一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法
2023-09-16 15:49:30
一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法
【專利摘要】一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法是一種能夠實現自我更新、自我調節知識規則的算法，此算法通過數據採集、處理、歸類，總結數據中隱含的趨勢和規則，以專家系統特有的知識規則表達方式為模板，將其中的規則和趨勢轉換為專家系統可以利用的專家知識規則，從而使用專家系統具有一定的自我更新和擴充學習能力。此算法步驟主要包括：數據趨勢處理、建立數據趨勢對應表、知識規則表徵量生成、邏輯模塊選取、知識規則生成、知識規則校驗、知識規則輸出。
【專利說明】一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種專家系統知識規則的算法流程，特別是一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法。
【背景技術】
[0002]現今智慧旅遊發展背景衍生出了「智慧博物館」服務管理系統，使得博物館服務更加個性化，管理更加便捷高效。「智慧博物館」服務管理系統中包含了為觀眾提供個性化服務及分析的智能專家系統。由於觀眾興趣愛好是隨著時間和外部環境、社會趨勢的影響而變動的，專家知識內容需要隨著觀眾興趣愛好趨勢進行變動和更新，而傳統專家系統的專家知識獲取是通過人工知識、經驗的錄入或者數據挖掘實現的，獲取能力差，且專家知識只是針對固定的知識和經驗，無法滿足非線性變化的整體大眾行為愛好趨向的分析和判斷標準要求，知識內容沒有自我生長、自我擴充和更新的特點，無法滿足「智慧博物館」服務管理系統的「智慧化」要求。針對這個問題，需要一種專家知識自生長算法體系，將專家知識、經驗的標準與大眾行為趨向綁定起來，階段性進行數據的分析和判斷，使專家知識、經驗等作為專家系統核心運行依據的數據能夠時刻跟隨大眾行為趨勢進行變化，從而為「智慧博物館」服務管理系統提供更有效的智能服務依據。
【發明內容】
[0003]為了解決上述需求，本發明涉及開發了一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，此算法通過大量的數據採集、處理、歸類，總結數據中隱含的趨勢和規則，以專家系統特有的知識規則表達方式為模板，將其中的規則和趨勢轉換為專家系統可以利用的專家知識規則，從而使專家系統具有一定的自我更新和擴充學習能力。此算法解決了傳統專家系統專家規則無法自我更新、自我調節的問題。
[0004]本發明的技術方案是這樣實現的。
[0005]1.一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，步驟包括:
(1)採集數據，對數據進行趨勢處理，分析數據趨勢及範圍；
(2)建立總結數據趨勢對應表，對應表輸入為階段數據，輸出為數據趨勢匯總結果；
(3)根據趨勢對應表，將輸入數據、輸出數據對應專家知識規則表徵量，生成知識規則表徵量;
(4)將邏輯模塊進行分類和選取，組成新的邏輯模塊；
(5)整合新的邏輯模塊和知識規則表徵量，形成新的知識規則；
(6)校驗知識規則的正確性，並輸出供專家系統使用；
(7)周期性循環上述步驟，更新知識規則。
[0006]2.數據採集是通過部署有線、無線通訊網絡和RFID傳感器網絡，實現觀眾興趣愛好、遊覽路徑等信息的採集來實現的。
[0007]3.趨勢處理為通用趨勢分析算法，通過對比上升趨勢時間段集合與下降趨勢時間段集合連續性、趨勢值、興趣度落差，計算數據趨勢。
[0008]4.知識規則的校驗結果正確，則輸出；不正確，則自動更新截止，待定期進行周期性循環自生長。
[0009]5.周期性循環的方式採用設置、調節時間間隔來實現。
