工智能及專家系統(tǒng)(敖志剛)第8章 專家系統(tǒng)的原理與設(shè)計

1、敖志剛 編制第8章 專家系統(tǒng)的原理與設(shè)計 敖志剛 編制第8章 專家系統(tǒng)的原理與設(shè)計 第8章 專家系統(tǒng)的原理與設(shè)計 81 專家系統(tǒng)的基本知識811 何謂專家系統(tǒng)812 專家系統(tǒng)的特點813 專家系統(tǒng)的分類814 新一代專家系統(tǒng)815 專家系統(tǒng)的主要研究課題82 專家系統(tǒng)的設(shè)計821 開發(fā)專家系統(tǒng)的需求分析822 知識獲取第8章 專家系統(tǒng)的原理與設(shè)計823 專家系統(tǒng)構(gòu)造者間的關(guān)系824 專家系統(tǒng)的設(shè)計結(jié)構(gòu)825 專家系統(tǒng)的開發(fā)階段與過程826 專家系統(tǒng)的設(shè)計要素83 專家系統(tǒng)的評價831 評價方法832 專家系統(tǒng)的技術(shù)評價833 專家系統(tǒng)的性能評價 81 專家系統(tǒng)的基本知識 1. 何謂專家 是專門

2、家，是具有解決某一專門領(lǐng)域問題的行家里手，具有超凡的能力、素質(zhì)和水平。這是因為專家逐步積累了豐富的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，具有獨特的思維方式，獨特的分析問題、解決問題、避開失誤的方法、策略和訣竅，能從許多不相關(guān)的信息中發(fā)現(xiàn)本質(zhì)。 2.專家系統(tǒng)(Expert System，ES)亦稱專家咨詢系統(tǒng)，它是一種具有大量專門知識與經(jīng)驗的智能計算機(jī)系統(tǒng)，通常，主要指軟件系統(tǒng)。它把專門領(lǐng)域中人類專家的知識和思考解決問題的方法、經(jīng)驗和訣竅組織整理且存儲在計算機(jī)中，不但能模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過程，而且能讓計算機(jī)宛如人類專家那樣智能地解決實際問題。狹義地講，專家系統(tǒng)就是人類專家智慧的拷貝，是人類專家的某種化身。廣義地講

3、，專家系統(tǒng)也泛指那些具有“專家級”水平的知識系統(tǒng)，從總體上達(dá)到專家級水平。3. 專家系統(tǒng)的特點 專家系統(tǒng)與人類專家比較具有以下一些特點:專家系統(tǒng)是人類專家智能的模擬、延伸和擴(kuò)展。專家系統(tǒng)是專家可以信賴和利用的高水平智能助手和有效工具。專家系統(tǒng)可具有一個或多個專家的知識和經(jīng)驗，具有專門知識的啟發(fā)性，能以接近于人類專家的水平在特定領(lǐng)域工作，注重特定問題的求解。專家系統(tǒng)能高效、準(zhǔn)確、迅速地工作。專家系統(tǒng)突破了時間和空間的限制，程序可永久保存，并可復(fù)制。專家系統(tǒng)能進(jìn)行有效推理。具有透明性，能以可理解的方式解釋推理過程。具有自學(xué)習(xí)能力，總結(jié)規(guī)律，擴(kuò)充和完善系統(tǒng)自身。3. 專家系統(tǒng)的特點專家系統(tǒng)不同于一般

4、的計算機(jī)軟件系統(tǒng)，其特點在于: 從處理問題的性質(zhì)看，專家系統(tǒng)善于解決那些不確定性的、非結(jié)構(gòu)化的、沒有算法解或雖有算法解但在現(xiàn)有的機(jī)器上無法實施的困難問題。從處理問題的方法看，專家系統(tǒng)則主要依靠知識表達(dá)技術(shù)，知識推理、知識收集和編碼，知識存儲和編排，建立知識庫及其管理系統(tǒng)，利用專家的知識和經(jīng)驗，求解專門問題，而不是數(shù)學(xué)描述的方法來解決問題。從系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)來看，專家系統(tǒng)則強(qiáng)調(diào)知識與推理的分離。從知識的推理能力看:專家系統(tǒng)的工作是在環(huán)境模式驅(qū)動下的知識推理過程；而不是在固定程序控制下的指令執(zhí)行過程。從咨詢解釋能力看:專家系統(tǒng)不僅對用戶的提問給出解答，而且能對答案的推理過程作出解釋，提供答案的可信度估計

5、。專家系統(tǒng)能不斷對自己的知識進(jìn)行擴(kuò)充、完善和提煉。這點是傳統(tǒng)程序所無法比擬的。 4.人類專家知識和人工專門知識的比較 人類專家知識 人工專門知識優(yōu)點 缺點有創(chuàng)造性 不具創(chuàng)造性有適應(yīng)性 需要被告之感覺的經(jīng)驗 符號輸入視野廣 視野窄常識性知識 技術(shù)性知識人類專家知識 人工專門知識 缺點 優(yōu)點經(jīng)久 不經(jīng)久難于傳播 易于傳播難于文件化 易于文件化不易預(yù)期一致昂貴 便宜4. 知識的編程和傳統(tǒng)的計算機(jī)編程的比較 項目知識型編程 傳統(tǒng)編程內(nèi)容知識的定義、表示和使用 數(shù)據(jù)處理步驟的描述和使用能力超過程序員理解水平 與程序員理解水平相等表現(xiàn)與說明型為主 與過程型為主模型思考模型 處理模型用途對大知識庫處理、問題

