《数据挖掘技术》第3章 语义网络挖掘及其应用(课件).ppt

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1、第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.1语义网络概念语义网络概念3.1语义网络概念语义网络概念3.2语义网络挖掘原理语义网络挖掘原理3.3基于基于AutoCAD的注塑模架设计专家系的注塑模架设计专家系统统3.1语义网络概念语义网络概念3.1.1概述概述首先要明确，本小节所讨论的人工智能是传统的符号智能，首先要明确，本小节所讨论的人工智能是传统的符号智能，人工智能是研究用机器模拟人脑所能从事的感觉、认知、记人工智能是研究用机器模拟人脑所能从事的感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等思维活动，来解决人

2、类专家才能处理的复杂问题的理论。思维活动，来解决人类专家才能处理的复杂问题的理论。人工智能将问题求解作为人类思维活动的最主要的内容加以人工智能将问题求解作为人类思维活动的最主要的内容加以研究和模拟。研究和模拟。人工智能采用推理的方法进行问题求解，具体地，是在问题人工智能采用推理的方法进行问题求解，具体地，是在问题的解空间中进行最优解的搜索的解空间中进行最优解的搜索。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.1.2知识的表示知识的表示 人工智能中常用的知识表示方法有状态空间法、问题归约人工智能中常用的知识表示方法有状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法、框架法、脚

3、本法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法、框架法、脚本法等。知识表示方法优劣，对问题求解结果及计算量的影法等。知识表示方法优劣，对问题求解结果及计算量的影响极大。而表示方法优劣的评价往往以求解（搜索）空间响极大。而表示方法优劣的评价往往以求解（搜索）空间的大小为标准。的大小为标准。状态空间法状态空间法 问题归约法问题归约法 谓词逻辑法谓词逻辑法 产生式法产生式法 语义网络法语义网络法第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.1.3搜索原理搜索原理盲目搜索盲目搜索:盲目搜索是在没有任何引导信息的条件下所采用盲目搜索是在没有任何引导信息的条件下所采用的搜索策略，通常采用图搜索方法。的搜

4、索策略，通常采用图搜索方法。启发式搜索启发式搜索:具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索，具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索，利用启发信息的搜索方法称为启发式搜索方法。利用启发信息的搜索方法称为启发式搜索方法。归结推理方法归结推理方法:在谓词逻辑中，可以利用等价关系、置换操在谓词逻辑中，可以利用等价关系、置换操作以及合一的概念进行归结推理，这就是基于谓词逻辑知作以及合一的概念进行归结推理，这就是基于谓词逻辑知识表示的问题求解方法，也被称为归结推理方法。识表示的问题求解方法，也被称为归结推理方法。不确定性推理方法不确定性推理方法:知识的不确定性知识的不确定性、基于概率增量的可、基于概率增量的

5、可信度、结论的可信度、可信度的其他描述方法信度、结论的可信度、可信度的其他描述方法非单调推理方法非单调推理方法:常识推理的特征常识推理的特征、非单调推理、非单调推理第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.1.4语义网络及其特性语义网络及其特性什么是语义网络呢？什么是语义网络呢？语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图。一个语义网络是一个带标识的有向图，其中，有向图的图。一个语义网络是一个带标识的有向图，其中，有向图的节点表示各种事物、概念、属性、动作、状态等，有向孤表节点表示各种事物、概念、属性、动作、状态等，有向孤

6、表示它所连接的节点间的某种语义联系，每个节点可以带有若示它所连接的节点间的某种语义联系，每个节点可以带有若干属性，可以用框架或元组来表示一个节点的若干属性。一干属性，可以用框架或元组来表示一个节点的若干属性。一个节点还可以是一个语义子网络，从而形成一个多层次嵌套个节点还可以是一个语义子网络，从而形成一个多层次嵌套结构的语义网络结构的语义网络 。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用一个最简单的语义网络是如下一一个最简单的语义网络是如下一个三元组（节点个三元组（节点1 1，孤，节点，孤，节点2 2）它可以用一个有向图表示，如图它可以用一个有向图表示，如图3-23-2所示，称为一个基

