Fisher分類技術完成控制策略矢量中離散變量的二次線性映射。該方法既可以解決Fisher分類器對非線性分類的不足,又可以解決RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對離散分類的精度缺陷[10-12]。具體構建方法為:

    (1)基于人機交互仿真獲取的知識庫最優(yōu)決策數(shù)據(jù)對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,獲得最佳網(wǎng)絡。對于控制策略中布爾型變量使用該最佳網(wǎng)絡進行分類。

    (2)使用最佳網(wǎng)絡對知識庫中現(xiàn)有的生產(chǎn)狀態(tài)矢量數(shù)據(jù)進行分類。

    (3)對于控制策略矢量中的離散型變量(多模式分類),使用(2)中的分類結果和對應知識庫的控制策略中的值,組成新的訓練樣本{(y1,r1),(y2,r2),…,(yj,rj)},進行 Fisher分類:控制策略矢量中的離散變量用d表示,其實際值用rj表示,對應的輸出層神經(jīng)元預測值用yj表示,根據(jù)控制策略變量決定分類模式的數(shù)量并構建Fisher分類器:

    式中:i為Fisher分類的模式,b為Fisher分類系數(shù),b0為Fisher分類的常數(shù)項。

    當神經(jīng)網(wǎng)絡完成對控制策略中布爾變量的分類后,神經(jīng)網(wǎng)絡對多模式變量的分類結果在Fisher分類器中進行二次分類,利用下式計算分類結果:

    針對控制策略矢量中的離散變量d和第j個輸出層的神經(jīng)元預測值yj,分別計算在不同分類模式下Fisher分類的結果值,選出最大的結果值對應的分類模式作為第j個輸出層神經(jīng)元的真實輸出。

    3.2 解釋機制的實現(xiàn)

    推理機構建完成后,需要對神經(jīng)網(wǎng)絡進行規(guī)則的抽取,構建專家系統(tǒng)的解釋機制。在規(guī)則抽取算法中,考慮到TREPAN算法具有較高的保真度和較少的計算量,但分類穩(wěn)定性不夠的特點[13-14],本文提出一種基于TREPAN算法的受試者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲線分析技術[22]以及分類與回歸樹(Classification And Regression Trees,CART)決策樹的規(guī)則抽取算法TR-TREE。其主要思想是通過ROC技術找出若干組不容易被分開的生產(chǎn)狀態(tài)變量區(qū)間,通過對這些區(qū)間進行隨機擴充,并通過使用推理機獲得推理結果,使得抽取出的規(guī)則在上述不容易被劃分的區(qū)間內能夠最近似地抽取出推理機的調度規(guī)則。步驟如下:

    (1)計算知識庫中生產(chǎn)狀態(tài)矢量的主成分Fi及其對應系數(shù)ui和主成分方差λi。

    (2)計算生產(chǎn)狀態(tài)矢量中對所有主成分累計貢獻率最大的變量。

    (3)在某個具體的控制變量模式j下,對于大累計貢獻率變量,根據(jù)ROC曲線選取滿足以下兩個條件的最佳變量i:①ROC真實面積等于0.5的顯著性水平小于0.1;②ROC曲線面積最大。計算最佳變量i在某個控制變量模式j下的最小敏感區(qū)間Sensitive_Intervalij。其中,最小敏感區(qū)間指在該區(qū)間中,ROC中(1-Sensitivity)的變量值最大,表明ROC生成的最小敏感區(qū)間在某特定模式下,對控制策略預測錯誤的概率較大。因此需要在該區(qū)間增加樣本,使決策樹對上述區(qū)間的分類盡可能正確。不同最佳變量在不同分類模式的情況下,生成的最小敏感區(qū)間可能存在不重合的情況,因此需要對重合的最小敏感區(qū)間采取下述的交操作:

    需要注意的是,在上述公式中,模式j和k屬于同一個特定神經(jīng)網(wǎng)絡能夠推理的最大分類模式集合。

    (4)根據(jù)Sensitive_Intervalij內樣本的分布狀態(tài)Distrij,生成m個隨機數(shù)random_numberij,對于不屬于最佳變量組的變量,將在其樣本區(qū)間內隨機生成一組樣本random_number2。將上述樣本使用隨機組合的方式重新組合成一系列的生產(chǎn)狀態(tài)樣本{random_numberij,random_number2}。

    (5)采用TREPAN算法中的oracle函數(shù),將擴充的樣本送到推理機中進行推理,以獲得相應的控制策略變量值。

    (6)采用CART函數(shù),將抽樣選取出的樣本根據(jù)CART算法建立決策樹,作為推理機的推理規(guī)則,并對構建出的規(guī)則實施文本預置。

    4 應用案例

    4.1 應用背景

    某摩托車發(fā)動機關的鍵零部件生產(chǎn)單元由8臺柔性加工中心組成,每臺加工中心均需要負責發(fā)動機箱體、箱蓋、缸體等多種零部件的加工。為滿足訂單的及時交付,需要頻繁換線。換線決策要求決策者依據(jù)經(jīng)驗實時地考慮訂單數(shù)據(jù)、在制品庫存、設備狀態(tài)等復雜生產(chǎn)狀態(tài)信息做出決策,因此難以采用數(shù)學規(guī)劃的方法尋求最優(yōu)決策;而當前的人工換線決策方法又無法保證決策的優(yōu)化水平,為此非常適合基于人機交互仿真來構建生產(chǎn)單元的換線決策專家系統(tǒng),通過專家系統(tǒng)來實時協(xié)助生產(chǎn)管理人員進行換線決策。

