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“ “ 年月 （ “ “ ）“ 5 “ 5 5 ; . 3 2 A B / . ; 0 ; C 1 D . 6 E, . 2 3， 简称 A C ,） 、 矿床模型知识规则库 （ ; . 3 2 A B / . ; 0 ; A F 3 / B 1 2 . 6 E 0 ; - 6 0 ; 9 0 - 3 . I 0 0 1 B 3 - . / 0 1, . 2 3 J** 矿床地质 断裂褶皱相交、 交切部位 “ 矿床模型知识规则库 （ 2 6 * - 9“ * - 04 56 * - 34 56 * - 4 5 6 * - A4 5 6 * * * B C D 76 *［， 2 6 9 - 9 “ 9 - 34 5 6 9 - B C D 76 9［“， ］ ／6 9 - 3 深大断裂带及其旁侧次级断裂带发育 的中酸性岩体分布区 6 9 - 陆相火山喷发盆地或火山断陷盆地、 次 火山活动区 6 9 成矿地质构造环境有利 ／ . . . . . . 3 . 7 推理 推理是指依据一定的原则从已有的事实推出结 论的过程， 这个原则就是推理的核心。专家系统中 的自动推理是知识推理。而知识推理是指在计算机 或智能机器中， 在知识表达的基础上， 进行机器思 维， 求解问题， 实现知识推理的智能操作过程。 按照问题求解推理过程的推理方向， 可以分为 正向推理、 反向推理、 正反向混合推理三种自动推理 方法。正向推理是由原始数据出发， 按照一定策略， 运用知识库中专家的知识， 推断出结论的方法。这 种推理方式由于是由数据到结论， 所以也叫数据驱 动策略。反向推理是先提出假设 （结论） ， 然后去找 支持这个结论证据的方法， 这种由结论到数据的策 略称为目标驱动策略。正反向混合推理一般是先根 据原始数据， 通过正向推理， 提出假设， 再运用反向 推理， 进一步寻找支持假设的证据。如此反复， 这个 过程就是正反向混合推理。 推理机构的运行依靠推理规则， 即E “ 、 E F 1G 的支撑。 在地质学中， 地质成矿规律实际上是各种假说， 假说的结论由地质观测证据支持， 而地质证据有可 能又是另一地质假说的结论， 即证据和假说是相对 的。在推理网络中， 必须反映出这种证据和假说的 相对关系， 而这种证据2假说2证据的复杂关系是依靠 一定的推理关系来联接的。 在证据和假说之间存在着下列0种基本推理关 系 “似然推理关系 在似然推理关系中， 不同的证 据可对一个假说有不同的支持程度， 称为规则强度， 它可用可能性比率值来表达。每个规则强度值测定 了一个断言概率的变化是如何影响其他断言的。 规则中一个给定的事实证据可以存在或不存 在， 这可分别用可信度概率值来说明。一般说来， 证 据事实的存在与否是非确定性的， 系统通过在这两 个极端值之间进行插值， 来计算可能性概率。显然， 证据不确定必然会随之改变结论的可信度。推理中 概率的变化及其结合， 可采用贝叶斯公式。 规则可信度由矿床地质专家在设计模型时提出 来， 通过把表达程度的自然语言转换成数字来表示， 例如本系统表示存在与否的描述及其可信度概率值 如表0所示。 逻辑推理关系 推理网络中有些规则的证据 与假说之间是一种逻辑关系， 即一种假说的真假值 由证据的布尔函数式确定。基本的三种逻辑关系是 “与”（6 7 8） 、“或”（4 5） 、“非”（7 4 B） 。例如斑岩体中钠 长石交代斜长石 （ *） 、 白云母交代斜长石 （ 9） 和绿 帘石交代斜长石 （ 0） 三种交代作用地质证据对斑岩 体内核心带形成有利 （H） 关系如图0所示， 这就是一 种逻辑推理关系。H的值为 HI（ *4 5 9）6 7 8 （7 4 B 0） 顺序推理关系 在断言之间有时会有一定次 序， 必须按照一定的顺序考虑断言。例如， 在考虑大 陆边缘地带的年代之前， 首先要确定该地带是否存 在， 所以系统向用户进行提问及获取事实证据是有 /** 第9 /卷第*期何凯涛等数字矿床模型研究与系统实现 表可信度描述及取值 “ 系统有机融合， 完成成矿远景区定位及级别优 选评价。 数字矿床模型工作的三步评价步骤 （陈毓川等， ） 形成了三级推理网络 （图2 5 / 0 ， 信息查询， 获取每个单元中含有的找矿标志 信息， 只有当这个单元包含全部标志时， 才认为这个 单元是一个有利的单元， 否则作为不满足条件的单元 删除， 最后剩下的单元将是所需要的预测单元。 （） 成矿远景区优选 以自主开发的矿产资源 9 ;评价系统软件 A ;为辅助工具 （肖克炎等， ’ “ “ B） ， 在获取空间定位单元的基础上， 进行进一步 的靶区优选， 确定成矿远景区级别。 结语 数字矿床模型中包含有地质信息、 地球物理、 地 球化学、 遥感地质、 构造、 矿产等多学科地学内容， 数 字矿床模型的组成结构主要包括三个部分 矿床知 C 矿床地质 ’ “ “ 年
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