6、求解 對大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行處理手法符號處理 數(shù)值處理運算推理控制過程 重復(fù)計算過程理解容易 困難擴(kuò)充容易 困難解釋容易做到在運行中解釋 不容易做到在運行中解釋處理高度的集成處理 順序的批處理規(guī)則啟發(fā)式 算法式5. 第一代專家系統(tǒng)第一代專家系統(tǒng)的典型例子有化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAL，數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)MACSYMA等。DENDRAL系統(tǒng)從1965年開始研制，于1968年基本完成，它能夠進(jìn)行質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析，推斷化學(xué)分子結(jié)構(gòu)，達(dá)到了化學(xué)專家的水平。DENDRAL系統(tǒng)的問世標(biāo)志著專家系統(tǒng)的誕生。MACSYMA系統(tǒng)從1965年開始研制，于1971年投入應(yīng)用。它能夠求解多種數(shù)學(xué)問題，包括：微積分運算、微分方程求解、級數(shù)

7、展開、矩陣運算等等。是一種“人-機(jī)”交互式系統(tǒng)。第一代專家系統(tǒng)具有以下特點:高度專業(yè)化，結(jié)構(gòu)、功能不完整，移植性差；專門問題求解能力強(qiáng)，但缺乏推理解釋動能。6. 第二代專家系統(tǒng)。第二代專家系統(tǒng)的典型例子有:醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)MYCIN，地質(zhì)探礦專家系統(tǒng)PROSPECTOR、數(shù)學(xué)發(fā)現(xiàn)專家系統(tǒng)AM等。MYCIN系統(tǒng)從1971年開始，于1974年基本完成。它是第一個結(jié)構(gòu)較完整、功能較全面的專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)第一次明確采用了“知識庫”的概念，引入了“可信度”方法，進(jìn)行非精確推理，能夠給出推理過程的解釋和可信度估計，用英語與用戶進(jìn)行“人-機(jī)”交互，在專家指導(dǎo)下修改知識庫，學(xué)習(xí)醫(yī)療知識。 PROSPECTOR

8、系統(tǒng)從l976年開始研制，于1981年基本完成。該系統(tǒng)擁有15種礦藏的知識，并成功地應(yīng)用于鉬礦勘探。其特點是很好地協(xié)調(diào)了多名專家多種礦藏的知識模型。AM系統(tǒng)是在1976年研制的，它能夠進(jìn)行概括、抽象和歸納推理，發(fā)現(xiàn)某些數(shù)論的概念和定理。 6. 第二代專家系統(tǒng)特點:學(xué)科專業(yè)型應(yīng)用系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較完整，功能較全面，移植性好。具有推理解釋功能，使用戶能比較清楚地了解系統(tǒng)的解題過程。增強(qiáng)了系統(tǒng)的透明性，同時也有利于發(fā)現(xiàn)錯誤，修改知識。較好的透明性也有助于提高用戶對系統(tǒng)的信賴程度。采用啟發(fā)推理、似然推理、非精確推理，增強(qiáng)了系統(tǒng)的表達(dá)能力，開拓了使用啟發(fā)性知識和可信度分析解決問題的新途徑。把具有一定普遍意

9、義的推理方法與大量同領(lǐng)域有關(guān)的專門知識結(jié)合起來，從而使這些系統(tǒng)具有廣泛的通用性。用產(chǎn)生式規(guī)則、框架、語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)知識。用LISP語育編程。 7. 第三代專家系統(tǒng)第三代專家系統(tǒng)的典型代表有：多學(xué)科綜合型專家系統(tǒng)HPP-80、骨架型專家系統(tǒng)EMYCIN和EXPERT等。HPP-80系統(tǒng)是80年代具有大型知識庫的多學(xué)科綜合型專家系統(tǒng)。包括兩大部分:多學(xué)科應(yīng)用專家系統(tǒng)。如化學(xué)、分子遺傳學(xué)、蛋白質(zhì)分析、結(jié)構(gòu)力學(xué)、集成電路設(shè)計、計算機(jī)故障診斷、輔助教學(xué)、石油勘探、醫(yī)學(xué)診斷等各學(xué)科所集成的專家系統(tǒng)。知識工程工具。用于建立應(yīng)用專家系統(tǒng)的輔助工具，即專家系統(tǒng)的開發(fā)工具(生成器)，如骨架專家系統(tǒng)EMYCIN、模塊

10、式專家系統(tǒng)工具AGE、通用知識表達(dá)語言RLL、交互式知識表達(dá)工具UNITS和CENTAUR等。第三代專家系統(tǒng)具有以下特點:多學(xué)科綜合應(yīng)用系統(tǒng)；利用專家系統(tǒng)開發(fā)工具建立專家系統(tǒng)；是一種大型知識工程系統(tǒng)。8. 專家系統(tǒng)分類 專家系統(tǒng)按用途分類預(yù)測型專家系統(tǒng)。解釋型專家系統(tǒng)。設(shè)計型專家系統(tǒng)。診斷型專家系統(tǒng)。規(guī)劃型專家系統(tǒng)?？刂菩蛯＜蚁到y(tǒng)。監(jiān)視型專家系統(tǒng)。調(diào)試型專家系統(tǒng)。修理型專家系統(tǒng)。 此外，還有翻譯型專家系統(tǒng)、指揮決策型專家系統(tǒng)、管理型專家系統(tǒng)等。 按知識表示分類 可分為基于產(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)、基于一階謂詞的專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、基于語義網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)等等。 按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類 專家系

