一種原因追溯方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種原因追溯方法，屬于計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在一類被完全認(rèn)知的對(duì)象系統(tǒng)中，每個(gè)具體實(shí)體對(duì)象都具有本類的共性，每一個(gè) 原因的發(fā)生都會(huì)引起一個(gè)(組)效果(或現(xiàn)象）的發(fā)生，不同的原因引起的效果(或現(xiàn)象)會(huì)存 在不同，這種不同正是區(qū)別不同成因的重要特征和依據(jù)。
[0003] 對(duì)于一類已經(jīng)被認(rèn)知的對(duì)象，其中某個(gè)實(shí)體對(duì)象出現(xiàn)異常或意外的效果(或現(xiàn)象） 時(shí)，為了使其恢復(fù)正常或試圖再次重現(xiàn)這種意外時(shí)，需要對(duì)引起異常或意外的效果（或現(xiàn) 象）的原因進(jìn)行追溯，一方面能夠從根源入手解決問題，達(dá)到消除異?；蛞馔獾男Ч?或現(xiàn) 象），另一方面運(yùn)用本方法追溯原因的過程和結(jié)果獲得尋求新的原因、新的現(xiàn)象或新的因果 聯(lián)系的機(jī)會(huì)。原因追溯的準(zhǔn)確性和速度，對(duì)后期準(zhǔn)確選擇有效方案以及能否盡早實(shí)施正確 的方案有著極為重要的影響。
[0004] 由于對(duì)象系統(tǒng)的復(fù)雜性不同和對(duì)于對(duì)象系統(tǒng)認(rèn)識(shí)程度的原因，以及單一系統(tǒng)可以 綜合成更為復(fù)雜的系統(tǒng)的原因?，F(xiàn)有的追溯方法多涉及單獨(dú)的某一樣事件或者某種事故專 門追溯，其應(yīng)用面比較窄，不能通用，如有的追溯方法采用樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行追溯，其中每個(gè)內(nèi)部 節(jié)點(diǎn)表不一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種類別，其在 追溯葉節(jié)點(diǎn)的原因時(shí)，發(fā)現(xiàn)某個(gè)分支條件不符時(shí)，則需要退回上級(jí)分支節(jié)點(diǎn)，選擇其他分支 繼續(xù)追溯葉節(jié)點(diǎn)，其追溯過程時(shí)間長(zhǎng)，效率不高。同時(shí)，做出判別技術(shù)要求相對(duì)較高，增加了 普及使用的難度。對(duì)于不同對(duì)象的原因追溯，需要編寫專門的樹節(jié)點(diǎn)條件，進(jìn)行使用，方法 的通用性不強(qiáng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：為克服上述問題，提供一種適用于各種事故或錯(cuò)誤 的快速的原因追溯方法。
[0006] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0007] -種原因追溯方法，包括以下步驟：
[0008] S1:初始化因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)，所述因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)中包括一類對(duì)象的異?，F(xiàn)象和 引起該異?，F(xiàn)象的原因，以及異?，F(xiàn)象和其原因之間的因果關(guān)系；
[0009] S2:在異?，F(xiàn)象列表中選出當(dāng)前已知狀態(tài)的異?，F(xiàn)象，根據(jù)因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)中的 因果關(guān)系，形成新的因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)并記錄追溯到的原因；
[0010] S3:輸出追溯到的原因作為結(jié)果信息。
[0011]優(yōu)選地，所述步驟S2具體為:依次選出當(dāng)前已知是否發(fā)生的異?，F(xiàn)象，建立新的原 因組，記錄追溯到的原因，建新的現(xiàn)象組，建立新的因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)；
[0012] "建立所述新的原因組，記錄追溯到的原因"具體如下：
[0013] 把所述異常現(xiàn)象拆分成確認(rèn)已發(fā)生的第一現(xiàn)象組、確認(rèn)未發(fā)生的第二現(xiàn)象組和未 被確認(rèn)狀態(tài)的第三現(xiàn)象組；
[0014] 分別在所述因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)中找到第一現(xiàn)象組、第二現(xiàn)象組和第三現(xiàn)象組對(duì)應(yīng)的 原因組形成第一原因組、第二原因組和第三原因組；
