2 知识表示的模糊关系数据模型 - gcsce.doc

基于模糊关系数据模型的ITS研究 The Research Based on the Fuzzy Relationship Model in ITS 王陆* 董乐** 杨卉*** WANG Lu， DONG Le， YANG Hui 首都师范大学 现代教育技术中心 北京，中国 The Distance Learning research group, Computer Department, Capital Normal University Tel: 86-10* E-mail:wanglu@mail.cnu..edu.cn ** E-mail:dongle@mail.cnu..edu.cn ***hzl@Publica.bj.cninfo.net 知识表示是计算机智能导师系统(ITS)的关键问题之一，它决定了智能推理过程的有效性。由于知识的特征具有很大程度的模糊性，因此通常精确的关系模型不足以表达其相互关系。本文使用模糊关系数据模型讨论建立学科知识库的方法，并用隶属度函数及模糊中心数等方法描述知识点属性，以知识点的模糊关系建立知识库。并且，文中就实现基于模糊关系数据模型推理过程，给出了两个关键性的算法。 关键字：模糊知识表示；关系模型；智能导师系统 The knowledge representation is one of the key problem in ITS, it determines the validity of the intelligent inference. Because the characteristics of knowledge are fuzzy with high degree, the traditional relationship model is insufficient to describe their relationship. We present a fuzzy relationship model to construct the subject knowledge database, and to describe the characteristics of the knowledge point by giving them the attributes of the membership function or the fuzzy center number. We build the knowledge database with this fuzzy relationship model and we present two important algorithms about the inference process of the fuzzy relationship model in this paper. Keywords: Fuzzy Knowledge Representation; Relational Model; Intelligent Tutor System 1 引言 计算机智能导师系统，简称ITS系统 (Intelligent Tutor System)，是模仿人类教学专家的经验、方法来辅助教学工作的计算机系统[7]。在远程教学/学习系统中，ITS是实现异步学习方式的关键。一个基于教学过程的ITS模型，由知识库、学生模型、教学策略推理机等模块组成[8]。其中知识库包括有知识点属性数据库、知识点链接数据库和教学材料数据库三个部分，它们构成了ITS中的主要知识表示。学生模型主要由学生基本情况数据库和学生学习情况数据库组成，前者主要用于记录学生的个人基本情况，后者主要用于记录各知识点的学习测验成绩。教学策略推理机是由教学规则库和教学策略推理算法构成的。本文着重讨论模糊知识库的构成方法及推理机制。 ITS系统的知识表示可以使用关系数据模型[2][3]，采用关系数据库管理系统的一些功能来处理知识，可以用数据库的查询等操作代替推理。实践证明，这可大大提高处理效率。这样做不但便于把数据库技术应用于知识处理，而且还便于把数据库和知识库结合起来，组织成“智能数据库”。ITS系统模糊知识表示也同样可以使用关系数据模型。但是要引入模糊数学的概念和算法。 根据模糊数据库理论[5]，对一个值域D1，D2，…Dn上的模糊关系定义为一个二元组={R，f}，其中R表示D1×D2×…×Dn的一个子集，f是定义在R上满足0 ≤ f(r) ≤1的模糊隶属函数，表示相应的元组隶属于该关系的模糊程度。 f(r)=1表示r完全属于，f(r)=0表示完全不属于。f(r)的值越大，隶属程度越高。在实际表示时，一般把f(r)=0的元组删除，不保存在数据