基于可拓學(xué)和HowNet的策略生成系統(tǒng)研究進(jìn)展

楊春燕，李衛(wèi)華，湯龍，汪中飛，陶星

(1.廣東工業(yè)大學(xué) 可拓學(xué)與創(chuàng)新方法研究所，廣東 廣州 510006； 2. 廣東工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東 廣州 510006)

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基于可拓學(xué)和HowNet的策略生成系統(tǒng)研究進(jìn)展

楊春燕1，李衛(wèi)華2，湯龍1，汪中飛2，陶星2

(1.廣東工業(yè)大學(xué) 可拓學(xué)與創(chuàng)新方法研究所，廣東 廣州 510006； 2. 廣東工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東 廣州 510006)

摘要：在已有可拓策略生成系統(tǒng)框架基礎(chǔ)上，利用可拓信息-知識(shí)-策略形式化表示體系、HowNet的知識(shí)系統(tǒng)描述語言(KDML)和Agent的智能引導(dǎo)，建立了基于可拓學(xué)和HowNet的策略生成系統(tǒng)的基本流程和系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)了可拓策略生成系統(tǒng)解決矛盾問題的能力，改善了知識(shí)資源缺乏問題，提高了其問題模型建立的準(zhǔn)確性和知識(shí)處理能力。初步的應(yīng)用顯示了該研究的優(yōu)越性。把可拓學(xué)和HowNet這2個(gè)中國(guó)原創(chuàng)的理論和應(yīng)用工具相結(jié)合研究策略生成系統(tǒng)，將使這項(xiàng)有別于傳統(tǒng)研究思路的基礎(chǔ)研究取得重要突破，產(chǎn)生具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的成果。這也是為將來能實(shí)現(xiàn)矛盾問題的智能化處理作基礎(chǔ)性的工作。

關(guān)鍵詞：可拓學(xué)；HowNet；策略生成；可拓策略生成系統(tǒng)；矛盾問題

中文引用格式：楊春燕，李衛(wèi)華，湯龍，等. 基于可拓學(xué)和HowNet的策略生成系統(tǒng)研究進(jìn)展[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)， 2015, 10(6): 823-830.

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，信息和知識(shí)越來越多，各種系統(tǒng)越來越復(fù)雜，要考慮的參數(shù)越來越多，矛盾也越來越多。如何利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)信息量大、計(jì)算快的特點(diǎn)生成和搜索解決各領(lǐng)域矛盾問題的策略，已成為提高計(jì)算機(jī)智能化水平的關(guān)鍵。

目前，人們已經(jīng)能將大量工作交給計(jì)算機(jī)處理，并在許多方面得到了滿意的結(jié)果，比如科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、信息檢索、網(wǎng)絡(luò)通信等。但是在問題求解、特別是矛盾問題求解方面的研究還很不夠。人工智能領(lǐng)域確實(shí)花了很長(zhǎng)時(shí)間考慮問題求解，從中發(fā)展了搜索和問題歸約等技術(shù)[1]，但對(duì)于解決矛盾問題的策略生成并沒有解決，主要原因就在于系統(tǒng)沒有自動(dòng)生成解決矛盾問題的策略的功能。

所謂矛盾問題，是指人們要達(dá)到的目標(biāo)在現(xiàn)有條件下無法實(shí)現(xiàn)的問題。面向未來，無法處理矛盾問題的軟件和網(wǎng)絡(luò)、不能從解決用戶矛盾問題的角度出發(fā)的搜索引擎和信息平臺(tái)，就不是真正意義上的智能化。人們?cè)谟龅礁鞣N問題時(shí)，希望能夠利用網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)進(jìn)行創(chuàng)造性思維，輔助提出高水平的解決方案。這就需要計(jì)算機(jī)具有從主觀目標(biāo)出發(fā)，搜集客觀環(huán)境中有關(guān)的信息和知識(shí)，去生成解決矛盾問題的策略的能力。到目前為止，這方面的研究還較少見，但這是人類進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展的前沿課題，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域現(xiàn)代化進(jìn)程中無法回避的且難度較大的重要問題。