11、統(tǒng)可分為4類：集中式專家系統(tǒng)、分布式專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)、符號系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的專家系統(tǒng)。8. 專家系統(tǒng)分類按求解問題的要求及其難易程度分類 具有可靠知識和數(shù)據(jù)的小型搜索空間的專家系統(tǒng)；所用知識和數(shù)據(jù)不完全可靠的專家系統(tǒng)；所求解問題的推理需要隨時間變化的專家系統(tǒng)；所求解的問題是可分解的專家系統(tǒng)；所求解的問題是不可分解的專家系統(tǒng)；所求解的問題不能劃分為固定子問題的專家系統(tǒng)；各子問題有相互影響的專家系統(tǒng)；需要多重精確推理的專家系統(tǒng)；需要多重不精確(如，模糊)推理的專家系統(tǒng)；利用多知識源的專家系統(tǒng)；使用統(tǒng)一知識表示方法的專家系統(tǒng)。9. 新一代專家系統(tǒng)一、新一代專家系統(tǒng)ES的特征 并行技術(shù)與

12、分布式處理。 多ES協(xié)同工作。 高度集成和融合。 高級ES描述語言和知識表示語言。 高級知識獲取與學(xué)習(xí)功能。 引入新的推理機(jī)制。 具有糾錯和自完善能力。 先進(jìn)的智能人機(jī)接口。 二、 分布式ES分布式ES的構(gòu)成可以把知識庫分布在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上，或者把推理機(jī)制分布在網(wǎng)絡(luò)上，或者兩者兼而有之 。該系統(tǒng)要涉及到以下問題： 功能分布。 知識分布。 各個接口之間要相互獨立，易于通信、易于同步。 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。采用網(wǎng)絡(luò)分布結(jié)構(gòu)。 驅(qū)動方式。 控制驅(qū)動。 數(shù)據(jù)驅(qū)動。 目的驅(qū)動。 事件驅(qū)動。 9. 新一代專家系統(tǒng)三、協(xié)同式ES 協(xié)同式ES也即群ES。它能綜合若干個相近領(lǐng)域或一個領(lǐng)域的多個方面的分ES相互協(xié)作，共同解決

13、一個更廣領(lǐng)域的問題。 協(xié)同式ES和分布式ES有一定的共性，它們都涉及到多個分ES。但分布式強(qiáng)調(diào)的是處理的分布和知識的分布，它要求系統(tǒng)必須在多個處理機(jī)上運行；而協(xié)調(diào)式強(qiáng)調(diào)的是分系統(tǒng)之間的協(xié)同合作，各分ES也可以在同一個處理機(jī)上運行。設(shè)計協(xié)同式ES，一般需要解決以下問題： 任務(wù)的分解。 公共知識的導(dǎo)出。 討論方式。 裁決問題。 驅(qū)動方式。9. 新一代專家系統(tǒng)四、深層知識ES 該系統(tǒng)不僅涉及專家經(jīng)驗性表層知識，而且具有深層次的專業(yè)知識。這樣、系統(tǒng)的智能就更強(qiáng)了，也更接近于專家水平了。例如一個故障診斷ES，如果不僅有專家的經(jīng)驗知識，而且也有設(shè)備本身的原理性知識，那么，對于故障判斷的準(zhǔn)確性將會進(jìn)一步提高

14、。要做到這一點，這里存在一個如何把專家知識與領(lǐng)域知識融合的問題。9. 新一代專家系統(tǒng)五、模糊ES 主要特點是通過模糊推理解決問題的ES。這種系統(tǒng)善于解決那些含有模糊性數(shù)據(jù)、信息或知識的復(fù)雜問題，但也可以通過把精確數(shù)據(jù)或信息模糊化，然后通過模糊推理進(jìn)行處理的復(fù)雜問題。這里所說的模糊推理包括基于模糊規(guī)則的串行演繹推理和基于模糊集并行計算。 模糊ES在控制領(lǐng)域非常有用，它現(xiàn)已發(fā)展成為智能控制的一個分支領(lǐng)域。9. 新一代專家系統(tǒng)五、模糊ES 模糊控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)如圖8-1所示。 9. 新一代專家系統(tǒng)模糊控制器(專家系統(tǒng))模糊化模糊控制規(guī)則去模糊模糊語言值(模糊集)模糊語言值(模糊集)輸入量(精確值)

15、控制量(精確值)設(shè)定值傳感機(jī)構(gòu)被控對象執(zhí)行機(jī)構(gòu)測量值圖8-1 模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 六. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ES 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、分布存儲、聯(lián)想記憶、并行處理，以及魯棒性和容錯性強(qiáng)等特點來實現(xiàn)ES的功能，有三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與ES集成模式： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持ES。以傳統(tǒng)的ES為主，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)技術(shù)為輔。 ES支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)技術(shù)為核心，建立相應(yīng)領(lǐng)域的ES，采用ES的相關(guān)技術(shù)完成解釋等方面的工作。 協(xié)同式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ES。選擇用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或ES加以實現(xiàn)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ES之間建立一種耦合關(guān)系。 9. 新一代專家系統(tǒng)六. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ES 自動獲取模塊輸入、組織并存儲專家提供的學(xué)習(xí)實例、選定神經(jīng)

