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文檔簡介
7.1專家系統(tǒng)的定義和分類專家系統(tǒng)是人工智能的一個重要分支,也是目前人工智能中一個最活躍且最有成效的研究領域1968年,第一個專家系統(tǒng)DENDRAL專家系統(tǒng)的應用領域數(shù)學、物理、化學、醫(yī)學、地質(zhì)、氣象、農(nóng)業(yè)、法律、教育、交通運輸、機械、藝術以及計算機科學本身滲透到政治、經(jīng)濟、軍事等重大決策部門產(chǎn)生了巨大的社會效益和經(jīng)濟效益,同時也促進了人工智能基本理論和基本技術的發(fā)展專家系統(tǒng)的定義與特點費根鮑姆“專家系統(tǒng)是一種智能的計算機程序,它運用知識和推理步驟來解決只有專家才能解決的復雜問題”專家系統(tǒng)是基于知識的系統(tǒng),用于在某種特定的領域中運用領域?qū)<叶嗄攴e累的經(jīng)驗和專門知識,求解需要專家才能解決的困難問題
保存和大面積推廣各種專家的寶貴知識博采眾長比人類專家更可靠,更靈活
專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展第一階段(60年代末—70年代初)第一個里程碑:斯坦福大學費根鮑姆等人于1968年研制成功的DENDRAL——分析化合物分子結構的專家系統(tǒng)分析利用質(zhì)譜和核磁共振等化學實驗數(shù)據(jù)推斷出未知化合物的可能分子結構
MYCSYMA系統(tǒng)是由麻省理工學院(MIT)于1971年開發(fā)成功并投入應用的專家系統(tǒng),它能夠求解各種數(shù)學問題
特點高度的專業(yè)化,專門問題求解能力強結構、功能不完整,移植性差,缺乏解釋功能專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展第二階段(70年代中—80年代初)MYCIN是由美國斯坦福大學研制的用于細菌感染性疾病的診斷和治療的專家系統(tǒng)提出知識庫概念;引入可信度方法;推理解釋;英語交互PROSPECTOR是由美國斯坦福研究所開發(fā)的一個探礦專家系統(tǒng)首次實地分析華盛頓州某山區(qū)一帶的地質(zhì)資料,發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦床第一個有明顯經(jīng)濟效益的ESCASNET是一個幾乎與MYCIN同時開發(fā)的專家系統(tǒng),由拉特格爾(Rutger)大學開發(fā),用于青光眼診斷與治療
AM系統(tǒng)是由斯坦福大學于1981年研制成功的專家系統(tǒng)模擬人類進行概括、抽象和歸納推理,發(fā)現(xiàn)某些數(shù)論的概念和定理專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展第二階段特點:(1)單學科專業(yè)型專家系統(tǒng);(2)系統(tǒng)結構完整,功能較全面,移植性好;(3)具有推理解釋功能,透明性好;(4)采用啟發(fā)推理、不精確推理;(5)用產(chǎn)生式規(guī)則、框架、語義網(wǎng)絡表達知識;(6)用限定性英語進行人—機交互專家系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展第三階段(80年代以來)DEC公司與卡內(nèi)基-梅隆大學合作開發(fā)了專家系統(tǒng)XCON為VAX計算機系統(tǒng)制訂硬件配置方案,節(jié)約資金近1億美元專家系統(tǒng)開發(fā)工具的出現(xiàn),它在許多領域簡化了專家系統(tǒng)的構造如骨架系統(tǒng)EMYCIN、KAS、EXPERT,通用知識工程語言OPS5、RLL,模塊式專家系統(tǒng)工具AGE等專家系統(tǒng)的特點具有專家水平的專門知識能進行有效的推理具有啟發(fā)性能根據(jù)不確定(不精確)的知識進行推理具有靈活性具有透明性具有交互性專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的區(qū)別傳統(tǒng)程序依據(jù)某一確定的算法和數(shù)據(jù)結構來求解某一確定的問題,專家系統(tǒng)是依據(jù)知識和推理來求解問題→最大區(qū)別
傳統(tǒng)程序=數(shù)據(jù)結構+算法 專家系統(tǒng)=知識+推理