策略生成的問題是國(guó)內(nèi)外學(xué)者感到棘手的問題。Ilan Fischer指出，策略生成的2個(gè)方面是進(jìn)化發(fā)展和(強(qiáng)化)學(xué)習(xí)[2]。于勁松等[3]提出一種基于遺傳算法的診斷測(cè)試策略生成方法，他們利用遺傳算法的自適應(yīng)性、全局優(yōu)化性和隱含并行性，針對(duì)大規(guī)模診斷測(cè)試問題，能夠較快產(chǎn)生全局最優(yōu)的診斷測(cè)試策略。但這仍然屬于傳統(tǒng)的搜索解法。這些方法都沒有涉及解決矛盾問題的策略生成，因?yàn)樗鼈儧]有采用能解決矛盾問題的模型與推理技術(shù)。

可拓學(xué)[4-5]是中國(guó)學(xué)者創(chuàng)立的一門涉及范圍廣泛的橫斷學(xué)科，它用形式化模型研究事物拓展與變換的可能性和開拓創(chuàng)新的規(guī)律與方法，并用于解決矛盾問題。中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)“2009—2010智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科發(fā)展報(bào)告”[6]，詳細(xì)介紹了可拓學(xué)與智能科學(xué)相結(jié)合的基礎(chǔ)研究成果和應(yīng)用研究成果，如可拓邏輯、可拓策略生成、可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘、可拓模式識(shí)別等。通過多年來對(duì)智能科學(xué)和可拓學(xué)相結(jié)合的探討，初步建立了矛盾問題求解的基礎(chǔ)理論與基本方法[7-8]。

自可拓學(xué)的創(chuàng)立者蔡文研究員[9]1983年發(fā)表了處理矛盾問題這一研究方向的首篇論文以后，逐步開始建立處理矛盾問題的基礎(chǔ)理論和方法，并于2003年主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“可拓策略生成系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和基本方法研究”，出版了專著《可拓邏輯初步》[10]和《可拓策略生成系統(tǒng)》[11]，很多學(xué)者跟蹤研究，發(fā)表了一批相關(guān)論文[12-16]，研究了用形式化方法生成解決矛盾問題的策略所需要的邏輯基礎(chǔ)和工具。文獻(xiàn)[17-18]研究了通過Agent的智能引導(dǎo)建立可拓模型和讓Agent具有策略生成能力的方法。由科學(xué)出版社出版的專著《可拓工程》[19]和《可拓學(xué)》[20]中，集中介紹了“矛盾問題求解方法”的研究成果。

在上述理論和方法研究的基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)的一些學(xué)者也相繼開展了可拓策略生成的研究，開發(fā)了一些應(yīng)用于具體領(lǐng)域的策略生成系統(tǒng)軟件[21-24]。

前期對(duì)策略生成系統(tǒng)的研究?jī)H僅是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行的，還沒有充分涉及基于網(wǎng)絡(luò)上的知識(shí)資源解決矛盾問題的策略生成問題。該研究是一項(xiàng)很復(fù)雜、很艱巨的工作，大量的問題還需要繼續(xù)深入進(jìn)行研究。主要有3個(gè)方面：1)建立生成策略所需的知識(shí)庫的問題；2)解決矛盾問題的可拓變換的選取和收斂問題；3)如何表示、生成或獲取解決矛盾問題所需的變化知識(shí)(可拓知識(shí))。文獻(xiàn)[25]提出了“可拓信息-知識(shí)-策略形式化表示體系”，文獻(xiàn)[26-27]研究了基于變換的知識(shí)——可拓知識(shí)(包括可拓分類知識(shí)、可拓聚類知識(shí)、傳導(dǎo)知識(shí)、可拓知識(shí)鏈等)的表示和獲取方法及其計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，為處理矛盾問題提供了新的知識(shí)表示和獲取方法。目前這些研究也還僅限于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和規(guī)則知識(shí)庫中可拓知識(shí)的獲取。