7、本网元。所示，称为一个基本网元。其中，其中，A A、B B分别表示两个节点，分别表示两个节点，表示表示A A与与B B之间的某种语义联系。之间的某种语义联系。有向孤的方向是有意义的，由有向孤的方向是有意义的，由节点间的语义关系确定。节点间的语义关系确定。例如在表示类属关系时，有向孤例如在表示类属关系时，有向孤箭头所指的节点表示上层概念，箭头所指的节点表示上层概念，箭尾节点表示下层概念或者一个箭尾节点表示下层概念或者一个属于该类的具体事物。如图属于该类的具体事物。如图3-33-3所示的语义网络就是一个基本网所示的语义网络就是一个基本网元，其中，元，其中，“猎狗猎狗”与与“狗狗”之之间的语义联系间

8、的语义联系“是一种是一种”具体地具体地指出了指出了“猎狗猎狗”与与“狗狗”的语义的语义关系，即关系，即“猎狗猎狗”是是“狗狗”的一的一种，两者之间存在类属关系。种，两者之间存在类属关系。BA 图图3-3 猎狗与狗的语义网络猎狗与狗的语义网络猎狗A狗第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络语义网络 图图3-2 基本网元基本网元 当把多个基本网元用相应语义联系关联在一起时，就得到一当把多个基本网元用相应语义联系关联在一起时，就得到一个语义网络。个语义网络。下面给出语义网络的下面给出语义网络的BNFBNF描述描述 =（，），）基本网元基本网元=节点节点=（，），）=其中，是一个合

9、并过程，它把括号中的所有基本网元关其中，是一个合并过程，它把括号中的所有基本网元关联在一起，即把相同的节点合并为一个节点，从而构成一联在一起，即把相同的节点合并为一个节点，从而构成一个语义网络。例如，如图个语义网络。例如，如图3-43-4所示的三个基本网元，经合所示的三个基本网元，经合并后构成一个语义网络并后构成一个语义网络。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络语义网络 B B C B C C 图图3-4 基本网元的合并示例基本网元的合并示例第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络语义网络AAA1用语义网络表示事实用语义网络表示事实图图3-5 狗狗的

10、语义网络的语义网络猎狗动物狗有尾巴身上有毛能狩猎吃肉会吃能运动跑得快有生命第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络语义网络小信使小信使鸽子鸽子鸟鸟占有占有窝窝鸟窝鸟窝春天春天时间时间情况情况秋天秋天小信使小信使鸽子鸽子鸟鸟鸟窝鸟窝窝窝是一种是一种占有物占有物是一种是一种开始于开始于是一只是一只是是结束于结束于结束于结束于是一只是一只是一种是一种占有物占有物是一种是一种是是一一种种占有者占有者(a)(b)第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络语义网络在语义网络中，一个节点可以有一组向外的有向孤，用于指在语义网络中，一个节点可以有一组向外的有向孤，用于指出

11、这个节点与多个节点的语义联系，这在表示稍微复杂一点的出这个节点与多个节点的语义联系，这在表示稍微复杂一点的事实性知识中是常用的，例如，我们来看如下事实事实性知识中是常用的，例如，我们来看如下事实 “小信使小信使”这只鸽子从春天到秋天占有一个窝这只鸽子从春天到秋天占有一个窝在图在图3-6(a)中设立了一个中设立了一个“占有占有”节点，只有通过设立节点，只有通过设立“占占有有”节点及相应的节点及相应的4条有向孤才能把占有者、占有物和占有条有向孤才能把占有者、占有物和占有的起止时间关联起来。的起止时间关联起来。如果把如果把“占有占有”作为一个语义关系用一条有向孤表示，即如作为一个语义关系用一条有向孤

12、表示，即如图图3-6(b)中所示，则占有的起止时间就无法表示出来。中所示，则占有的起止时间就无法表示出来。在一些事实性知识中，经常会用到在一些事实性知识中，经常会用到“并且并且”和和“或者或者”这样这样的连接词。的连接词。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络语义网络 2用语义网络表示事物间的关系用语义网络表示事物间的关系 语义网络可以方便地描述事物之间的多种语义关系，下语义网络可以方便地描述事物之间的多种语义关系，下面给出常用的几种关系。面给出常用的几种关系。1)分类关系分类关系 2)聚集关系聚集关系第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络表示语义网

13、络表示 图图3-7 聚集关系示例聚集关系示例 图图3-8 推论关系示例推论关系示例教学教学学生学生教师教师课程课程需进食需进食饥饿饥饿 部分部分 部分部分 部分部分 推出推出第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络表示语义网络表示图图3-9 具有全称量词的语义网络示例一具有全称量词的语义网络示例一 图图3-10 具有全称量词的语义网络示例二具有全称量词的语义网络示例二srp客体客体sr是是GS学学生生背背诵诵唐唐诗诗g是是是是是是主体主体FGS学学生生背背诵诵唐唐诗诗g静夜静夜思思是是是是主体主体客体客体F第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络表示语义

