潘道華

黑龍江民族職業(yè)學(xué)院

基于不確定性推理中專家群信度的評價(jià)方法

潘道華

黑龍江民族職業(yè)學(xué)院

傳統(tǒng)的不確定性推理模型中可信度參數(shù)的初始值均由領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)專家給出，由于專家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、背景等的不同，其結(jié)果必然存在差異，并且隨著推理鏈的延伸，最終可能會(huì)得到與事實(shí)相悖的結(jié)論。為了提高推理的可靠性，提出了通過專家群來確定可信度參數(shù)，并給出了評價(jià)模型。以疾病診斷專家系統(tǒng)MYCIN知識(shí)庫中的感冒判斷的規(guī)則為例，詳細(xì)介紹了該方法的實(shí)際應(yīng)用過程，證實(shí)該方法對提高不確定性推理的可信程度十分必要。

不確定性推理；專家群信度；肯德爾和諧系數(shù)；評價(jià)

1 引言

由于現(xiàn)實(shí)世界中客觀事物或現(xiàn)象的復(fù)雜性，使人們在各領(lǐng)域中對信息的理解存在著模糊性，對知識(shí)的運(yùn)用存在著粗糙性，對經(jīng)驗(yàn)的判斷也存在著差異性，這就導(dǎo)致了推理過程的不確定性。目前，在專家系統(tǒng)的構(gòu)建過程中，如何進(jìn)行不確定性知識(shí)表示和推理，已成為人工智能研究的重要課題之一。其中，最具有代表性的是美國斯坦福大學(xué)肖特里菲（E.H.Shortliffe）等人提出的確定性理論（Confirmation Theory），該理論的核心是用可信度表示不確定性，以此建立了推理模型并在專家系統(tǒng)MYCIN中得到成功應(yīng)用。但是，確定性理論是基于推理過程中對應(yīng)的知識(shí)表示所涉及的相應(yīng)數(shù)據(jù)都是由一個(gè)專家依據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)給出，這就產(chǎn)生了由于專家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和分析問題的角度不同，提供的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)數(shù)據(jù)可能會(huì)有偏差，使構(gòu)建的智能系統(tǒng)可靠性降低。為解決這個(gè)問題，本文提出應(yīng)用專家群替代單一專家給出可信度參數(shù)，從而提高推理結(jié)論的可靠性，并對專家群信度的評價(jià)方法進(jìn)行了分析和應(yīng)用。

2 不確定性推理及可信度模型

基于可信度的不確定性推理方法比較簡單、直觀，但是也存在一定的缺點(diǎn)，其推出結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴于領(lǐng)域?qū)＜覍尚哦纫蜃拥闹付?，但如何合理且?zhǔn)確的把知識(shí)的可信度因子估計(jì)為一個(gè)數(shù)字卻是相當(dāng)困難的，而且一個(gè)數(shù)字在語義上究竟表示一個(gè)什么樣的確信度也難有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)尺度，特別當(dāng)知識(shí)由多個(gè)專家給出時(shí)，更難有統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn)，具有較濃厚的個(gè)人主觀判斷色彩，容易產(chǎn)生片面性。另外，推理中隨著推理鏈的延伸，可信度的傳遞將會(huì)越來越不可靠，誤差越來越大，當(dāng)推理深度達(dá)到一定深度時(shí)，有可能出現(xiàn)推出的結(jié)論不再可信的情況。所以在進(jìn)行推理前對專家給出的可信度因子的可靠性進(jìn)行檢測，即對專家群信度進(jìn)行評價(jià)是非常必要的。

3 專家群信度評價(jià)方法

專家群信度是指在研究對象評價(jià)過程中，專家群體對評價(jià)對象構(gòu)成要素的價(jià)值判斷（即對評價(jià)指標(biāo)賦予的定量性結(jié)果）的一致性程度。這里的一致性，指的是多數(shù)專家對某一評價(jià)指標(biāo)（或綜合評價(jià)指標(biāo)）測定結(jié)果之間的一致性，并非指該指標(biāo)的反復(fù)測量所得結(jié)果相互間保持的一致性。在不確定性推理各知識(shí)表示模型中的每個(gè)可信度因子都是由多名專家所組成的專家群共同給出的結(jié)果，由于每位專家對知識(shí)的理解不同、考慮問題的角度不同、所處的背景不同、自身水平的差異以及心理因素的作用，所給出的具體數(shù)據(jù)存在一定的差異，屬于隨機(jī)變量。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度出發(fā)，檢驗(yàn)專家群所得的結(jié)果是否一致相近，即考察專家之間的信度，是檢驗(yàn)其評價(jià)結(jié)果是否準(zhǔn)確的簡便而有效的方法。