16、網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，為知識庫實現(xiàn)知識獲取。當(dāng)新的學(xué)習(xí)實例輸入后，知識獲取模塊通過對新實例的學(xué)習(xí)，自動獲得新的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值分布，從而更新了知識庫。如圖8-2所示。9. 新一代專家系統(tǒng)學(xué)習(xí)示例網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法解釋器知識獲取知識庫推理機(jī)圖8-2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ES的基本結(jié)構(gòu)用戶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家七、 多媒體ES 多媒體ES就是把多媒體技術(shù)引入人機(jī)界面，使其具有多媒體信息處理功能，并改善人機(jī)交互方式，進(jìn)一步增強(qiáng)ES的擬人性效果。八、 事務(wù)處理ES 事務(wù)處理ES是融入專家模塊的各種計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)，如財物處理系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)，決策支持系統(tǒng)CAD系統(tǒng)、CAI系統(tǒng)等等。這種思想和系統(tǒng)，打破了將ES孤立于主流

17、的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用之外的局面，而將兩者有機(jī)地融合在一起。這種系統(tǒng)也就是要把基于知識的推理，與通常的各種數(shù)據(jù)處理過程有機(jī)地結(jié)合在一起。9. 新一代專家系統(tǒng)九、基于Web的ES 基于Web的ES是Web數(shù)據(jù)交換技術(shù)與傳統(tǒng)ES集成所得到的一種先進(jìn)ES。它利用Web瀏覽器實現(xiàn)人機(jī)交互，基于Web ES中的各類用戶都可通過瀏覽器訪問ES?；赪eb ES的結(jié)構(gòu)如圖8-3所示。 9. 新一代專家系統(tǒng)Web瀏覽器普通用戶領(lǐng)域?qū)＜褹I專家圖8-3 基于Web ES的結(jié)構(gòu)應(yīng)用服務(wù)器解釋器Web接口推理機(jī)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器知識庫數(shù)據(jù)庫10.專家系統(tǒng)的主要研究課題 設(shè)計當(dāng)前國民經(jīng)濟(jì)和軍事方面急需、實用化且商品化的ES。 ES

18、的理論與技術(shù)、設(shè)計原理與方法、工具和環(huán)境、推理機(jī)制、知識表示方法、學(xué)習(xí)機(jī)制、新體制結(jié)構(gòu)、新一代編程語言、性能評價、微碼實現(xiàn)、優(yōu)化問題等的研究。 知識獲取系統(tǒng)、知識獲取工具、智能數(shù)據(jù)庫與知識庫、綜合知識庫及其應(yīng)用、知識庫管理系統(tǒng)的研究。 新一代ES和面向研究者的ES的研究。 語音、圖形、圖像識別，語音、圖形、圖像庫管理系統(tǒng)，多媒體人機(jī)接口的研究。 自組織、自學(xué)習(xí)、自協(xié)商、自尋優(yōu)、多級、多學(xué)科的綜合性ES的開發(fā)與研究。11. 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢 傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)與面向?qū)ο蟆⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊技術(shù)相融合。專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)的計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)相融合。功能集成形成大型化專家系統(tǒng)，即從單學(xué)科、單功能、專門性的小型專

19、家系統(tǒng)，向多學(xué)科、多功能、綜合性的大型知識系統(tǒng)發(fā)展。其特點是:向用戶實際的復(fù)雜問題求解；具有綜合性、多方面的集成功能；應(yīng)用多學(xué)科、多專業(yè)、多專家的知識和經(jīng)驗，進(jìn)行并行協(xié)同解題；依靠諸如模型、方法、軟件和接口等多種技術(shù)集成進(jìn)行設(shè)計與建造；基于分布式、開放性軟硬件及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；實現(xiàn)知識共享和知識重用。11. 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢技術(shù)集成化，如:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο蠓椒?、遺傳算法、模糊數(shù)學(xué)等，進(jìn)行模型、方法、技術(shù)集成，設(shè)計和建造集成化、混合型專家系統(tǒng)。智能集成達(dá)到擬人化，即將已開發(fā)出的由知識庫、推理機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等所具有的高智能，同當(dāng)前的多媒體、超媒體等新技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、多媒

20、體人機(jī)智能接，聲圖文并茂的專家系統(tǒng)。網(wǎng)上咨詢型專家系統(tǒng)將會流行和活躍起來。12.新一代專家系統(tǒng)的特征 并行技術(shù)與分布式處理；多專家系統(tǒng)協(xié)同工作；高級專家系統(tǒng)描述語言和知識表示語言；高級知識獲取與學(xué)習(xí)功能；引入新的推理機(jī)制；具有糾錯和自完善能力；先進(jìn)的智能人機(jī)接口。82 專家系統(tǒng)的設(shè)計 821 開發(fā)專家系統(tǒng)的需求分析1. 在什么情況下開發(fā)專家系統(tǒng)ES是可能的開發(fā)一個ES一般需要滿足以下要求： 在該領(lǐng)域要有真正公認(rèn)的高水平專家存在并能積極參與。 領(lǐng)域?qū)＜覒?yīng)該對問題答案的選擇和精確度有基本一致的看法。 專家還必須能夠描述和解釋他們用于解決領(lǐng)域問題的方法。 ES所涉及到的問題不能太難，知識應(yīng)該是易獲得