14、网络表示例如，对如下事实例如，对如下事实 每个学生都背诵了一首唐诗每个学生都背诵了一首唐诗可用如图可用如图3-9所示的语义网络表示。所示的语义网络表示。其中，其中，s是全称量词变元，表示任一个学生；是全称量词变元，表示任一个学生；r是存在量词变是存在量词变元，表示某一次背诵；元，表示某一次背诵；p也是存在量词变元，表示某一首唐也是存在量词变元，表示某一首唐诗。用节点诗。用节点g表示这个子空间，用有向孤表示这个子空间，用有向孤F指明节点指明节点g表示是表示是一个什么样的子空间。有向孤一个什么样的子空间。有向孤F指出子空间指出子空间g中的全称量词变中的全称量词变元是元是s。若在子空间中有多个全称量

15、词变元，则超节点。若在子空间中有多个全称量词变元，则超节点g就有就有多条有向孤指向子空间中的多个变元节点。节点多条有向孤指向子空间中的多个变元节点。节点GS表表示整示整个空个空间间。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络表示语义网络表示例如，对如下事实例如，对如下事实 每每个学生都背诵了个学生都背诵了“静夜思静夜思”这首唐诗这首唐诗 由于由于“静夜思静夜思”是一首具体的唐诗，是一个常量，不是全是一首具体的唐诗，是一个常量，不是全称量词变元称量词变元s的函数，因此，应该把它放在子空间之外，的函数，因此，应该把它放在子空间之外，如图如图3-10所示所示。第第3章章 语义网络挖

16、掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络表示语义网络表示4常用的语义联系常用的语义联系 语义联系反映了节点之间的语义关系，鉴于事物之间语义联系反映了节点之间的语义关系，鉴于事物之间语义关系的复杂性，所以可以定义多种多样的语义联系。语义关系的复杂性，所以可以定义多种多样的语义联系。在框架表示法中，给出了一些系统预定义槽名用以指明在框架表示法中，给出了一些系统预定义槽名用以指明用框架表示的事物之间的联系，这些系统预定义槽名，如用框架表示的事物之间的联系，这些系统预定义槽名，如ISA、Subclass。下面给出另外一些常用的系统预定义语。下面给出另外一些常用的系统预定义语义联系。义联系。第第3章章 语

17、义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络表示语义网络表示李明李明学会李明学会李明整数整数与与明明零零 正整数正整数 负整数负整数 A-Member-of Composed-of图图3-11 A-Member-of联系示例联系示例 图图3-12 Composed-of联系示例联系示例第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用常用的语义联系常用的语义联系 李明李明计算机计算机 9月月 开学开学 Have At图图3-13 Havel联系示例联系示例 图图3-14 At联系示例联系示例 计算机计算机桌子桌子 方桌方桌 方凳方凳 Similar-to Located-on图图3-15

18、Located-on联系示例联系示例 图图3-16 Similar联系示例联系示例第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用常用的语义联系常用的语义联系【例例3.1】由给出的系统预定义联系画出下述知识的语义网络由给出的系统预定义联系画出下述知识的语义网络每位住在金山公寓每位住在金山公寓3号楼的人都是金山公司的程序员号楼的人都是金山公司的程序员解：我们首先把要表示的知识用谓词公式表示出来，然后再用语义网络解：我们首先把要表示的知识用谓词公式表示出来，然后再用语义网络表表示示。上上述知识用谓词公式可表示为述知识用谓词公式可表示为其中，引入了其中，引入了4 4个谓词，分别是个谓词，分别是

19、表示表示x x的职业是的职业是y y表示表示x x是人是人 表示表示x x住在住在y y 表示表示x x是是y y的成员的成员第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用常用的语义联系常用的语义联系用语义网络表示上述知识的语义网络用语义网络表示上述知识的语义网络图如图图如图3-17所示。所示。addxHave Member-of 金山公寓金山公寓3号楼号楼AddressPersonoccupation程序员程序员金山公司金山公司ABocISAISAISALoca-insideFInferFISAISA图图3-17 例例3.1的语义网络表示的语义网络表示常用的语义联系常用的语义联系第第3