傳統(tǒng)程序把關于問題求解的知識隱含于程序中,而專家系統(tǒng)則將知識與運用知識的過程即推理機分離(使專家系統(tǒng)具有更大的靈活性,使系統(tǒng)易于修改)專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的區(qū)別從處理對象看,傳統(tǒng)程序主要是面向數(shù)值計算和數(shù)據(jù)處理,而專家系統(tǒng)則面向符號處理傳統(tǒng)程序處理的數(shù)據(jù)多是精確的,對數(shù)據(jù)的檢索是基于模式的布爾匹配,而專家系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)和知識大多是不精確的、模糊的,知識的模式匹配也多是不精確的傳統(tǒng)程序一般不具有解釋功能,而專家系統(tǒng)一般具有解釋機構,可解釋自己的行為專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的區(qū)別傳統(tǒng)程序根據(jù)算法求解問題,每次都能產(chǎn)生正確答案,專家系統(tǒng)像人類專家那樣工作,通常產(chǎn)生正確的答案,但有時也會產(chǎn)生錯誤的答案專家系統(tǒng)存在的問題之一專家系統(tǒng)有能力從錯誤中吸取教訓,改進對某一工作的問題求解能力從系統(tǒng)的體系結構來看,傳統(tǒng)程序與專家系統(tǒng)具有不同的結構
專家系統(tǒng)的類型按功能管理專家系統(tǒng)(元系統(tǒng))完成復雜問題總體決策、管理協(xié)調(diào)子系統(tǒng)的功能領域?qū)<蚁到y(tǒng)(
)從推理方向的角度可分正向推理專家系統(tǒng)反向推理專家系統(tǒng)混合推理專家系統(tǒng)從知識表達方法的角度基于邏輯的專家系統(tǒng)基于產(chǎn)生式規(guī)則的專家系統(tǒng)基于語義網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)的類型專家系統(tǒng)種類 解決的問題 解釋 根據(jù)感知數(shù)據(jù)推理情況描述 診斷 根據(jù)觀察結果推斷系統(tǒng)是否有故障 預測 推導給定情況可能產(chǎn)生的后果 設計 根據(jù)給定要求進行相應的設計 規(guī)劃 設計動作 控制 控制整個系統(tǒng)的行為 監(jiān)督 比較觀察結果和期望結果 修理 執(zhí)行計劃來實現(xiàn)規(guī)定的補救措施 教學 診斷、調(diào)整、修改學生行為 調(diào)試 建議故障的補救措施專家系統(tǒng)的類型解釋型專家系統(tǒng)能根據(jù)感知數(shù)據(jù),經(jīng)過分析、推理,從而給出相應解釋代表性:DENDRAL(化學結構說明)、PROSPECTOR(地質(zhì)解釋)等診斷型專家系統(tǒng)能根據(jù)取得的現(xiàn)象、數(shù)據(jù)或事實推斷出系統(tǒng)是否有故障,并能找出產(chǎn)生故障的原因,給出排除故障的方案代表性:PUFF(肺功能診斷系統(tǒng))、PIP(腎臟病診斷系統(tǒng))、DART(計算機硬件故障診斷系統(tǒng))等預測型專家系統(tǒng)能根據(jù)過去和現(xiàn)在信息(數(shù)據(jù)和經(jīng)驗)來推斷可能發(fā)生和出現(xiàn)的情況天氣預報、市場預測、人口預測等專家系統(tǒng)的類型設計型專家系統(tǒng)能根據(jù)給定要求進行相應的設計工程設計、電路設計、服裝設計)
代表性:XCON(計算機系統(tǒng)配置系統(tǒng))、KBVLSI(VLSI電路設計專家系統(tǒng))等
規(guī)劃型專家系統(tǒng)能按給定目標擬定總體規(guī)劃、行動計劃、運籌優(yōu)化等機器人動作控制、軍事規(guī)劃、城市規(guī)劃等代表性:NOAH(機器人規(guī)劃系統(tǒng))、SECS(幫助化學家制定有機合成規(guī)劃的專家系統(tǒng))、TATR(幫助空軍制訂攻擊敵方機場計劃的專家系統(tǒng))等控制型專家系統(tǒng)能根據(jù)具體情況,控制整個系統(tǒng)的行為代表性:YES/MVS(幫助監(jiān)控和控制MVS操作系統(tǒng))專家系統(tǒng)的類型監(jiān)督型專家系統(tǒng)能完成實時的監(jiān)測任務,并根據(jù)監(jiān)測到的現(xiàn)象作出相應的分析和處理
代表性:REACTOR(幫助操作人員檢測和處理核反應堆事故)