21、的。 任務(wù)要被很好地理解，不能太新。 任務(wù)不能涉及到大量的常識，否則面對需要常識推理的任務(wù)時就會感到困惑。2. 在什么情況下建立ES是必要的 如果符合以下情況可考慮建立ES： 應(yīng)用領(lǐng)域有使用ES的需求。 當(dāng)任務(wù)的解決能帶來較高的效益時。 領(lǐng)域問題適合用ES來解決。 人類專家稀少或非常缺乏，但十分需要聘請專家，專家知識又十分昂貴。 當(dāng)任務(wù)很難甚至無法完成任務(wù)，或者問題求解需要很高的代價時。 在人類專家經(jīng)驗和技術(shù)不斷丟失的情況下(例如退休、老化、工作調(diào)動或者職務(wù)的變動，經(jīng)常會引起關(guān)鍵的專門知識隨著個人的離去而帶走) 。 當(dāng)在不友好、很難到達(dá)或危險的環(huán)境中作決策時。 問題不能太容易、太簡單，而必須難

22、對付和較為重要題。 問題應(yīng)該是充分的窄以保證問題有實際效益。問題范圍太寬或太一般會于難以處理。2. 在什么情況下建立ES是必要的 ES的需求分析可用圖8-4來概述。 適合發(fā)展可能發(fā)展應(yīng)該發(fā)展不是常識的工作經(jīng)驗技巧較強(qiáng)的工作專家有整理解決的辦法有真正專家可以協(xié)助報酬率高的工作不太難了解的工作專家們有一致的解答不太困難的工作有危險的環(huán)境需要專家的地區(qū)很多人類專家稀少人類專家在減少中應(yīng)該發(fā)展ES需要符號處理者不太容易克服者需要啟發(fā)經(jīng)驗者有實用價值者需長時間解答者能掌握范圍者且且或且圖8-4 ES的需求分析3. ES的設(shè)計原則 根據(jù)ES的特點，在設(shè)計中應(yīng)遵循下列原則： 專門任務(wù)。ES設(shè)計應(yīng)面向?qū)＜抑R

23、和經(jīng)驗行之有效的場合，面向?qū)I(yè)性的專門任務(wù)。 原型設(shè)計。采用“最小系統(tǒng)觀點”進(jìn)行系統(tǒng)原型設(shè)計，逐步修改、擴(kuò)充和完善。 專家合作。領(lǐng)域?qū)＜遗c知識工程師相互合作，是知識獲取成功的關(guān)鍵。 用戶參與。用戶參與ES的設(shè)計和開發(fā)，有助于人-機(jī)接口設(shè)計及系統(tǒng)的運行和評價。 輔助工具。采用ES開發(fā)工具進(jìn)行輔助設(shè)計，借鑒已有系統(tǒng)經(jīng)驗，提高設(shè)計效率。知識獲取一般是指從某個或某些知識源中獲取專家系統(tǒng)問題求解所需要的專門知識，并以某種形式在計算機(jī)中存儲、傳輸與轉(zhuǎn)移。知識獲取的基本任務(wù)是為專家系統(tǒng)獲取知識，建立起健全、完善、有效的知識庫，以滿足領(lǐng)域問題求解的需求。822 知識獲取1. 手工知識獲取 該方法是知識工程師與

24、領(lǐng)域?qū)＜液献?，對有關(guān)領(lǐng)域知識和專家知識，進(jìn)行挖掘、搜集、分析、綜合、整理、識別、理解、篩選、歸納等處理后將有關(guān)知識抽取出來，以便用于知識庫的建立。專家系統(tǒng)中的知識可能來自多個知識源，如報告、論文、課本、數(shù)據(jù)庫、實例研究、經(jīng)驗數(shù)據(jù)以及系統(tǒng)自身的運行實踐等，其中主要知識源是領(lǐng)域?qū)＜?。知識工程師通過與專家的直接交互來獲取知識。知識工程師的主要任務(wù)是與領(lǐng)域?qū)＜医徽?，閱讀有關(guān)文獻(xiàn)，獲取專家系統(tǒng)所需要的原始知識；對獲得的原始知識進(jìn)行分析、歸納、整理，形成用自然語言表達(dá)的知識條款，然后交領(lǐng)域?qū)＜覍彶?。?jīng)反復(fù)交流，最后把知識條款確定下來；把最后確定的知識條款用知識表示語言表示出來，交知識編輯器進(jìn)行編輯輸入。2