20、章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络的推理语义网络的推理主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个方面的问题方面的问题。用语义网络表示知识的问题求解系统称为语义网络系统。该系用语义网络表示知识的问题求解系统称为语义网络系统。该系统主要由两部分组成：一是由语义网络表示的知识库；二是利统主要由两部分组成：一是由语义网络表示的知识库；二是利用语义网络求解问题的程序，称为语义网络推理机。用语义网络求解问题的程序，称为语义网络推理机。1语义网络系统的推理语义网络系统的推理语义网络系统求解问题的基本过程为：语义网络系统求解问题的基本过程为：1)把待求

21、解的问题构造为一个问题网络片断，其中有些节点或有向把待求解的问题构造为一个问题网络片断，其中有些节点或有向孤的标识是空的，反映待求解的问题。孤的标识是空的，反映待求解的问题。2)在搜寻过程中，可根据需要进行继承推理和网络演绎。在搜寻过程中，可根据需要进行继承推理和网络演绎。3)当问题网络片断与知识库中的某语义网络片断匹配时，则由此可当问题网络片断与知识库中的某语义网络片断匹配时，则由此可匹配的语义网络片断得到问题的解。匹配的语义网络片断得到问题的解。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.1.5 语语义网络的推理及其特点义网络的推理及其特点语义网络的推理语义网络的推理主要包括网

22、络匹配、继承推理和网主要包括网络匹配、继承推理和网 络演绎三个方面的问题络演绎三个方面的问题。用语义网络表示知识的问题求解系统称为用语义网络表示知识的问题求解系统称为语义网络语义网络系统。系统。该系统主要由两部分组成：该系统主要由两部分组成：一是由语义网络表示的知识库；一是由语义网络表示的知识库；二是利用语义网络求解问题的程序，称为语义网络二是利用语义网络求解问题的程序，称为语义网络推理机。推理机。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.1.5 语语义网络的推理及其特点义网络的推理及其特点1.语语义网络系统的推理义网络系统的推理语义网络系统求解问题的基本过程为：语义网络系统求解

23、问题的基本过程为：1)把待求解的问题构造为一个问题网络片断，其中有些节点或有向把待求解的问题构造为一个问题网络片断，其中有些节点或有向孤的标识是空的，反映待求解的问题。孤的标识是空的，反映待求解的问题。2)在搜寻过程中，可根据需要进行继承推理和网络演绎。在搜寻过程中，可根据需要进行继承推理和网络演绎。3)当问题网络片断与知识库中的某语义网络片断匹配时，则由此可当问题网络片断与知识库中的某语义网络片断匹配时，则由此可匹配的语义网络片断得到问题的解。匹配的语义网络片断得到问题的解。2.继继承推理承推理继承推理是指推理机利用继承推理是指推理机利用ISA和和AKO等具有继承性的语义联系对网等具有继承性

24、的语义联系对网络片断中并不显式存在的结构进行匹配络片断中并不显式存在的结构进行匹配。3.语语义网络演绎义网络演绎语义网络演绎就是在推理网络上进行的搜索匹配过程。语义网络演绎就是在推理网络上进行的搜索匹配过程。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络的推理语义网络的推理语义网络表示法语义网络表示法主要有以下特点：主要有以下特点：(1)结结构性构性(2)自自然性然性语义网络表示法语义网络表示法的主要局限性有以下几点：的主要局限性有以下几点：(1)非严格性非严格性(2)复杂性复杂性第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络表示法语义网络表示法 3.2语义网络挖掘

25、原理语义网络挖掘原理 3.2.1概述概述 1.学习与机器学习学习与机器学习 学习能力是人类智能的重要内容，人工智能的目标学习能力是人类智能的重要内容，人工智能的目标之一应该是理解学习的本质和建立学习系统。之一应该是理解学习的本质和建立学习系统。机器学习的目的就是将数据库和信息系统中的信息机器学习的目的就是将数据库和信息系统中的信息自动提炼和转换成知识，并自动加入到知识库中。即机自动提炼和转换成知识，并自动加入到知识库中。即机器学习的目的是自动获取知识。器学习的目的是自动获取知识。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用2.环境与知识库中的信息环境与知识库中的信息 环境中包含系统的工

