應用模糊知識本體發展賽事預測系統

Applying Fuzzy Ontology to develop Race Forecast System

陳昱先(Yu-Shien Chen)

指導教授 ： 戚玉樑

中原大學/商學院/資訊管理研究所/碩士(2013年)

https://doi.org/10.6840/cycu201301005

摘要

自古以來在人類的行為中，處處可見各式各樣的預測活動，人類透過預測來協助未來的決策方向。而在資訊科技的發展歷史中，也有許多以歷史資料訓練電腦能夠協助人類決策的系統，但由於過去的訓練集中帶有的資訊以明確的資料集為主，系統無法完全表達出人類對於事物的認知以及感受，因此在判斷上會有失公允。為能夠提升預測系統的準確度，且打破以傳統明確集合為主的訓練方式，本研究嘗試利用模糊理論結合知識本體建置，透過特定領域的需求分析，收集相關的領域知識，建立完整的領域本體概念，另外藉由模糊理論將機器無法辨識的人類經驗法則及事物認知制定模糊概念與函數屬性，處理領域中的自然語言所帶有的模糊因素，轉化為系統可理解的數據區間。使用者則透過Web-based網頁介面，直接獲取所需要的預測結果。本研究藉由MLB美國職棒大聯盟為案例設計預測系統，主要的三項設計包括(1)知識擷取與知識塑模，分析賽事的主要概念特徵，並轉換為概念化資訊；(2)模糊理論結合，藉由模糊邏輯插件建立模糊屬性及函數；(3)預測系統設計，加入經驗法則以及球隊近況等模糊化屬性加強預測系統準確度。實驗中以大聯盟賽事作為實例驗證，模糊知識對於數據性預測的結果確實達到修正的效果。

關鍵字

模糊理論 ； 賽事預測 ； 知識本體 ； 專家系統

並列摘要

Since ancient time, forecasting has seen everywhere in human’s history. People used forecasting to help decision-making, moreover, in the history of the IT development, many systems using historical data sets to train computer for assist the human decision-making, but in the past, training sets with the information was focused on the crisp information set, therefore, the system couldn’t fully expressed human’s cognition and feelings, which cause imprecisely decision. Be able to enhance the accuracy of the forecasting and break the traditional training way of crisp set, this research tries to use fuzzy theory combined ontology with specific areas of needs analysis, collecting the relevant domain knowledge, then build domain knowledge completely. Otherwise, machine didn’t recognize human’s experience and cognitive knowledge, so the research defines fuzzy concepts and membership function by fuzzy theory for fuzzy factors in knowledge domain, thus machine can know these data with number interval. The user can query through the Web-based interface, directly access to the forecast results. The system using Major League Baseball for the case of race prediction, main system design includes (1) knowledge acquisition and knowledge modeling; (2) fuzzy theory combination; (3) forecasting system design, which enhance the accuracy of the prediction system. After the experiment with MLB race stat, fuzzy factors correct forecasting outcomes.

並列關鍵字

Expert system ； Ontology ； Fuzzy theory ； Race forecasting

參考文獻

Yang, T. T., Swartz, T. (2004). A two-stage Bayesian Model for predicting winners in Major League Baseball.Journal of Data Science, 2(1), 61-73.

林原宏（2002）。模糊語意量表的語意模糊數建構演算與實證分析。中央研究院調查研 究期刊，1(11)，31-71

張育維（2013）。改良式類神經網路預測模式於股價預測之研究。北商學報, 23, 1-18.

陳月香與王天津（2005）。建立模糊決策支援系統-以供應商選擇策略為例。

Bobillo, F. &Straccia, U. (2011). Fuzzy ontology representation using OWL 2. International Journal of Approximate Reasoning, 52(7), 1073-1094.