25、. 半自動獲取 該方法是利用某種專門的知識獲取系統(tǒng)（如知識編輯軟件），采取提示、指導(dǎo)或問答的方式，幫助專家提取、歸納有關(guān)知識，并自動記入知識庫。知識工程師所起的作用是主動的而不是被動的。從領(lǐng)域?qū)＜页槿≈R的技術(shù) 方法 描述現(xiàn)場觀察 觀察專家如何解決工作中的實際問題問題討論 探索解決特定問題所需數(shù)據(jù)、知識及過程類型問題描述 請專家為領(lǐng)域中的每類答案描述出其問題原型問題分析 給專家一系列實際問題去出聲求解，探求專家 推理的每一步基本原理問題精化 請專家給出一系列問題，然后使用從訪問中獲取的規(guī)則進(jìn)行解答系統(tǒng)檢查 請專家檢查和評價原型系統(tǒng)的規(guī)則和控制結(jié)構(gòu)系統(tǒng)驗證 把專家和原型系統(tǒng)所解答的問題交給其他領(lǐng)

26、域?qū)＜壹右则炞C3. 自動知識獲取 自動獲取又可分為兩種形式:一種是系統(tǒng)本身具有一種機(jī)制，使得系統(tǒng)在運行過程中能不斷地總結(jié)經(jīng)驗，并修改和擴(kuò)充自己的知識庫；另一種是開發(fā)專門的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，讓機(jī)器自動從實際問題中獲取知識，并填充知識庫。它不僅可以直接與領(lǐng)域?qū)＜覍υ?，從專家提供的原始信息中學(xué)習(xí)專家系統(tǒng)所需要的知識，而且還能從系統(tǒng)運行實踐中總結(jié)、歸納出新的知識，發(fā)現(xiàn)和改正自身存在的錯誤，并通過不斷地自我完善，使知識庫逐步趨于完整、一致。 具備如下能力。具有語音、文字、圖像的識別能力具備理解、分析、歸納問題的能力具有從自身運行過程中學(xué)習(xí)的能力4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識獲取 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想和自

27、組織能力的智能系統(tǒng)。在專家系統(tǒng)中，可利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、聯(lián)想、并行分布等功能解決專家系統(tǒng)開發(fā)中的知識獲取、表達(dá)和并行推理等問題。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可使機(jī)器進(jìn)行自組織、自學(xué)習(xí)，不斷地充實、豐富專家系統(tǒng)中原有的知識庫，使專家系統(tǒng)中最困難的知識獲取問題得到很好的解決。在范例十分豐富的情況下，還可以借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制來解決非精確推理中構(gòu)造知識庫的問題。 專家系統(tǒng)的構(gòu)造者及其工具 精化圖8-5 專家系統(tǒng)構(gòu)造者間的關(guān)系構(gòu)造使用對話使用專家系統(tǒng)工具知識工程師專家系統(tǒng)終端用戶全體辦事人員領(lǐng)域?qū)＜夜ぞ邩?gòu)造者擴(kuò)充測試增加數(shù)據(jù)構(gòu)造測試823 專家系統(tǒng)構(gòu)造者間的關(guān)系領(lǐng)域?qū)＜业幕救蝿?wù)與技術(shù)人員一起進(jìn)行總體設(shè)計的

28、研究和論證；匯集、組織、整理、轉(zhuǎn)移專家知識；解決在知識轉(zhuǎn)移過程中技術(shù)人員提出的問題；檢查系統(tǒng)運行的結(jié)果；負(fù)責(zé)組織系統(tǒng)進(jìn)行實驗；修改補充和整理新的知識。 知識工程師的基本任務(wù)與技術(shù)人員進(jìn)行總體設(shè)計的研究和論證；參與組織、整理并獲取專家知識，決定在專家系統(tǒng)中怎樣表達(dá)知識；負(fù)責(zé)高技術(shù)的研究和運用；負(fù)責(zé)編程、聯(lián)調(diào)、試運行、實驗的技術(shù)工作；修改、補充和完善知識庫。824 專家系統(tǒng)的設(shè)計結(jié)構(gòu) 圖8-6 專家系統(tǒng)設(shè)計結(jié)構(gòu)圖知識源學(xué)習(xí)模塊用戶接口模塊結(jié)論模塊問題理解模塊推理網(wǎng)絡(luò)模塊可信度模塊知識獲取模塊知識庫模塊規(guī)則庫表示網(wǎng)絡(luò)事實庫知識解釋模塊825 專家系統(tǒng)的開發(fā)階段與過程1. 專家系統(tǒng)開發(fā)的階段演示原型開

29、發(fā)階段?；谝?guī)則的示范原型一般包括50到100條規(guī)則，足夠完成一個或二個測試?yán)?，開發(fā)所花費的時間一般是一到三個月。研究原型開發(fā)階段?；谝?guī)則的研究原型一般包含200到500條規(guī)則，對許多測試?yán)幽茌^好地完成，開發(fā)時間1至2年?，F(xiàn)場原型開發(fā)階段?；谝?guī)則的現(xiàn)場原型一般包括500至1000條規(guī)則，多數(shù)測試情況完成良好，開發(fā)時間2至3年。產(chǎn)品模型開發(fā)階段?；谝?guī)則的產(chǎn)品原型一般包括500至1500條規(guī)則，能提供精確、高速、高效、高可靠性、高質(zhì)量和高性能的決策，開發(fā)時間2至4年。商品系統(tǒng)。它包括3000多條規(guī)則，結(jié)論正確性達(dá)到90%至95%，開發(fā)的時間花費了6年。專家系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)的一般過程 825