HowNet(知網(wǎng))自從1999年3月在網(wǎng)上發(fā)布了研究成果的第1版，如今已有越來越多的人關(guān)注、應(yīng)用甚至發(fā)展知網(wǎng)[28-30]。筆者通過對(duì)HowNet的研究，認(rèn)為HowNet的建網(wǎng)方式、知識(shí)獲取和表達(dá)方式、事件概念分類方法和其自行設(shè)計(jì)的知識(shí)數(shù)據(jù)庫描述語言(knowledge database mark-up language,KDML)與可拓學(xué)中的基元(包括物元、事元、關(guān)系元以及由它們復(fù)合而成的復(fù)合元)表示體系類似，符合提出的解決矛盾問題的策略生成的知識(shí)需求，因此，探索了以HowNet作為策略生成的知識(shí)資源，結(jié)合可拓知識(shí)的獲取方法、拓展分析與共軛分析、可拓推理、可拓變換和矛盾問題求解的一般方法，研究當(dāng)人們遇到矛盾問題時(shí)，如何讓計(jì)算機(jī)利用HowNet上已有的信息和知識(shí)生成解決矛盾問題的策略，可以輔助解決現(xiàn)有策略生成系統(tǒng)研究中由于知識(shí)庫中知識(shí)不足致使生成的策略不足的問題，提高策略生成的智能化水平。

隨著HowNet技術(shù)的不斷完善，以HowNet的知識(shí)資源為基礎(chǔ)，借助其知識(shí)數(shù)據(jù)庫描述語言(KDML)等工具，將有望讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成(或人機(jī)結(jié)合引導(dǎo)生成)解決矛盾問題的策略。該研究具有開創(chuàng)性的科學(xué)意義，可為將來進(jìn)一步研制矛盾問題智能化處理系統(tǒng)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，同時(shí)也拓展了HowNet的應(yīng)用領(lǐng)域，必將有廣闊的應(yīng)用前景，且具有鮮明的自主創(chuàng)新性。

本文將介紹基于可拓學(xué)和HowNet的策略生成的主要步驟、系統(tǒng)的基本流程和系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)，并介紹一種基于WebService的4層可拓策略生成系統(tǒng)軟件架構(gòu)。研究顯示，將可拓學(xué)與HowNet這2個(gè)中國(guó)原創(chuàng)的理論和應(yīng)用工具相結(jié)合，研究解決矛盾問題的策略生成問題，可為策略生成研究提供一種新的思路。

1可拓策略生成的基本流程

文獻(xiàn)[11]中給出了可拓策略生成的基本步驟和基本流程。結(jié)合可拓學(xué)和HowNet，進(jìn)一步研究了解決矛盾問題的可拓策略生成的主要步驟如下：

1)針對(duì)需要解決的原始問題，首先要利用“可拓信息-知識(shí)-策略形式化體系”、Agent智能引導(dǎo)、結(jié)合HowNet的KDML語言，建立原問題的可拓模型，再根據(jù)問題目標(biāo)的要求和條件的限制，通過人機(jī)結(jié)合抽象出核問題的可拓模型。

2)進(jìn)入矛盾問題庫，用問題相似度判斷是否與已有矛盾問題相似(或相同)，若是，則進(jìn)入可拓策略庫，搜索選取相應(yīng)的策略，從而獲得解決矛盾問題的策略；否則，進(jìn)入下一步。

3)利用可拓集合與關(guān)聯(lián)函數(shù)，建立矛盾度函數(shù)，判斷問題矛盾的程度，若大于0，則認(rèn)為問題是偽矛盾問題，不需要解決，結(jié)束。否則，進(jìn)入下一步。

4)判斷問題的目標(biāo)和條件哪一個(gè)不能變，對(duì)可以變的目標(biāo)或條件進(jìn)行拓展分析或共軛分析，即進(jìn)入知識(shí)庫，選取其拓展型知識(shí)或共軛型知識(shí)，根據(jù)可拓推理規(guī)則，從而形成矛盾問題的拓展樹(發(fā)散樹、相關(guān)樹或蘊(yùn)含樹)，進(jìn)入下一步。若找不到拓展型知識(shí)或共軛型知識(shí)，則選取HowNet中與問題相關(guān)的知識(shí)或利用基于知識(shí)庫的可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘從HowNet中獲取與問題相關(guān)的可拓知識(shí)，從而形成矛盾問題的拓展樹，進(jìn)入下一步。

5)進(jìn)入可拓變換庫，選取可拓變換，再根據(jù)傳導(dǎo)變換，獲得變換后的問題樹，再利用矛盾度函數(shù)判斷變換后問題的矛盾程度是否大于0，若是，則獲得解決矛盾問題的可拓策略；否則，返回可拓變換庫，繼續(xù)選擇可拓變換或變換的運(yùn)算，直至獲得可拓策略。