修理型專家系統(tǒng)能根據(jù)故障的特點制訂糾錯方案,并能實施該方案排除故障,當制訂的方案失效或部分失效時,能及時采取相應的補救措施教學型專家系統(tǒng)能根據(jù)學生學習過程中所產(chǎn)生的問題進行分析、評價、找出錯誤原因,有針對性地確定教學內(nèi)容或采取其它有效的教學手段
代表性:GUIDON(講授有關細菌感染性疾病方面的醫(yī)學知識)調(diào)試型專家系統(tǒng)能根據(jù)相應的標準檢測被測試對象存在的錯誤,并能從多種糾錯方案中選出適用于當前情況的最佳方案,排除錯誤7.2專家系統(tǒng)的結構和工作原理專家系統(tǒng)的一般結構人機接口、推理機、知識庫、動態(tài)數(shù)據(jù)庫、知識獲取機構、解釋機構人機接口解釋機構知識獲取機構知識庫推理機數(shù)據(jù)庫用戶領域?qū)<抑R工程師專家系統(tǒng)核心專家系統(tǒng)的一般結構知識庫
主要用來存放領域?qū)<姨峁┑膶iT知識(1)
知識表達方法的選擇
(最多的三種表示方法是產(chǎn)生式規(guī)則、框架和語義網(wǎng)絡)
①充分表示領域知識 ②能充分、有效地進行推理 ③便于對知識的組織、維護與管理 ④便于理解與實現(xiàn)(2)知識庫管理系統(tǒng)對知識庫中的知識組織、檢索和維護專家系統(tǒng)的一般結構推理機模擬領域?qū)<业乃季S過程,控制并執(zhí)行對問題的求解推理機包括推理方法和控制策略兩部分推理方法有精確推理和不精確推理控制策略主要指推理方向控制及推理規(guī)則選擇策略推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理推理策略一般還與搜索策略有關(已在推理章節(jié)介紹)知識獲取機構“瓶頸”,是建造和設計專家系統(tǒng)的關鍵
基本任務是為專家系統(tǒng)獲取知識,建立起健全、完善、有效的知識庫,以滿足求解領域問題的需要
要對知識進行一致性、完整性檢測專家系統(tǒng)的一般結構人機接口
專家系統(tǒng)與領域?qū)<?、知識工程師、一般用戶間進行交互的界面由一組程序及相應的硬件組成,用于完成輸入輸出工作
更新、完善、擴充知識庫;推理過程中人機交互;結束時顯示結果數(shù)據(jù)庫又稱“黑板”、“綜合數(shù)據(jù)庫”或“動態(tài)數(shù)據(jù)庫”用于存放用戶提供的初始事實、問題描述及系統(tǒng)運行過程中得到的中間結果、最終結果等信息
是推理機不可缺少的工作場地,同時由于它可記錄推理過程中的各種有關信息,又為解釋機構提供了回答用戶咨詢的依據(jù)解釋機構回答用戶提出的問題,解釋系統(tǒng)的推理過程,使系統(tǒng)對用戶透明
專家系統(tǒng)的工作原理根據(jù)知識庫中的知識和用戶提供的事實進行推理,不斷地由已知的前提推出未知的結論即中間結果,并將中間結果放到數(shù)據(jù)庫中,作為已知的新事實進行推理,從而把求解的問題由求知狀態(tài)轉(zhuǎn)換為已知狀態(tài)在專家系統(tǒng)的運行過程中,會不斷地通過人機接口與用戶進行交互,向用戶提問,并向用戶作出解釋
7.3知識獲取知識獲取的任務為專家系統(tǒng)獲取知識,建立起健全、完善、有效的知識庫,以滿足求解領域問題需要(1)抽取知識 識別、理解、篩選、歸納等,及自學習(2)知識的轉(zhuǎn)換 第一步:從專家及文獻資料處抽取的知識轉(zhuǎn)換為某種知識表示模式,如產(chǎn)生式規(guī)則、框架等(知識工程師完成)第二步:該模式表示的知識轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可直接利用的內(nèi)部形式 (3)知識的輸入
知識編輯器
(4)知識的檢測
不一致、不完整等
7.3知識獲取知識獲取的模式非自動知識獲取(人工移植)知識工程師知識編輯器自動知識獲取系統(tǒng)具有獲取知識的能力系統(tǒng)具有識別語音、文字、圖像的能力
系統(tǒng)具有理解、分析、歸納的能力
系統(tǒng)具有從運行實踐中學習的能力半自動知識獲取
7.4專家系統(tǒng)的建立可行性分析威特曼(Watermam)從三方面研究如何選擇適合專家系統(tǒng)開發(fā)的問題(1)什么情況下開發(fā)專家系統(tǒng)是可能的?①問題的求解主要依靠經(jīng)驗性知識,而不需要大量運用常識性知識
②存在真正的領域?qū)<?,這也是開發(fā)專家系統(tǒng)最重要的要求之一
③一般某領域中有多個專家,他們應該對領域答案的選擇和精確度有基本一致的看法