30、 專家系統(tǒng)的開發(fā)階段與過程系統(tǒng)維護(hù)與完善選題與明確任務(wù)系統(tǒng)需求分析知識獲取與概念化知識的形式化表示系統(tǒng)設(shè)計編程與調(diào)試測試與評價圖8-7 專家系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)的一般過程再選題再測評精化再設(shè)計再獲取再形成再分析826 專家系統(tǒng)的設(shè)計要素1. 知識庫的設(shè)計什么知識應(yīng)該放入知識庫？怎樣采集這些知識？知識庫存儲知識的類別；知識表達(dá)方法的選擇，應(yīng)考慮知識的適用性、可擴(kuò)性、有效性，什么表示形式最適合表示當(dāng)前的知識？如何把這些知識組織起來？其他模塊怎樣應(yīng)用庫中的知識？即給其他模塊提供怎樣的接口？知識表達(dá)方法的結(jié)合方式問題。其結(jié)合方式有:混合式、組合式、層次式三種；知識模型與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合的問題；知識庫管理系統(tǒng)設(shè)

31、計問題，可以借鑒或移植數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的某些設(shè)計思想和方法。2. 執(zhí)行機(jī)構(gòu)的設(shè)計 設(shè)計一種最合適的知識應(yīng)用方法，是盡可能地達(dá)到高效運行；根據(jù)推理高效和方便的原則來提出對黑板（記錄解題規(guī)劃、議事日程、中間假設(shè)和結(jié)果的存儲單元）的設(shè)計要求；根據(jù)用戶接口和學(xué)習(xí)模塊設(shè)計執(zhí)行機(jī)構(gòu)中相應(yīng)的界面?？刂撇呗耘c推理方向的選擇問題。常用的控制策略有:數(shù)據(jù)驅(qū)動控制、目標(biāo)驅(qū)動控制、混合控制、元控制（用于指導(dǎo)和控制一般推理機(jī)的工作）；推理方法選擇與結(jié)合問題。如:啟發(fā)推理（用于淺層知識、常識性知識、不確定知識等）和算法推理（用于深層知識、數(shù)學(xué)模型、確定性邏輯推理等）的結(jié)合問題。推理效果（推理的正確性和有效性）與推理效率（推

32、理速度和求解時間）的問題。3. 用戶接口的設(shè)計 提問類命令：可以給專家系統(tǒng)提各種問題，以求得專家系統(tǒng)的回答；知識庫維護(hù)命令：包括對知識庫內(nèi)容的插入、刪除和修改；知識檢索命令：能對知識庫中內(nèi)容按各種方式進(jìn)行檢索和抽取；請求解釋命令：對專家系統(tǒng)給出的結(jié)論用戶可以提“為什么”、“怎么樣”、“有什么”等等問題，請求專家系統(tǒng)給予解釋，還可以調(diào)試知識庫的內(nèi)容；知識獲取命令：一般是為知識工程師或領(lǐng)域?qū)＜姨峁┹^容易的獲取知識的工具。4. 輸出界面的設(shè)計 系統(tǒng)向用戶提各種問題，請求用戶交互地給予回答；各種正確結(jié)果的輸出（顯示、打印、繪圖、文件、圖表、自然語言聲音）；各種錯誤信息的顯示：包括錯誤性質(zhì)、錯誤原因（或

33、編號）、錯誤定位等；運行狀態(tài)和警告信息的顯示；用戶要求的解釋信息的輸出；其他簡單信息的顯示。5. 概念設(shè)計 研究對象與目的；各種概念與技術(shù)術(shù)語；主要的研究內(nèi)容及成果（包括理論與實踐等方面）；領(lǐng)域知識的表達(dá)形式；解題所采用的方法；研究工作的方法論及哲學(xué)。6. 功能設(shè)計 確定具體能做哪些操作，即專家系統(tǒng)用戶界面的功能描述；確定采用什么形式的用戶界面，例如，命令形式和菜單提示信息；確定接口信息傳遞形式，如自然語言、鍵盤、鼠標(biāo)、圖形掃描儀等；確定采用交互方式工作還是以批處理方式運行；考慮嵌入其他母語言的可能性；考慮與其他專家系統(tǒng)接口的可能性；考慮在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上工作的可能性。7. 結(jié)構(gòu)設(shè)計 進(jìn)行模塊的劃

34、分，確定各模塊的功能和模塊之間的相互關(guān)系，畫出總體結(jié)構(gòu)圖；確定用戶接口的語言的語法和語義、菜單和提示信息的設(shè)計；確定系統(tǒng)或模塊的性能指標(biāo)。8. 知識獲取的設(shè)計 通過知識工程師人工抽取知識與經(jīng)驗；通過采用知識編輯程序輔助抽取知識與經(jīng)驗；通過采用歸納推理程序自動抽取專家的知識與經(jīng)驗；通過采用文本理解程序自動抽取書本中的知識；9. 知識工程師反復(fù)提出的問題 建立專家系統(tǒng)的目的是什么？建立專家系統(tǒng)的用途何在？該系統(tǒng)的服務(wù)對象是誰？它們的知識背景如何？對該系統(tǒng)有何功能要求？系統(tǒng)中可能包含哪些實體？需要哪些概念？關(guān)系如何？系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流和控制流怎樣？有哪些性能要求，優(yōu)先次序怎樣？對系統(tǒng)中的智能程度要求如何