6)通過上述步驟可以獲得多個(gè)可拓策略，再進(jìn)入知識(shí)庫的優(yōu)度評(píng)價(jià)模塊，選取評(píng)價(jià)特征和優(yōu)度評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)策略進(jìn)行評(píng)價(jià)篩選，并根據(jù)優(yōu)度對(duì)策略排序，選取優(yōu)度較高者，存入可拓策略庫，作為提供給決策者的參考策略。

根據(jù)上述步驟，可以進(jìn)一步細(xì)化獲得解決矛盾問題的可拓策略生成的流程，如圖1所示。

2可拓策略生成系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

基于可拓學(xué)與HowNet的策略生成系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)將與已有研究的基于數(shù)據(jù)庫的策略生成系統(tǒng)不同，它的知識(shí)庫中的知識(shí)不只來源于可拓學(xué)和所涉及專業(yè)特有的領(lǐng)域知識(shí)，還可以將HowNet作為解決矛盾問題的知識(shí)資源和獲取可拓知識(shí)的來源，主要包括基礎(chǔ)信息元庫、問題可拓模型庫、語義處理模塊、矛盾問題庫、知識(shí)庫、可拓變換庫、可拓策略庫等。其框架結(jié)構(gòu)如圖2所示。

基礎(chǔ)信息元庫是實(shí)現(xiàn)策略生成的基礎(chǔ)，按照“可拓信息-知識(shí)-策略形式化體系”的規(guī)范構(gòu)造，存放各種物、事、關(guān)系等信息，HowNet中的很多常識(shí)知識(shí)也可以用基元表示，因此也存放在該庫中。

問題可拓模型庫包括原問題的可拓模型和核問題的可拓模型，針對(duì)要解決的問題，根據(jù)文獻(xiàn)[20]中規(guī)定的問題可拓模型的建立方法，通過Agent智能引導(dǎo)和人機(jī)交互，首先建立原問題的可拓模型，然后根據(jù)目標(biāo)和條件的要求，抽象出核問題的可拓模型。文獻(xiàn)[32]研究了領(lǐng)域問題可拓模型庫的建立方法，并以教育領(lǐng)域的高考志愿填報(bào)系統(tǒng)為例，基于HowNet的知識(shí)庫，構(gòu)建了支持基于分類的可拓策略生成系統(tǒng)，具有一定的語義能力。

圖1　基于可拓學(xué)和HowNet的策略生成流程Fig.1　The flow chart of strategy-generating based on Extenics and HowNet

圖2　可拓策略生成系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)圖Fig.2　The frame structure of extension strategy-generating system

矛盾問題庫中的問題是經(jīng)過矛盾度判斷為矛盾問題的，包括不相容問題、對(duì)立問題或復(fù)合矛盾問題。矛盾問題庫中的問題，可以通過問題相似度與新的需要解決的問題進(jìn)行比對(duì)，為尋找解決矛盾問題的策略提供便利。

知識(shí)庫中的知識(shí)，是實(shí)現(xiàn)策略生成的重要部分。對(duì)可拓推理規(guī)則、關(guān)聯(lián)函數(shù)、優(yōu)度評(píng)價(jià)規(guī)則和基于數(shù)據(jù)庫的可拓知識(shí)，均已在前期研究中解決。在HowNet的KDML2000版中，通過一些特定的符號(hào)來描述義原之間的關(guān)系。由于HowNet本身就是一個(gè)具有語義的通識(shí)知識(shí)庫，可以借助其中義原及其語義關(guān)系的表達(dá)方式，對(duì)基元的結(jié)構(gòu)進(jìn)行重新構(gòu)造，利用KDML語言和基元、復(fù)合元的對(duì)應(yīng)關(guān)系，轉(zhuǎn)化為基元、復(fù)合元形式及他們的運(yùn)算式形式，從而作為今后解決矛盾問題的知識(shí)基礎(chǔ)。HowNet中的領(lǐng)域知識(shí)很少，而要建立的可拓策略生成系統(tǒng)一定是領(lǐng)域型的，因此，對(duì)不同的領(lǐng)域，可以根據(jù)KDML的要求和“可拓信息-知識(shí)-策略的形式化體系”重新構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫。還有一些其他類型的可拓知識(shí)，需要利用基于知識(shí)庫的可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘方法獲取。這就為解決矛盾問題提供了多種路徑。