在評價(jià)結(jié)果的處理過程中，肯德爾和諧系數(shù)檢驗(yàn)法是最常用的考察多位評分者評分的內(nèi)部一致性信度的檢驗(yàn)方法?？系聽柡椭C系數(shù)又稱系數(shù)，是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。

肯德爾和諧系數(shù)是按照被評價(jià)對象各構(gòu)成要素所獲得的等級及它們之間的差異大小，來衡量專家之間的意見一致性程度。如果計(jì)算所得的肯德爾和諧系數(shù)大，則表明專家群的意見較一致，反之，則表明意見分歧較大。分歧很大的評價(jià)結(jié)果，其準(zhǔn)確性自然較低。

準(zhǔn)則1：如果，那么有的把握可以斷定專家之間的評價(jià)結(jié)果不一致。

準(zhǔn)則2：如果，那么有的把握可以斷定專家之間的評價(jià)結(jié)果顯著一致。

在具體構(gòu)建專家系統(tǒng)推理算法時(shí)，如果采用專家群確定可信度的參數(shù)，需要依據(jù)上述準(zhǔn)則進(jìn)行判斷，如果滿足準(zhǔn)則2，則可進(jìn)行參數(shù)計(jì)算，具體計(jì)算過程詳見參考文獻(xiàn)2。

4 實(shí)例分析

結(jié)合上述所給出的評價(jià)專家群信度的方法，本文以MYCIN專家系統(tǒng)中的一條對感冒不同癥狀所賦予的權(quán)重為例，說明該方法的具體實(shí)現(xiàn)過程及可行性。

規(guī)則：

IF頭痛AND全身酸困無力AND發(fā)熱AND咳嗽THEN感冒

本例要求專家分別給出證據(jù)（頭痛）、（全身酸困無力）、（發(fā)熱）、（咳嗽）權(quán)重以及該條規(guī)則的規(guī)則強(qiáng)度的值。

對于此條規(guī)則，不同專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)會(huì)給出不同的具體數(shù)值，為考慮專家群整體意見，專家人數(shù)以大樣本數(shù)為宜。本例隨機(jī)抽取出由30名專家構(gòu)成的專家群給出的權(quán)重值和規(guī)則強(qiáng)度的值作為樣本，可以斷定由30位專家構(gòu)成的專家群評定的結(jié)果一致性很高，顯著一致。所以依據(jù)這30位專家構(gòu)成的專家群所給出的權(quán)值及規(guī)則強(qiáng)度進(jìn)行不確定性推理，推理最終得出的結(jié)論將具有很高的可靠性。

5 結(jié)論

（1）應(yīng)用專家群替代單一專家的可信度參數(shù)，減少了個(gè)體專家判斷的失誤程度；（2）選用肯德爾和諧系數(shù)檢驗(yàn)法對專家群信度進(jìn)行檢驗(yàn)，用統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)其是否達(dá)到顯著性水平，若其具有顯著意義，則表明多名專家給出的數(shù)據(jù)結(jié)果具有良好的一致性，專家群具有較高的信度。（3）此評價(jià)方法克服了不確定性推理最終結(jié)論的可信度隨著推理鏈的延伸而逐漸減小的缺點(diǎn)，提高了推理的可靠程度。

綜上所述，將肯德爾和諧系數(shù)檢驗(yàn)法應(yīng)用到不確定性推理對專家群信度的評價(jià)對人工智能不確定性推理過程具有重要的價(jià)值和意義。

[1]王永慶.人工智能原理與方法[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，2006.12

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[3]盛聚，謝式千，潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].北京：高等教育出版社，2006.4

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潘道華（1981-），女，黑龍江哈爾濱人，2009年畢業(yè)于黑龍江科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，獲得碩士學(xué)位，研究方向：人工智能，現(xiàn)工作于黑龍江民族職業(yè)學(xué)院，任計(jì)算機(jī)教師。