26、作对象，也可以包括外界条件。环境环境中包含系统的工作对象，也可以包括外界条件。环境提供给系统的信息的水平和质量对学习过程有很大影响。提供给系统的信息的水平和质量对学习过程有很大影响。信息的水平和质量信息的水平和质量知识库的形式与内容知识库的形式与内容学习策略学习策略 归纳学习和类比学习是目前的研究热点归纳学习和类比学习是目前的研究热点，下面分别介，下面分别介绍归绍归纳纳学习中的学习中的实例学习和类比学习实例学习和类比学习。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘原理语义网络挖掘原理3.2.2实例学习实例学习 1.实例学习属于归纳学习实例学习属于归纳学习实例学习又叫概念获

27、取，它的任务是确定概念的一般描述，实例学习又叫概念获取，它的任务是确定概念的一般描述，这个描述应能解释所有给出的正例并排除所有给出的反例。这个描述应能解释所有给出的正例并排除所有给出的反例。归纳原理的基本思想是在大量观察的基础上通过假设形成归纳原理的基本思想是在大量观察的基础上通过假设形成一个科学理论。所有观察都是单称命题，而一个理论往往一个科学理论。所有观察都是单称命题，而一个理论往往是领域内的全称命题。是领域内的全称命题。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用2.实例空间与规则空间实例空间与规则空间 在实例学习中，环境提供给学习环节的正例和反例是低水在实例学习中，环境提供给学

28、习环节的正例和反例是低水平的信息，学习环节归纳出的规则是高水平的信息。平的信息，学习环节归纳出的规则是高水平的信息。全部示教例子的集合被称为全部示教例子的集合被称为“实例空间实例空间”，全部规则的集，全部规则的集合被称为合被称为“规则空间规则空间”。实例学习系统应在规则空间中搜索要求的规则，还应从实实例学习系统应在规则空间中搜索要求的规则，还应从实例空间中选出一些示教例子，以便解决规则空间中某些规例空间中选出一些示教例子，以便解决规则空间中某些规则的二义性，最终找到要求的规则。则的二义性，最终找到要求的规则。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用实例学习实例学习3.系统工作过程系

29、统工作过程系统在工作时，首先由教师提供实例空间中的一系统在工作时，首先由教师提供实例空间中的一些初始示教例子，由系统对例子进行解释。些初始示教例子，由系统对例子进行解释。搜索实例空间的目的一般是选择适当的例子，以搜索实例空间的目的一般是选择适当的例子，以便证实或否决规则空间中的某个假设规则集合便证实或否决规则空间中的某个假设规则集合H。解释示教例子的目的是从例子中提取出用于搜索解释示教例子的目的是从例子中提取出用于搜索规则空间的信息，也就是把示教例子变换成易于规则空间的信息，也就是把示教例子变换成易于进行符号归纳的形式。进行符号归纳的形式。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用实

30、例学习实例学习4.归纳推理归纳推理规则空间表示方法应便于通过简单的操作实现归纳。对规规则空间表示方法应便于通过简单的操作实现归纳。对规则空间的要求有三方面：则空间的要求有三方面：规则表示方法应适用归纳推理规则表示方法应适用归纳推理规则的表示与例子的表示应一规则的表示与例子的表示应一规则空间应包括要求的规则规则空间应包括要求的规则5.规则空间的搜索规则空间的搜索搜索规则空间的方法分为数据驱动和模型驱动两类搜索规则空间的方法分为数据驱动和模型驱动两类第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用实例学习实例学习3.2.3类比学习类比学习类比学习的概念类比学习的概念 所谓类此学习是把两个或两类

31、事物进行比较，找出它们在所谓类此学习是把两个或两类事物进行比较，找出它们在某一抽象层次上的相似关系，并以这种关系为依据，把某某一抽象层次上的相似关系，并以这种关系为依据，把某一事物的有关知识加以适当的整理，对应到另一事物，从一事物的有关知识加以适当的整理，对应到另一事物，从而获得求解另一事物的知识。类此学习的核心技术是相似而获得求解另一事物的知识。类此学习的核心技术是相似性的定义和度量。性的定义和度量。类比推理类比推理 类比推理是根据已知域的情况，用类比来回答关于另一类比推理是根据已知域的情况，用类比来回答关于另一未知域的问题，是一个解决问题的过程，也就是在类似的未知域的问题，是一个解决问题的