可拓變換庫中有很多類型的變換，可以根據(jù)矛盾問題的目標(biāo)和條件中產(chǎn)生矛盾的屬性(特征)的相應(yīng)屬性值(特征值)的差異，選擇變換的類型，且實(shí)施變換后馬上利用矛盾度函數(shù)度量是否是有效變換；還應(yīng)該根據(jù)具體問題預(yù)設(shè)閾值、相關(guān)度、評(píng)價(jià)特征及其評(píng)價(jià)函數(shù)，以便在可拓變換庫中選擇變換時(shí)，既能保證生成的解決矛盾問題的有效策略足夠多，又能避免組合爆炸問題的發(fā)生。

可拓策略庫中存放各種不同類型矛盾問題的解決策略，當(dāng)以后再遇到矛盾問題時(shí)，可以首先利用文獻(xiàn)[33]建立的問題相關(guān)度計(jì)算方法，與問題庫中的已解決的問題進(jìn)行比對(duì)，如果有相似度達(dá)到一定閾值的問題，則可直接到可拓策略庫查詢對(duì)應(yīng)的問題所采取的解決策略，如果可用，則獲得解決該矛盾問題的可拓策略，否則，再進(jìn)行策略生成的全過程。建立該可拓策略庫，可提高解決矛盾問題的策略生成的有效性和可靠性。

文獻(xiàn)[34]結(jié)合面向服務(wù)的軟件體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)出一種基于WebService的4層可拓策略生成系統(tǒng)軟件架構(gòu)，如圖3所示。

圖3　基于WebService的可拓策略生成系統(tǒng)軟件架構(gòu)Fig.3　The software architecture of extension strategy-generating system based on WebService

基于此軟件架構(gòu)，并結(jié)合HowNet添加語義處理功能模塊，增強(qiáng)了計(jì)算機(jī)對(duì)自然語言表達(dá)的矛盾問題的處理能力，從而更準(zhǔn)確恰當(dāng)?shù)亟?。該文獻(xiàn)還對(duì)各模塊進(jìn)行了詳細(xì)分析，總結(jié)出每個(gè)模塊需要提供的功能，并進(jìn)行封裝，通過網(wǎng)絡(luò)提供Web服務(wù)接口，增強(qiáng)了模塊的通用性，并以教育領(lǐng)域的畢業(yè)生求職問題為例，證明了該架構(gòu)的可用性，也說明了該可拓策略生成系統(tǒng)的有效性。

文獻(xiàn)[35]還以企業(yè)提高客戶價(jià)值需求為案例，研制了結(jié)合HowNet 的可拓策略生成軟件，能利用人和計(jì)算機(jī)各自的優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)提高客戶價(jià)值提供技術(shù)支持。該軟件已申請(qǐng)軟件著作權(quán)。該研究進(jìn)一步說明了結(jié)合HowNet 的可拓策略生成系統(tǒng)的可靠性和有效性。

3結(jié)束語

可拓學(xué)研究用形式化定量化的方法去處理矛盾問題，通過30年的研究，已經(jīng)對(duì)此有了較系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，形成了可拓論、可拓創(chuàng)新方法、可拓推理及可拓集合和關(guān)聯(lián)函數(shù)等定性與定量相結(jié)合的工具，并研究了矛盾問題求解的一般理論與方法、可拓信息-知識(shí)-策略形式化體系、可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘、可拓策略生成系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和基本方法等。通過近年對(duì)相關(guān)理論與方法的研究，已逐步摸索到進(jìn)行策略生成系統(tǒng)研究的基本思路，開發(fā)了幾個(gè)解決具體矛盾問題的可拓策略生成系統(tǒng)。目前結(jié)合HowNet的相關(guān)研究成果進(jìn)行了更深入的研究，增強(qiáng)了可拓策略生成系統(tǒng)解決矛盾問題的能力，改善了知識(shí)資源缺乏問題，提高了其問題模型建立的準(zhǔn)確性和知識(shí)處理能力，可解決前期研究中遇到的難點(diǎn)問題。