[0010]此發明設計與現有技術相比較，它的優點是。
[0011]I)本發明可以對觀眾行為進行分析的知識進行自生長、自我擴充和更新，能通過隨著觀眾行為的數據趨勢進行專家知識的階段性更新和變化，解決了由於專家知識老化無法符合觀眾行為趨勢，導致觀眾服務個性化和泛在化不足的問題。
[0012]2)本發明的數據採集是通過部署有線、無線通訊網絡和RFID傳感器網絡來實現的，不僅可以隨時、客觀的收集信息數據，而且不會因為人為的主觀原因影響專家系統知識規則的更新過程。
[0013]3)本發明的算法模塊使用C++編寫，該程式語言具有相對較高的運行速率和操作權限，算法編寫成為特定的模塊封裝於dll文件中，有利於算法的矯正和更新。
[0014]4)本發明根據設定的時間段進行周期性的規則自生長，保證數據隨時更新，滿足觀眾服務專家系統的使用需求。
[0015]本發明主要闡述了觀眾服務專家系統的規則自生長方式的算法，解決了傳統專家系統知識能力獲取差，只能針對固定的知識和經驗進行專家判斷的缺點。通過制定專家只是無規則邏輯塊，總結觀眾行為趨勢制定專門的規則表徵量對應，以特定的規律對知識規則表徵量和知識規則邏輯塊進行重組，從而得到新的專家知識規則，達到專家規則自生長的目的，使專家系統更具有自我學習、規則自我更新的能力。
[0016]本發明根據博物館展覽等行業觀眾興趣愛好非線性實時變化的特點，利用知識規則自生長的方式，讓專家系統根據時間的變化而能夠進行觀眾興趣愛好的趨勢分析和規則自我總結學習，讓專家系統中的規則能夠根據整體社會趨勢進行變化，從而滿足在博物館運營中對於觀眾個性化服務的要求。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0017]圖1為觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法流程圖。
【具體實施方式】
[0018]根據圖1所示，此算法流程為:數據趨勢處理(步驟I)，建立數據趨勢對應表(步驟
2)，知識規則表徵量生成(步驟3)，邏輯模塊選取(步驟4)，知識規則生成(步驟5)，知識規則校驗(步驟6)，知識規則輸出(步驟7)。
[0019]首先，通過部署有線、無線通訊網絡和RFID傳感器，實現觀眾興趣愛好、遊覽路徑等信息的採集。
[0020]其次，將採集到的數據進行分類匯總，並進行趨勢處理，其中趨勢處理算法流程如下:
I)定義時段閾值範圍，其中時段閾值以Ti表示，代表需要總結數據趨勢的時間段。以觀眾興趣愛好為例，觀眾興趣度(Ins)為傳感器採集到的觀眾在某個區域或某個展品前停留時間長度Tl (以分鐘為單位)除以展品展覽時間段Ts (以分鐘為單位):
Ins=Tl/Ts;
興趣愛好度表示了某一展覽時間單位(某天)中觀眾參觀展覽的興趣愛好指標。由於現實中觀眾遊覽興趣愛好會根據時間的遷移進行變化，因此需要定義時段閾值Ti (範圍fn天，布展時間內)，來表徵數據趨勢的時序範圍，其中Ins的展覽時間單位必須與時段閾值的單位一致；
2)定義趨勢閾值Tr，趨勢閾值即興趣愛好度之間的趨勢差值範圍，其意義在於某幾個連續時間段內，若興趣愛好度差值大於了趨勢閾值，則整齊趨勢處理算法停止處理，或將該時序段作為無效進行處理；
3)按照特定時序將數據進行排列計算，連續趨勢分為上升(acs)和下降(des)，將趨勢時間段按照時段閾值Ti平均分段為時間段tl，t2、……tn (其中tn〈Ti)，每一時間段中對應的興趣度Insl, Ins2,......1nsN,計算連續時間變化趨勢tre (N_l) =InsN-1ns (N-1) /
tn-t (n-1), tre (N_l)若為正，則呈現上升趨勢acs,上升趨勢值Vacs=Vacs+l,記錄上升趨勢時間段集合trA{ (t (n-1), tn)，(t (n_2)，t (n-1))……} (N為集合中元素個數，N=Vacs);若為負，則呈現下降趨勢des,下降趨勢值Vdes=Vdes+l,記錄下降趨勢時間段集合trD{ (t (n-1), tn), (t (n_2), t (n-1))......} (N 為集合中元素個數，N=Vdes);