32、过程，也就是在类似的前提成立时，类似的结论是否成立的推理过程。类比推理前提成立时，类似的结论是否成立的推理过程。类比推理的基础是事物、状态或关系之间的相似性。的基础是事物、状态或关系之间的相似性。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用类比学习过程可以描述为类比学习过程可以描述为4个主要步骤个主要步骤 联想搜索匹配联想搜索匹配 检验相似程度检验相似程度修正变换求解修正变换求解 更新知识库更新知识库 第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用类比学习类比学习采用学习搜索空间模型的问题求解方法采用学习搜索空间模型的问题求解方法传统的中间结果状态空间包括下列内容传统的中间结果状

33、态空间包括下列内容：可能的问题状态的集合可能的问题状态的集合一个初始状态一个初始状态一个目标状态一个目标状态操作的集合操作的集合计算两种状态间差异的差别函数计算两种状态间差异的差别函数由差别函数查找操作的方法由差别函数查找操作的方法控制解有效性的路径约束条件的集合控制解有效性的路径约束条件的集合第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用类比学习类比学习在这个空间中的问题求解是下列的标准中间状态分析在这个空间中的问题求解是下列的标准中间状态分析 计算当前状态与目标状态的差异计算当前状态与目标状态的差异选择可以减小这种差异的操作选择可以减小这种差异的操作如果前提满足就使用这个操作，否则保

34、存当前状态，并用中如果前提满足就使用这个操作，否则保存当前状态，并用中间状态分析解决子问题，以便实现未满足的前提间状态分析解决子问题，以便实现未满足的前提在解决子问题后，再取出保存的状态，继续处理原问题在解决子问题后，再取出保存的状态，继续处理原问题 第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用类比学习类比学习 提示与变换提示与变换用问题求解方法进行类此学习时，使用推广的中间状态分用问题求解方法进行类此学习时，使用推广的中间状态分析。这个过程被划分为提示和变换两步。析。这个过程被划分为提示和变换两步。提示是寻找与当前问题类似的原有问题及其解路径提示是寻找与当前问题类似的原有问题及其解路

35、径 变换是原有解序列逐步变换成满足新问题的解序列变换是原有解序列逐步变换成满足新问题的解序列第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用类比学习类比学习3.3基于基于AutoCAD的注塑模架设计专家系统的注塑模架设计专家系统 3.3.1注塑模架设计专家系统总体方案设计注塑模架设计专家系统总体方案设计 3.3.1.1当前设计系统面临的问题当前设计系统面临的问题 通常为了适塑模具设计整个过程发生什么本质变化，通过对一些通常为了适塑模具设计整个过程发生什么本质变化，通过对一些注塑模具制造企业的调查，归纳了现在注塑模具设计制造的一般注塑模具制造企业的调查，归纳了现在注塑模具设计制造的一般流程如

36、图流程如图3-20所示应变化多样的注塑产品，模具的结构也灵活多所示应变化多样的注塑产品，模具的结构也灵活多变，导致模具生产周期延长。为了解决这种生产与需求之间的矛变，导致模具生产周期延长。为了解决这种生产与需求之间的矛盾，国内众多的塑料注塑模架制造企业己经利用各种盾，国内众多的塑料注塑模架制造企业己经利用各种CAD软件来软件来建立几何造型，实现利用计算机自动绘图代替人工绘图以及自动建立几何造型，实现利用计算机自动绘图代替人工绘图以及自动检索代替手册查阅，但并没有使注。检索代替手册查阅，但并没有使注。第第3 3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用图图3-20 注塑模具设计制造流程注塑模

37、具设计制造流程第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用当前设计系统面临的问题当前设计系统面临的问题3.3.1.2 本文提出的解决办法本文提出的解决办法图图3-21 模架总体结构设计方案模架总体结构设计方案注塑模具注塑模具“自顶向下自顶向下”的设计方法，其在整个注塑模具设计流程中的位置如图的设计方法，其在整个注塑模具设计流程中的位置如图3-21所示。所示。课题开发的智能注塑模架课题开发的智能注塑模架CAD系统即注塑模架设计专家系统力求达到系统即注塑模架设计专家系统力求达到:在注塑模具在注塑模具设计阶段同时考虑装配结构问题，运用智能推理，依据系统中建立的模架知识库，设计阶段同时考虑装配

38、结构问题，运用智能推理，依据系统中建立的模架知识库，在模架的各个组成部分详细设计之前，确定模架的总体结构。在模架的各个组成部分详细设计之前，确定模架的总体结构。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.3.1.3系统的功能模块系统的功能模块本系统的功能模块包括：模架总体结构方案推理模块、模架本系统的功能模块包括：模架总体结构方案推理模块、模架模型输出模块和系统工程数据库三个模块。总体框架如图模型输出模块和系统工程数据库三个模块。总体框架如图3-22所示。所示。图图3-22 系统的总体结构框图系统的总体结构框图第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用系统的功能模块系统的