本研究的主要特色和創(chuàng)新之處是：1)基于可拓學(xué)和HowNet研究解決矛盾問題的策略生成系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有研究中由于知識(shí)庫中的知識(shí)資源不足而導(dǎo)致生成的解決矛盾問題的策略不足的問題，同時(shí)也擴(kuò)展了HowNet的應(yīng)用領(lǐng)域，并具有鮮明的我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán);2)采取Agent智能引導(dǎo)和人機(jī)交互的方式，結(jié)合KDML，建立矛盾問題的可拓模型，能避免由于自然語言理解不足導(dǎo)致的可拓模型建立不恰當(dāng)?shù)膯栴};3)所研究的策略生成系統(tǒng)彌補(bǔ)了HowNet或其他知識(shí)管理系統(tǒng)無法應(yīng)用于產(chǎn)生解決矛盾問題的策略的不足。

可拓學(xué)和HowNet都是中國(guó)原創(chuàng)的理論和應(yīng)用工具，把它們相結(jié)合研究策略生成系統(tǒng)，將使這項(xiàng)有別于傳統(tǒng)研究思路的基礎(chǔ)研究取得重要突破，產(chǎn)生具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的成果。這也是為將來能實(shí)現(xiàn)矛盾問題的智能化處理作基礎(chǔ)性的工作。

參考文獻(xiàn):

[1]蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 1996.

[2]FISCHER I. Evolutionary development and learning: two facets of strategy generation[J]. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 2003, 6(1).

[3]于勁松, 徐波, 李行善. 基于遺傳算法的序貫診斷測(cè)試策略生成[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2004, 16(4): 833-836.

YU Jinsong, XU Bo, LI Xingshan. Generation of test strategy for sequential fault diagnosis based on genetic algorithms[J]. Journal of System Simulation, 2004, 16(4): 833-836.

[4]CAI Wen. Extension theory and its application[J]. Chinese Science Bulletin, 1999, 44(17): 1538-1548.

[5]CAI Wen, YANG Chunyan, WANG Guanghua. A new cross discipline—extenics[J]. Science Foundation in China, 2005, 13(1): 55-61.

[6]中國(guó)人工智能學(xué)會(huì). 2009-2010智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科發(fā)展報(bào)告[M]. 北京: 中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社, 2010.

[7]楊春燕, 李衛(wèi)華, 李小妹. 矛盾問題智能化處理的理論與方法研究進(jìn)展[J]. 廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 28(1): 86-94, 97.

YANG Chunyan, LI Weihua, LI Xiaomei. Recent research progress in theories and methods for the intelligent disposal of contradictory problems[J]. Journal of Guangdong University of Technology, 2011, 28(1): 86-94, 97.

[8] YANG Chunyan, CAI Wen. Extenics： theory， method and application[M]. Beijing: Science Press, 2013： 25-30.

[9]CAI Wen. Extension set and non-compatible problems[M]//Qian. Advances in Applied Mathematics and Mechanics in China. Beijing: International Academic Pubishers, 1990: 1-21.

[10]蔡文, 楊春燕, 何斌. 可拓邏輯初步[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2003.

[11]李立希, 楊春燕, 李鏵汶. 可拓策略生成系統(tǒng)[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2006.

[12]于躍. 圖像識(shí)別可拓策略生成系統(tǒng)的研究[D]. 濟(jì)南: 山東大學(xué), 2013.

YU Yue. Research on image recognition of extension strategy generating system[D]. Jinan, China: Shandong University, 2013.

[13]黃海鷗. 可拓策略生成系統(tǒng)算法研究及其在企業(yè)管理中的應(yīng)用[D]. 長(zhǎng)春: 長(zhǎng)春理工大學(xué), 2009.

HUANG Hai'ou. Algorithm research for ESGS and its application in business management[D].Changchun, China: Changchun University of Science and Technology, 2009.

[14]陳智斌, 彭平, 陳宇亮. 基于可拓策略生成技術(shù)的商品搜索服務(wù)改進(jìn)研究[J]. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí), 2009, 39(4): 160-167.

CHEN Zhibin, PENG Ping, CHEN Yuliang. Research on improvement of product search service base on extension strategy generating technique[J]. Mathematics in Practice and Theory, 2009, 39(4): 160-167.

[15] 陳軍偉. 基于知識(shí)的智能鞋品概念設(shè)計(jì)策略生成系統(tǒng)[D]. 青島: 青島大學(xué), 2009

CHEN Junwei. An intelligent footwear CACD system based on knowledge[D]. Qingdao, China: Qingdao University, 2009.

[16]方耀楣, 李儉, 崔霽. 基于可拓方法的城市拆遷的策略生成[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2006, 38(7): 1179-1183.