4 )綜合對比上升趨勢時間段集合與下降趨勢時間段集合連續性、趨勢值、興趣度落差，計算數據趨勢。
[0021]最後，根據數據趨勢總結專家知識規則，實現規則自生長，其工作原理為:
1)總結定義需要的專家知識規則，並進行統一化表示，形成計算機容易處理且統一的知識規則表達方式，明確區分邏輯單元、表徵量；
2)對具有明確邏輯單元和表徵量的專家知識規則進行邏輯拆分，形成可重用、組合的邏輯公式模塊結構；
3)根據不同對應關係的趨勢輸入輸出進行表徵量的替換和邏輯模塊重組，形成新的知識規則，並進行規則校驗，通過後進行規則更新或增加替換。
[0022]具體自生長算法流程如下:
I)數據趨勢處理(步驟1)，對數據趨勢進行分段處理，按照不同階段分析數據趨勢及範圍；2 )建立數據趨勢對應表(步驟2 )，根據數據趨勢分段處理結果，建立總結數據趨勢對應表，輸入為階段數據，輸出為數據趨勢匯總結果；
3)知識規則表徵量生成(步驟3)，根據數據趨勢對應表，分別將輸入數據、輸出數據對應專家知識規則表徵量，知識規則表徵量代表了軟體可以識別的知識規則中的輸入、條件、結果等內容；
4)邏輯模塊選取(步驟4)，根據需要的自生長規則內容，進行邏輯組合模塊的分類和選取；
5)知識規則生成(步驟5)，整合規則邏輯組合模塊和知識規則表徵量，形成新知識規則；
6)知識規則校驗(步驟6)，根據一定的原則，驗證新生成的規則正確性的；
7)知識規則輸出(步驟7)，將正確的知識規則輸出，供專家系統使用，不正確的知識規貝U，自動截止，待定期進行周期性循環自生長；
8)根據時間段定期重複步驟廣7，對比知識規則差值，更新知識規則內容。
【權利要求】
1.一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，步驟包括: (1)採集數據，對數據進行趨勢處理，分析數據趨勢及範圍； (2)建立總結數據趨勢對應表； (3)根據趨勢對應表，將輸入數據、輸出數據對應專家知識規則表徵量，生成知識規則表徵量; (4)將邏輯模塊進行分類和選取，組成新的邏輯模塊； (5)整合新的邏輯模塊和知識規則表徵量，形成新的知識規則； (6)校驗知識規則的正確性，並輸出； (7)周期性循環上述步驟，更新知識規則。
2.根據權利要求1所述的一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，其特徵在於:數據採集是通過部署有線、無線通訊網絡和RFID傳感器網絡來實現的。
3.根據權利要求1所述的一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，其特徵在於:趨勢處理為通用趨勢分析算法，通過對比上升趨勢時間段集合與下降趨勢時間段集合連續性、趨勢值、興趣度落差，計算數據趨勢。
4.根據權利要求1所述的一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，其特徵在於:數據趨勢對應表輸入為階段數據，輸出為數據趨勢匯總結果。
5.根據權利要求1所述的一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，其特徵在於:知識規則的校驗結果正確，則輸出；不正確，則自動更新截止。
6.根據權利要求1所述的一種觀眾服務專家系統規則自生長方式的算法，其特徵在於:周期性循環的方式採用設置、調節時間間隔來實現。
【文檔編號】G06F17/30GK104298770SQ201410595951
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年10月30日 優先權日:2014年10月30日
【發明者】韓國民 申請人:天津恆達文博科技有限公司