35、？用戶接口方式如何？系統(tǒng)的軟硬件環(huán)境要求是什么？現(xiàn)已具備什么樣的軟硬件環(huán)境？對系統(tǒng)的進(jìn)度要求如何？系統(tǒng)的財政預(yù)算如何？10. 專家系統(tǒng)的規(guī)格說明書 目的與任務(wù)；特定知識領(lǐng)域的范圍； 功能需求及各功能間的關(guān)系；性能要求；用戶界面要求；系統(tǒng)的輸入輸出；數(shù)據(jù)與知識的說明；故障處理；安全保密要求；軟硬件環(huán)境要求；數(shù)據(jù)（包括知識）流與控制流的非形式描述；各種限制和約束條件。11. 具體實現(xiàn) 是否可能用來實現(xiàn)確定的詳細(xì)設(shè)計；對具體問題的適用程度；實現(xiàn)人員對工具或語言的熟練程度，以及實現(xiàn)人員的水平；實現(xiàn)有無對專家系統(tǒng)性能的影響，是否能達(dá)到各項性能指標(biāo)的要求；可移植性和可維護(hù)性等等。83 專家系統(tǒng)的評價 8.

36、3.1 評價專家系統(tǒng)的基本方法1. 軼事的方法 這種方法是簡單地啟發(fā)式地使用一些例子來檢測系統(tǒng)的工作情況，以評價系統(tǒng)的性能。這是人們在日常生活中經(jīng)常使用的一種方法，例如，人們往往是用一個醫(yī)生治愈疑難病癥的情況去評價該醫(yī)生的醫(yī)術(shù)水平。2. 實驗的方法 這種方法強(qiáng)調(diào)通過實驗來評價系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)庫中的各種問題事例時的性能。要使用這種方法，必須規(guī)定某種嚴(yán)格的試驗過程，以便把系統(tǒng)產(chǎn)生的解釋與相應(yīng)事例的實際解釋進(jìn)行比較。這種方法看起來比軼事方法優(yōu)越，但在具體實現(xiàn)方面和得到有代表性的事例方面，常常會遇到一些嚴(yán)重的困難。例如，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，要得到一些常見病的病例比較容易，但要得到那些非常見病的有代表性的病例則比

37、較困難3. 計算機(jī)與人分隔測試評價法 該方法的基本思想是通過比較計算機(jī)與人的求解問題的能力，來評價計算機(jī)的機(jī)器智能。其測試方法是:讓被測試的計算機(jī)和被測試人分別求解同一個問題，將求解結(jié)果(兩者的)交給評價者評判，如果評價者不能鑒別兩份結(jié)果哪份是計算機(jī)求解的？哪份是人求解的？那末，就認(rèn)為該計算機(jī)與被測試人對于被測試問題具有同等的解題能力和智能水平。 該方法的評價步驟如下:準(zhǔn)備測試集分隔解題制訂指標(biāo)客觀比較用戶報告4. 層次分析評價法 它采用相對重要性加權(quán)的方法，對系統(tǒng)進(jìn)行多層次多指標(biāo)的綜合評價，具體步驟如下：明確評價的目的；與領(lǐng)域?qū)＜揖唧w協(xié)商確定系統(tǒng)目標(biāo)及系統(tǒng)評價的指標(biāo)體系；把系統(tǒng)目標(biāo)(如總體性

38、能等)分解成層次結(jié)構(gòu)；逐層、逐項進(jìn)行測試比較；由專家根據(jù)結(jié)構(gòu)中每層各項元素的相對重要性給出其加權(quán)系數(shù)；由頂向下逐層計算所有元素相對于總目標(biāo)的權(quán)重，根據(jù)比較方案的總權(quán)重，作出最終判決決策。832 專家系統(tǒng)的技術(shù)評價 1. 設(shè)計和編碼標(biāo)準(zhǔn)的評價 系統(tǒng)設(shè)計的正確性。包括: 系統(tǒng)設(shè)計思想的正確性。如目標(biāo)、原則等。 系統(tǒng)設(shè)計方法的正確性。如知識表示方法、知識推理方法、控制策略、解釋方法的正確性等。 設(shè)計開發(fā)工具的正確性，如正確使用和正確維護(hù)。 硬件設(shè)計、功能設(shè)計、知識設(shè)計(知識表示、知識結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)策略)的正確性。 內(nèi)部文檔(標(biāo)識符、注解、視覺組織)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明、語句構(gòu)造設(shè)計的正確性。 診斷信息和異常處理設(shè)計的正確性，功能能否自行改進(jìn)。 功能接口設(shè)計的正確性，嵌入其它語言是否符合要求，代碼是否可重用。 系統(tǒng)測試的正確性 測試目的、方法、條件的正確性。 測試結(jié)果、數(shù)據(jù)、記錄的正確性。 系統(tǒng)運行的正確性，包括: 輸入輸出、推理結(jié)論、求解結(jié)果、咨詢建議的正確性；推理解釋及可信度估算的正確性； 知識庫知識(語法、語義和語用以及領(lǐng)域?qū)I(yè)知識內(nèi)容)的正確性、一致性和完整性。2. 知識庫及推理機(jī)的評價 問題最小表示問題最小表示可以降低系統(tǒng)的運行速度，其因素有以下三種情況： 冗余規(guī)則：各規(guī)