FANG Yaomei, LI Jian, CUI Ji. Strategy formation for urban house pulling down and migration using extension methods[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2006, 38(7): 1179-1183.

[17]李衛(wèi)華, 楊春燕. Agent識(shí)別矛盾問題核問題的方案研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué), 2010, 32(8): 127-129, 137.

LI Weihua, YANG Chunyan. The scheme research for identifying the kernel problem of the contradiction problems with agents[J]. Computer Engineering & Science, 2010, 32(8): 127-129, 137.

[18] 李衛(wèi)華, 傅曉東. 智能Agent的可拓策略生成機(jī)制[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2006, 38(7): 1150-1152.

LI Weihua, FU Xiaodong. Extension strategy generation mechanism of intelligent Agent[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2006, 38(7): 1150-1152.

[19]楊春燕, 蔡文. 可拓工程[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2007.

[20]楊春燕, 蔡文. 可拓學(xué)[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2014.

[21]趙燕偉, 占勝, 趙福貴, 等. 基于可拓實(shí)例推理的產(chǎn)品族配置系統(tǒng). 軟件著作權(quán)號(hào): 2010SR011081[Z].

ZHAO Yanwei, ZHAN Sheng, ZHAO Fugui, et al. Reasoned product configuration design system based on extension examples. Copyright registration No.: 2010SR011081[Z].

[22]楊國(guó)為, 王鈺, 陳軍偉. 基于層次化矛盾求解的鞋品創(chuàng)新設(shè)計(jì)策略生成系統(tǒng). 軟件著作權(quán)號(hào): 2009SR01561[Z].

YANG Guowei, WANG Yu, CHEN Junwei. Innovative shoes design strategy generation system based on hierarchical conflict resolution. Copyright registration no.: 2009SR01561[Z].

[23]李衛(wèi)華, 方卓君, 楊春燕. 自助游可拓策略生成系統(tǒng)軟件V1.0. 軟件著作權(quán)號(hào): 2011SR063980[Z].

LI Weihua, FANG Zhuojun, YANG Chunyan. DIY tour extension strategy generation system softwareV1.0. Copyright registration no.: 2011SR063980[Z].

[24]李興森, 朱正祥. 可拓策略輔助生成系統(tǒng). 軟件著作權(quán)號(hào): 2010SR006257[Z].

LI Xingsen, Zhu Zhengxiang. Extension strategy aided generation system. Copyright registration no.: 2010SR006257[Z].

[25]楊春燕, 蔡文. 可拓信息-知識(shí)-智能形式化體系研究[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2007, 2(3): 8-11.

YANG Chunyan, CAI Wen. A formalized system of extension information-knowledge-intelligence[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2007, 2(3): 8-11.

[26]蔡文, 楊春燕, 陳文偉, 等. 可拓集與可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2008.

[27]楊春燕, 李小妹, 陳文偉, 等. 可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘方法及其計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)[M]. 廣州: 廣東高等教育出版社, 2010.

[28]董振東, 董強(qiáng), 郝長(zhǎng)伶. 知網(wǎng)的理論發(fā)現(xiàn)[J]. 中文信息學(xué)報(bào), 2007, 21(4): 3-9.

DONG Zhendong, DONG Qiang, HAO Changling. Theoretical findings of HowNet[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2007, 21(4): 3-9.

[29]董振東. 語義關(guān)系的表達(dá)和知識(shí)系統(tǒng)的建造[J]. 語言文字應(yīng)用, 1998, (3): 76-82.

DONG Zhendong. Expression of Semantic relationship and establishment of knowledge system[J]. Applied Linguistics, 1998, (3): 76-82.

[30]趙應(yīng)秋, 羅軍, 張君艷. 基于知網(wǎng)的詞語語義相關(guān)度計(jì)算[J]. 信息技術(shù), 2010, (3): 90-93.

ZHAO Yingqiu, LUO Jun, ZHANG Junyan. Word semantic relevancy computation based on HowNet[J]. Information Technology, 2010, (3): 90-93.

[31]楊春燕, 蔡文. 可拓學(xué)與矛盾問題智能化處理[J]. 科技導(dǎo)報(bào), 2014, 32(36): 15-20.

YANG Chunyan, CAI Wen. Extenics and intelligent processing of contradictory problems[J]. Science & Technology Review, 2014, 32(36): 15-20.