    4.2 確定生產(chǎn)控制策略矢量、生產(chǎn)狀態(tài)矢量和生產(chǎn)目標矢量

    根據(jù)本文提出的專家系統(tǒng)構建框架,首先分別建立該生產(chǎn)單元的生產(chǎn)控制策略矢量、生產(chǎn)狀態(tài)矢量和生產(chǎn)目標矢量。

    (1)生產(chǎn)控制策略矢量 當新訂單到達時,專家需根據(jù)現(xiàn)場情況確定繼續(xù)生產(chǎn)前道工序零件的時間MWT、換線方式(快換、慢換)SLS和換線策略CS(共9個選項,負責四軸數(shù)控加工中心的生產(chǎn)切換)的值。表示為Fu=(MWT,SLS,CS)。

    (2)生產(chǎn)狀態(tài)矢量 生產(chǎn)狀態(tài)矢量Xs是描述換線前生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)計劃的一組變量集合,是專家決策的依據(jù)。本案例的生產(chǎn)狀態(tài)矢量有:

    INVENTORY_STATUS為目前生產(chǎn)線上庫存的零件數(shù)量,數(shù)據(jù)結構為連續(xù)型,單位為個;

    LEFT_TIME為零件距離交貨期的剩余時間;數(shù)據(jù)結構為連續(xù)型,單位為d;

    LEFT_MANUFACTURING為零件還需要生產(chǎn)的數(shù)量,數(shù)據(jù)結構為連續(xù)型,單位為d;

    FAILED_TIME為系統(tǒng)出現(xiàn)失效已經(jīng)持續(xù)的時間,數(shù)據(jù)結構為連續(xù)型,單位為d;

    PROCi_STATUS為加工中心的狀態(tài),數(shù)據(jù)結構為布爾型。如PROCi_STATUS=0表示加工中心當前沒有工作。

    生產(chǎn)訂單變量組是生產(chǎn)訂單作為交互仿真試驗的一個因素,被包含進生產(chǎn)狀態(tài)矢量中。這樣可以使得通過生產(chǎn)訂單觸發(fā)出換線點,也更符合車間調度的現(xiàn)狀。生產(chǎn)訂單變量組包含以下幾個變量:

    ORDER_KIND為新訂單類型,數(shù)據(jù)結構為離散型;

    ORDER_AMOUNT為新訂單要求交貨的數(shù)量,數(shù)據(jù)結構為離散型;

    ORDER_URGENT 為新訂單的緊急度,數(shù)據(jù)結構為離散型;

    DEAD_TIME為新訂單的交貨期,數(shù)據(jù)結構為離散型。

    (3)生產(chǎn)目標矢量 換線決策者進行決策所期望實現(xiàn)的目標,本案例中表示為:Xg=(I_RATE,U_RATE,E_EFFECTIVENESS)。其中:I_RATE為在制品庫存,U_RATE為累計訂單完成率,E_EFFECTIVENESS為全局所有設備利用率。

    4.3 基于交互仿真的專家決策優(yōu)選

    本案例中,采用商品化eM-PlantTM仿真軟件構建生產(chǎn)單元的基礎仿真模型。eM-Plant是一種面向對象的生產(chǎn)系統(tǒng)建模與仿真平臺,具有典型生產(chǎn)設備對象庫和豐富的仿真結果的統(tǒng)計分析工具,提供了SimTalk編程語言和多種相關軟件接口,具有較強的二次開發(fā)能力[15]。在生產(chǎn)系統(tǒng)仿真模型的基礎上,利用Visual C++開發(fā)人機交互的數(shù)據(jù)顯示前端和決策數(shù)據(jù)保存模塊,并通過動態(tài)鏈接庫(Dynamic Link Library,DLL)與eM-Plant中建立的仿真模型互聯(lián),從而實現(xiàn)用于專家決策信息采集的人機交互仿真。人機交互仿真的運行界面如圖2所示。

    利用人機交互仿真采集的四位生產(chǎn)專家決策數(shù)據(jù),再對不同的生產(chǎn)目標下生產(chǎn)訂單和專家決策數(shù)據(jù)之間的關系進行因素分析和最優(yōu)專家決策評選,從而評選出最優(yōu)專家決策數(shù)據(jù)。由于該生產(chǎn)單元具有多個生產(chǎn)目標矢量,本文將每個目標矢量作為目標函數(shù)分別進行實驗數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)采集結果如表1所示?;跀?shù)據(jù)采集結果和式(1)的檢驗算法,因素間交互效應的檢驗結果如表2所示。