39、功能模块图图3-23 模架设计专家系统的功能模型模架设计专家系统的功能模型第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用图图3-24 系统软件总体设计系统软件总体设计第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用系统的功能模块系统的功能模块3.3.2模架设计专家系统的组成模架设计专家系统的组成1.前置处理模块前置处理模块2.模架设计专家系统知识库的构建模架设计专家系统知识库的构建3.模架设计专家系统方案推理机制模架设计专家系统方案推理机制4.模架特征信息规则推理实现模架特征信息规则推理实现第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.3.3系统模架生成模块的设计系统模架生

40、成模块的设计 3.3.3.1系统模架造型原理系统模架造型原理 本系统的注塑模架智能设计模块，利用智能推理技术得到所本系统的注塑模架智能设计模块，利用智能推理技术得到所要设计模架的结构方案信息，将专家系统集成于现有的要设计模架的结构方案信息，将专家系统集成于现有的CADCAD系统系统 3.3.3.2注塑模架零件和装配件参数化设计特点注塑模架零件和装配件参数化设计特点 系统虽然采用系统虽然采用CBR技术，由加工塑件等信息来决定事例注技术，由加工塑件等信息来决定事例注塑模架，但没有把每一个事例注塑模架的造型实例直接存储塑模架，但没有把每一个事例注塑模架的造型实例直接存储在系统中在系统中,本系统的注塑

41、模架的建模主要是围绕参数化注塑模本系统的注塑模架的建模主要是围绕参数化注塑模架零件模型和装配模型库进行。架零件模型和装配模型库进行。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.3.3.3模架库设计原理模架库设计原理1.系统模架及其零件编码系统模架及其零件编码2.系统模架及其零件造型实现模块系统模架及其零件造型实现模块3.3.4系统数据库模块的设计系统数据库模块的设计 数据库管理系统的功能具有一定的特殊性数据库管理系统的功能具有一定的特殊性:对于工程数据库管理系统中计对于工程数据库管理系统中计算机辅助设计系统中的工程管理数据库，还要求其具有以下特点：算机辅助设计系统中的工程管理数据库

42、，还要求其具有以下特点：（1）支持复杂数据类型、复杂数据结构，对于）支持复杂数据类型、复杂数据结构，对于CAD系统中的数据主系统中的数据主 要分为图形数据和非图形数据。要分为图形数据和非图形数据。（2）动态模式的修改与扩展，通常设计数据库模式时，要求设计）动态模式的修改与扩展，通常设计数据库模式时，要求设计 者完全熟悉被建立模型的应用项目者完全熟悉被建立模型的应用项目。（3）数据库版本的管理，数据库版本实质上就是工程对象的一个）数据库版本的管理，数据库版本实质上就是工程对象的一个 设计方案设计方案。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用系统模架生成模块的设计系统模架生成模块的设计

43、3.3.4.1数据库的数据模型及构建方法数据库的数据模型及构建方法传统的数据模型主要有以下几种形式传统的数据模型主要有以下几种形式：（1）层次模型）层次模型（2）网状模型）网状模型（3）关系模型）关系模型 以上这些数据模型在当前的商用数据库的发展中发挥了重要以上这些数据模型在当前的商用数据库的发展中发挥了重要作用，而工程数据库要求支持复杂数据类型、复杂数据结构，作用，而工程数据库要求支持复杂数据类型、复杂数据结构，当前在传统的数据模型的基础上建立了以下几种方式的工程当前在传统的数据模型的基础上建立了以下几种方式的工程数据库的数据模型。数据库的数据模型。（1）非）非1NF数据模型数据模型（2）语

44、义数据模型）语义数据模型（3）在传统数据模型上扩充的数据模型）在传统数据模型上扩充的数据模型 第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用数据库的数据模型及构建方法数据库的数据模型及构建方法CAD工程数据库的设计方法归纳起来主要有以下三种工程数据库的设计方法归纳起来主要有以下三种（1）利用已有的成熟商用数据库系统，使之符合工程上的）利用已有的成熟商用数据库系统，使之符合工程上的需要，由于非图形信息很容易用商用数据库处理，该方法的需要，由于非图形信息很容易用商用数据库处理，该方法的关键在于如何处理图形信息关键在于如何处理图形信息。（2）扩展已有的商用数据库系统，利用已有商用数据库系）扩展