[0015] 以第一原因組為基礎(chǔ)，刪除其中與第二原因組重復(fù)的原因后形成第四原因組；
[0016] 以第四原因組為基準(zhǔn)在第三原因組中進(jìn)行比較，將所述第四原因組中與所述第三 原因組中不重復(fù)的原因記錄為追溯到的原因，將所述第四原因組中與所述第三原因組中存 在重復(fù)的原因建立新的原因組，當(dāng)所述第四原因組中已經(jīng)不存在與所述第三原因組有重復(fù) 的原因時(shí)，則表示繼續(xù)追溯的條件已經(jīng)不存在，將執(zhí)行步驟S3。
[0017] 建立新的現(xiàn)象組的過程如下：
[0018] 在所述第三現(xiàn)象組中刪除與所述新的原因組中任何一個(gè)原因不存在因果關(guān)系的 異?，F(xiàn)象，剩余的異?，F(xiàn)象為新的現(xiàn)象組；
[0019] 建立所述新的因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)過程如下：
[0020] 根據(jù)原始因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)中記錄的因果關(guān)系，為新的原因組和新的現(xiàn)象組建立因 果關(guān)系，形成新的因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)。
[0021] 優(yōu)選地，所述"結(jié)果信息"還包括已經(jīng)被確認(rèn)過狀態(tài)的現(xiàn)象組和被追溯到的原因之 間對(duì)應(yīng)的因果關(guān)系。
[0022] 優(yōu)選地，當(dāng)所述第一現(xiàn)象組缺損時(shí)，即輸入未包括確認(rèn)存在現(xiàn)象時(shí)，則采用所述第 三現(xiàn)象組替代所述第一現(xiàn)象組，同時(shí)保留第三現(xiàn)象組。
[0023] 優(yōu)選地，當(dāng)一個(gè)異?，F(xiàn)象可對(duì)應(yīng)多類對(duì)象時(shí)，則以該異?，F(xiàn)象分別與對(duì)應(yīng)的多類 對(duì)象建立的多個(gè)因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)，同時(shí)并行執(zhí)行步驟S1-S3。
[0024] 優(yōu)選地，每執(zhí)行一次S2步驟稱為一次原因追溯，以新的因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)運(yùn) 行N次運(yùn)行S2步驟為N+1次原因追溯。
[0025] 優(yōu)選地，每執(zhí)行完一次S1步驟至S3步驟稱為1級(jí)追溯。
[0026] 優(yōu)選地，還包括"N級(jí)追溯"步驟:N次執(zhí)行從S1步驟至S3步驟稱為N級(jí)追溯，且每一 級(jí)追溯所使用的原始因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)不同。
[0027] 優(yōu)選地，所述因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)通過矩陣來表示:異常現(xiàn)象集合P，包含N個(gè)異?，F(xiàn)象 元素，記做Pl，即第i個(gè)異?，F(xiàn)象，i從1到N;引起異?，F(xiàn)象的原因的集合S，包含Μ個(gè)引起異常 現(xiàn)象的原因元素，記做即第j個(gè)引起異常現(xiàn)象的原因，j從1到Μ;因果關(guān)系集合R，包含NX Μ個(gè)關(guān)系元素，記做 rij，即第i個(gè)異?，F(xiàn)象和第j個(gè)引起異?，F(xiàn)象的原因之間的關(guān)系。
[0028] 優(yōu)選地，所述因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)通過表結(jié)構(gòu)來表示:僅包含異?，F(xiàn)象和能引起該異 常現(xiàn)象的原因的對(duì)照關(guān)系，由該對(duì)照關(guān)系組成的記錄在表結(jié)構(gòu)中具有唯一性，不同對(duì)照關(guān) 系的集合組成某對(duì)象類的因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)。