[32]陶星. 基于知網(wǎng)的領(lǐng)域可拓基礎(chǔ)庫的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 廣州: 廣東工業(yè)大學(xué), 2015.

TAO xing. Research and implementation of extension domain base on HowNet[D]. Guangzhou, China: Guangdong University of Technology, 2015.

[33]曹禮園, 李衛(wèi)華. 基于基元和知網(wǎng)的問題相關(guān)度計(jì)算[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2015, 10(2): 234-239.

CAO Liyuan, LI Weihua. Calculation of correlation problem based on basic element and HowNet[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2015, 10(2): 234-239.

[34]汪中飛. 結(jié)合知網(wǎng)的ESGS軟件架構(gòu)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 廣州: 廣東工業(yè)大學(xué), 2015.

WANG Zhongfei. Research and implementation of software architecture of ESGS based on HowNet[D]. Guangzhou, China: Guangdong University of Technology, 2015.

[35]李衛(wèi)華, 楊春燕. 結(jié)合HowNet的可拓策略生成軟件研制[J]. 科技導(dǎo)報(bào), 2014, 32(36): 32-36.

LI Weihua, YANG Chunyan. Develop an extension strategy generating software system combined with HowNet[J]. Science & Technology Review, 2014, 32(36): 32-36.

楊春燕，女，1964年生，研究員，全國(guó)可拓學(xué)研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)帶頭人之一。主要研究方向?yàn)榭赏卣摵涂赏貏?chuàng)新方法及其在人工智能、管理決策、信息與知識(shí)管理等領(lǐng)域中的應(yīng)用研究工作。主持3項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、3項(xiàng)廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目和1項(xiàng)廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目。獲廣東省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、三等獎(jiǎng)2項(xiàng)，獲中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)首屆"吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)創(chuàng)新獎(jiǎng)"一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文90余篇，出版專著9部。

李衛(wèi)華，女，1957年生，教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橹悄苘浖?、面向Agent計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)、可拓策略生成系統(tǒng)等，發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇。

湯龍，男，1985年生，講師，廣東工業(yè)大學(xué)可拓學(xué)與創(chuàng)新方法研究所，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)可拓學(xué)專業(yè)委員會(huì)青年部副部長(zhǎng)。主要研究方向?yàn)榭赏夭呗陨膳c可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘，目前主持國(guó)家自然科學(xué)基金1項(xiàng)，廣東省教育廳項(xiàng)目1項(xiàng)，在SCI、EI以及國(guó)內(nèi)核心期刊共發(fā)表論文6篇。

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.tp.20151110.1354.026.html

英文引用格式：YANG Chunyan， LI Weihua， TANG Long， et al. Strategy-generating system based on Extenics and HowNet[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2015, 10(6): 823-830.

Strategy-generating system based on Extenics and HowNet

YANG Chunyan1， LI Weihua2， TANG Long1, WANG Zhongfei2, TAO Xing2

(1. Research Institute of Extenics and Innovation Methods, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China；2. School of Computers, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)

Abstract：Due to the lack of a sufficient knowledge base, traditional extension strategy-generating systems (ESGS) are often not sufficiently robust to generate effective strategies for solving given contradictory problems. To overcome this drawback, this paper proposes the use of the HowNet knowledge base to help ESGS to generate strategies. We established the basic flow chart and system frame structure using the formalized system of extension information knowledge-strategy, the knowledge database description language (KDML) of HowNet, and the intelligence guidance by Agent. Preliminary applications have shown the superiority of this concept. Combining Extenics with HowNet, both original Chinese theories and application tools, respectively, will establish a research foundation that will necessarily diverge from traditional research ideas toward the likelihood of significant breakthrough. This research will produce original results characterized by independent intellectual property rights, which will make possible the realization of the intelligent processing of contradictory problems in the future.

Keywords：Extenics; HowNet; strategy-generating; extension strategy-generating system (ESGS); contradictory problem

作者簡(jiǎn)介：

通信作者：楊春燕. E-mail：flyswallow@126.com.

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273306)；廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012B061000012).

收稿日期：2015-07-23. 網(wǎng)絡(luò)出版日期：2015-11-10.

中圖分類號(hào)：TP18

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1673-4785(2015)06-0823-08

DOI:10.11992/tis.201507057