45、已有的商用数据库系统，利用已有商用数据库系统为核心，按照工程库的要求，扩展、完善成一个工程数据统为核心，按照工程库的要求，扩展、完善成一个工程数据库系统。库系统。（3）针对具体工程对数据库的特性要求，开发一种统一的）针对具体工程对数据库的特性要求，开发一种统一的方式用以存取、修改图形数据和非图形数据的工程数据库。方式用以存取、修改图形数据和非图形数据的工程数据库。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用 3.3.4.2系统数据库的设计系统数据库的设计设计数据库的主要功能如下设计数据库的主要功能如下：（1）建立各种参数设计表）建立各种参数设计表（2）将各种图形模板文件的索引存入数据库

46、）将各种图形模板文件的索引存入数据库（3）建立各种知识表，提供对知识表的查询程序。）建立各种知识表，提供对知识表的查询程序。（4）对事例模架知识的实现，是采用将事例模架知识抽象为）对事例模架知识的实现，是采用将事例模架知识抽象为事例塑件、注塑设备、注塑工艺和模架结构事例塑件、注塑设备、注塑工艺和模架结构4个实体，而模个实体，而模架和零件组成了模架库的实体，因此首先建立各个实体的局架和零件组成了模架库的实体，因此首先建立各个实体的局部部E-R模型，再综合整个系统的模型，再综合整个系统的E-R模型，如图模型，如图3-36所示所示第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用系统数据库的设计系

47、统数据库的设计图图3-36 系统数据库的系统数据库的E-R图图第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用 根据图根据图3-36，把，把E-R关系图转换到关系模式，实现对系统数关系图转换到关系模式，实现对系统数据库的逻辑设计，系统在所选的数据库系统据库的逻辑设计，系统在所选的数据库系统ACCESS中构建中构建了以下几种结构的数据表了以下几种结构的数据表：1.规则表规则表2.模架事例表模架事例表 3.国家标准模架装配参数设计表国家标准模架装配参数设计表第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用系统数据库的设计系统数据库的设计3.3.4.3基于基于ADO的数据库访问技术的数据库访

48、问技术ActiveX 数据对象数据对象ADO是为是为OLE DB而设计的高层数据库而设计的高层数据库API，它简化了，它简化了OLE DB，是一个便于使用的应用程序接口。，是一个便于使用的应用程序接口。ADO提供了访问各种数据库的统一手段，它可以处理任何类提供了访问各种数据库的统一手段，它可以处理任何类型的数据。型的数据。ADO既可以应用于关系数据库也可以应用于非既可以应用于关系数据库也可以应用于非关系数据库。关系数据库。由于由于ADO是基于组件对象模型是基于组件对象模型(COM)的访问技术，所以用的访问技术，所以用ADO产生的应用程序具有产生的应用程序具有COM组件的优点：运行效率高，组件的

49、优点：运行效率高，便于使用和管理以及占用内存少。便于使用和管理以及占用内存少。ADO具有访问数据库的高具有访问数据库的高速性克服了速性克服了ODBC数据访问的慢速。数据访问的慢速。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.3.5注塑模架注塑模架CAD设计系统的实现设计系统的实现3.3.5.1系统运行环境系统运行环境1硬件配置硬件配置（1）奔腾）奔腾II以上以上 CPU，128M 以上内存，以上内存，1G 以上硬盘，以上硬盘，VGA 以以上彩色显示器。上彩色显示器。（2）广泛支持各外设产品，如常见的打印机、绘图仪产品等。）广泛支持各外设产品，如常见的打印机、绘图仪产品等。2软件配置

50、软件配置（1）Microsoft Windows 98Me2000XP 中文版操作平台。中文版操作平台。（2）Microsoft Access 2000 数据库。数据库。（3）AutoCAD 2002 版本软件。版本软件。（4）Microsoft Office组件。组件。第第3章章 语义网络挖掘及其应用语义网络挖掘及其应用3.3.5.2系统总体设计系统总体设计 系统以系统以Windows作为开发平台，以作为开发平台，以Visual C+6.0、Access 2000数据库及数据库及AutoCAD 2002作为开发工具，在可作为开发工具，在可视化人机交互界面下操作运行。系统在智能模型构建的基础视