[0029] 本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明可以針對(duì)不同種類對(duì)象進(jìn)行原因追溯，相比于現(xiàn)有 技術(shù)采用樹結(jié)構(gòu)的追溯方法，本發(fā)明可以快速的找到異?，F(xiàn)象原因，因?yàn)樵摬煌N類對(duì)象 可以為各行各業(yè)的機(jī)械、計(jì)算機(jī)程序或各種重復(fù)的具體事件，所以本發(fā)明可以為各種行業(yè) 的異常狀況快速尋找原因，讓使用者針對(duì)相應(yīng)的原因解決問題，節(jié)省了使用者自己的排查 時(shí)間，使生產(chǎn)或者事情快速恢復(fù)正常，提高了效率，并且本方法還可作為人工智能機(jī)器人的 基礎(chǔ)認(rèn)知途徑，智能機(jī)器人可以通過本方法對(duì)其識(shí)別的異常現(xiàn)象進(jìn)行追溯原因，找到其結(jié) 果，了解異?，F(xiàn)象發(fā)生的原因，并采取相應(yīng)的策略，使其具有解決問題的能力。
【附圖說明】
[0030] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明。
[0031] 圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的流程圖；
[0032]圖2是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的示意圖；
[0033] 圖3是本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的示意圖；
[0034] 圖4是本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的示意圖；
[0035] 圖5是本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的示意圖；
[0036] 圖6是本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的示意圖；
[0037]圖7是本發(fā)明方法的流程圖；
[0038] 圖8是本發(fā)明中表結(jié)構(gòu)的追溯過程圖；
[0039] 圖9是本發(fā)明中表結(jié)構(gòu)的另一個(gè)追溯過程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0040] 現(xiàn)在結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。這些附圖均為簡(jiǎn)化的示意圖，僅以 示意方式說明本發(fā)明的基本結(jié)構(gòu)，因此其僅顯示與本發(fā)明有關(guān)的構(gòu)成。
[0041 ] 實(shí)施例1
[0042] 如圖1所示的本發(fā)明所述一種原因追溯方法，包括以下步驟：
[0043] S1:初始化因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)，所述因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)中包括一類對(duì)象的異?，F(xiàn)象和 引起該異?，F(xiàn)象的原因，以及異?，F(xiàn)象和引起異常的原因之間的因果關(guān)系，所述一類對(duì)象 為已被認(rèn)知的之間有共性的對(duì)象，該對(duì)象為現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界中遵循自然規(guī)律并且已被 人類認(rèn)知的事件，可以是例如刮風(fēng)下雨等事件，也可以是虛擬環(huán)境中的事件，例如程序崩潰 或傳輸失敗等；
[0044] 所述因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)為人工智能技術(shù)中的符合特定結(jié)構(gòu)規(guī)則的數(shù)據(jù)集合，本發(fā)明 僅提供因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)的各構(gòu)成要素，各要素之間的關(guān)系，以及進(jìn)行追溯時(shí)如何使用因果 關(guān)系知識(shí)庫(kù)中的信息，具體的因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)中的現(xiàn)象、原因以及關(guān)系由相應(yīng)領(lǐng)域的技術(shù) 人員補(bǔ)充，并且因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)的具體體現(xiàn)方式可以但不限于矩陣結(jié)構(gòu)，例如串表結(jié)構(gòu)和 其他的結(jié)構(gòu)，所述因果關(guān)系知識(shí)庫(kù)中的異?，F(xiàn)象為普通的現(xiàn)象中出現(xiàn)的反?；蛘邩O端的情 況，為不同情況下不容易發(fā)生的現(xiàn)象，其具體采用現(xiàn)有技術(shù)可以進(jìn)行檢驗(yàn)檢測(cè)到的（例如電 壓、電流），或常識(shí)性的知識(shí)(例如是否下雨了、燈是否亮了），而不是經(jīng)驗(yàn)和感覺(例如感覺 有點(diǎn)冷或感覺很悶熱）；
[0045] S2:在因果關(guān)系知