    實驗1 以降低在制品庫存為決策目標。在本次試驗中,選定置信水平α=0.05,由表2的檢驗結果可知P-Value>α,即生產(chǎn)訂單和專家數(shù)據(jù)之間的交互效應顯著。再根據(jù)式(2)計算得出=max=max=max。因此,為降低庫存,當執(zhí)行訂單1與訂單3時,采用專家4的策略最優(yōu);當執(zhí)行訂單2時,采用專家2的策略最優(yōu)。將上述最優(yōu)專家決策過程數(shù)據(jù)保存進知識庫中,作為專家系統(tǒng)的知識來源。

    實驗2 以提高訂單完成率為決策目標。由表2的檢驗結果可知P-Value>α,即生產(chǎn)訂單和專家數(shù)據(jù)之間的交互效應也顯著,計算得出:=max=max,=max。因此,為確保訂單完成,當執(zhí)行訂單1與訂單2時,采用專家1的策略最優(yōu);當執(zhí)行訂單3時,采用專家3的策略最優(yōu)。

    實驗3 以提高設備利用率為決策目標。在這一實驗中,由表2的檢驗結果可知P-Value<α,即生產(chǎn)訂單和專家數(shù)據(jù)之間的交互效應不顯著。則根據(jù)式(3)計算得出:z2=max。因此,為提高設備利用率,采用專家2的策略存入決策知識庫。

    表1 通過交互仿真采集的實驗數(shù)據(jù)

    表2 實驗數(shù)據(jù)的交互效應檢驗結果

    4.4 換線調度專家系統(tǒng)的構建

    (1)推理機的構建 基于所建立的最優(yōu)專家決策知識庫,使用MATLAB軟件構建出回歸RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對控制策略變量生產(chǎn)前道工序零件的時間MWT和換線策略CS進行回歸;構建RBF競爭神經(jīng)網(wǎng)絡對控制策略變量換線方式SLS進行分類。分別對MWT和CS變量構建出4個和9個Fisher線性分類器;將Fisher分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡進行聚合,即當神經(jīng)網(wǎng)絡回歸結束,將結果送入到Fisher分類器中,判斷最終的類別;以mat文件格式保存最終生成的神經(jīng)網(wǎng)絡,作為算法庫的一部分。經(jīng)測試,分類器對SLS,MWT和CS測試樣本的分類正確率分別達到75%,60%和80%。

    (2)解釋機制的構建 基于本文提出的TR-TREE算法,換線決策專家系統(tǒng)的解釋機制共抽取出42條換線調度規(guī)則。經(jīng)檢驗,解釋機制與推理機的推理結果保真達到了84%,即解釋機制能較為可靠地反映推理機的工作過程。

    4.5 優(yōu)化分析

    為驗證換線決策專家系統(tǒng)的有效性,通過二次開發(fā)將所抽取的專家規(guī)則集成到生產(chǎn)單元的仿真模型中,對該生產(chǎn)單元2008年度各月生產(chǎn)計劃進行了仿真運行。將仿真輸出數(shù)據(jù)(基于專家系統(tǒng)調度)與歷史數(shù)據(jù)(基于人工調度)的目標矢量值進行對比分析,如表3所示。經(jīng)過統(tǒng)計檢驗得知:基于專家系統(tǒng)調度的平均庫存顯著小于基于人工調度的庫存水平,且降低幅度達3.6%;基于專家系統(tǒng)調度的訂單完成及時率顯著大于基于人工調度的訂單完成及時率,且降低幅度高達11%;基于專家系統(tǒng)調度的設備利用率顯著大于基于人工調度的訂單完成及時率,且降低幅度達27%,結果表明,所建立的專家系統(tǒng)可實現(xiàn)復雜生產(chǎn)環(huán)境下的優(yōu)化決策,同時所提出的車間層生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)的構建方法是有效的。

    表3 專家系統(tǒng)與人工調度的效果對比

    續(xù)表3

    5 結束語

    本文提出了一種基于交互仿真的生產(chǎn)決策專家系統(tǒng)構建方法,與已有方法相比具有如下特點:①基于生產(chǎn)專家的知識經(jīng)驗進行推理實現(xiàn)生產(chǎn)決策,更符合生產(chǎn)現(xiàn)場的實際情況,克服了傳統(tǒng)的數(shù)學模型方法在實用性和可操作性方面的問題;②采用交互仿真技術和規(guī)則遴選算法實現(xiàn)對專家知識的優(yōu)選,可有效提高決策的穩(wěn)定性和決策的優(yōu)化性質;③當生產(chǎn)環(huán)境變化時,基于交互仿真構建的專家系統(tǒng)可快速模擬變化后的生產(chǎn)環(huán)境,通過交互仿真實驗方便地采集新的專家決策數(shù)據(jù),從而保證系統(tǒng)具有良好的柔性擴展能力和再學習機制。

    今后的研究將從以下幾方面做進一步深入:①實現(xiàn)支持全參數(shù)化定制的交互仿真,解決樣本覆蓋的知識空間問題;②進一步研究和改進分類算法及知識抽取算法,提高推理機預測的準確率。

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