提高策略生成能力的可拓策略生成系统研究

【摘要】人类已经进入大数据时代,各类知识和信息纷繁复杂。如何存储和利用这些资源已成为研究的焦点。与此同时各个系统越来越复杂,矛盾问题也越来越多。而计算机和网络也发展迅猛,存储量越来越大,计算机越来越快。如何利用计算机和网络存储的优点生成和搜索解决各领域矛盾问题的策略,已成为提高计算机智能化水平的关键。可拓学是以广东工业大学的蔡文研究员为首的中国学者创立的新学科。研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法,并用以解决矛盾问题,有别于生物学、机械学,电工学等纵向学科,是与数学,系统论,信息论,控制论等相类似的横断学科。可拓学是一门交叉学科,它的基本理论是可拓论,特有的方法是可拓方法。[’]知网是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。[2]HowNet(知网)本身是一个常识知识库,以其的知识资源为基础,借助其知识描述方法和词语相似度算法,与可拓学相结合,将有望让计算机自动生成解决矛盾问题的策略。该研究拓展了了HowNet和可拓学的应用领域,有广阔的应用前景,且具有鲜明自主创新性。本文介绍可拓学、可拓策略生成系统的基础知识以及知可拓变换网相关理论。探讨如何将遗传算法应用到策略生成、可拓变换的收敛研究中,避免计算复杂度指数上升导致组合爆炸问题的发生,提出利用HowNet中的词语相似度的计算方法改进词语相关度的计算方法,建立基元相关度计算方法,进而建立目标相关度和条件相关度的计算机方法,形成问题相关度的计算,为各种矛盾问题相关度计算提供了量化工具。通过VS平台,实现可拓变换选择生成模块及问题相关度计算模块,并对其实验结果进行分析。本文的创新之处在于：1.可拓变换库中有很多的类型的变换,如何找到一个好的算法在拓变换库中选择变换,既能结果最优,还要避免时间复杂度过高。对此,利用遗传算法结合可拓学提高了可拓策略生成的鲁棒性、可扩充性,生成比传统的可拓策略生成系统更能有效解决矛盾问题的策略。2.本文结合知网的相关知识,利用hownet中的词语相似度的计算方法改进词语相关度的计算方法,建立基元相关度计算方法,进而建立目标相关度和条件相关度的计算机方法,形成问题相关度的计算。通过计算问题相关度后,正相关度高的问题之间,可通过解决问题A而找出类似的方法解决问题B,而负相关的问题之间,通过解决问题A,而逆向找出解决问题B的方法。而将相关问题归类后,可通过归纳,总结,得出此类问题的一般特征,找出解决此类问题的一般规律,进而改进策略生成方法,使未解决的矛盾问题得到解决,或者使已解决的矛盾问题找到更优的策略。随着HowNet技术的不断完善和可拓学的发展,以HowNet的知识库为基础,借助其系统构架及相似度算法,将有助于计算机自动实现可拓策略生成。该研究具有开创性的科学意义,不仅有利于进一步研制矛盾问题智能化处理,同时也拓展了HowNet的应用领域,具有鲜明自主创新性。本文是国家省自然科学基金资助项目(批准号：61273306)—“基于可知学和HowNet的策略生成方法与系统研究”的研究成果。
【作者】曹礼园；
【导师】李卫华；
【作者基本信息】广东工业大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】可拓学；知网；相关度；遗传算法；策略生成；

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