④任務易,有明確的開發(fā)目標,且任務能被很好地理解7.4專家系統(tǒng)的建立(2)什么情況下開發(fā)專家系統(tǒng)是合理的?(之一?。?/p>
①問題的求解能帶來較高的經(jīng)濟效益 ②人類專家奇缺,但又十分需要,且十分昂貴 ③人類專家經(jīng)驗不斷丟失 ④危險場合需要專門知識(3)什么情況下開發(fā)專家系統(tǒng)是合適的?(特征?。?/p>
①本質(zhì)——問題本質(zhì)上必須能很自然地通過符號操作和符號結構來進行求解,且問題求解時需要使用啟發(fā)式知識,需要使用經(jīng)驗規(guī)則才能得到答案 ②復雜性——問題不是太容易且較為重要 ③范圍——問題需要有適當?shù)姆秶鷮<蚁到y(tǒng)的設計原則與開發(fā)步驟專家系統(tǒng)的設計原則專門任務 領域大小
專家合作 反復磋商,團結協(xié)作
原型設計 從“最小系統(tǒng)”到“擴充式”開發(fā)
用戶參與 充實、完善知識庫
輔助工具 提高設計效率
知識庫與推理機分離 體現(xiàn)特征,靈活專家系統(tǒng)的設計原則與開發(fā)步驟專家系統(tǒng)的開發(fā)步驟
知識工程比軟件工程更強調(diào)漸進性、擴充性重新完善問題識別概念化形式化實現(xiàn)測試重新描述重新設計需求概念結構規(guī)則專家系統(tǒng)的開發(fā)步驟
問題識別階段知識工程師和專家確定問題的重要特點,抓住問題各主要方面的特征概念化階段主要任務是揭示描述問題所需的關鍵概念、關系和控制機制,子任務、策略和有關問題求解的約束形式化階段把概念化階段概括出來的關鍵概念、子問題和信息流特征形式化地表示出來實現(xiàn)階段
把形式化知識變成計算機的軟體,即要實現(xiàn)知識庫、推理機、人機接口和解釋系統(tǒng)測試階段
通過運行實例評價原型系統(tǒng)以及用于實現(xiàn)它的表達形式,從而發(fā)現(xiàn)知識庫和推理機制的缺陷專家系統(tǒng)的評價正確性系統(tǒng)設計的正確性系統(tǒng)測試的正確性系統(tǒng)運行的正確性有用性推理結論、求解結果、咨詢建議的有用性系統(tǒng)的知識水平、可用范圍、易擴充性、易更新性等問題的求解能力(解題速度、推理效率),可能場合和環(huán)境人機交互的友好性運行可靠性、易維護性、可移植性系統(tǒng)的經(jīng)濟性7.5專家系統(tǒng)實例動物/植物識別專家系統(tǒng)(前述例完善)醫(yī)學專家系統(tǒng)—MYCIN美國斯坦福大學,細菌感染性疾病的診斷和治療(診斷結果及處方)INTERLISP語言,知識庫含200多條關于細菌血癥的規(guī)則,可以識別約50種細菌整個系統(tǒng)占245KB,其中INTERLISP系統(tǒng)占160KB,編譯后的MYCIN系統(tǒng)占50KB,知識庫8KB,其余27KB存放臨床參數(shù)和作為工作空間咨詢解釋功能
地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)—PROSPECTOR美國斯坦福人工智能研究中心(SRI),1976年LISP語言似然規(guī)則的網(wǎng)絡模型7.6專家系統(tǒng)的開發(fā)工具四種主要的類型:用于開發(fā)專家系統(tǒng)的程序設計語言骨架系統(tǒng)通用型知識表達語言專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境程序設計語言面向問題的語言為某些特定的問題類型設計的(如FORTRAN、PASCAL、C等)符號處理語言(面向AI的語言)專為人工智能應用而設計的(最常用LISP語言,PROLOG語言(第6章))骨架系統(tǒng)骨架系統(tǒng)由已有的成功的專家系統(tǒng)演化而來的抽出了原系統(tǒng)中具體的領域知識,而保留了原系統(tǒng)的體系結構和功能,再把領域?qū)S玫慕缑娓臑橥ㄓ媒缑娉S玫墓羌芟到y(tǒng)EMYCINKASEXPERT骨架系統(tǒng)EMYCIN由MYCIN系統(tǒng)抽去原有的醫(yī)學領域知識,保留骨架而形成的系統(tǒng)具有MYCIN的全部功能EMYCIN開發(fā)的專家系統(tǒng)CLOTEMYCIN幫助決定解決結構分析問題的策略通過解釋呼吸測試數(shù)據(jù)來診斷肺病分析并確定病人血液凝固機制中有無問題SACON通過解釋油井鉆探數(shù)據(jù)來鑒定地下巖層預測麥田是否將受黑鱗翅目幼蟲之害LIGHOPIANT/CDP骨架系統(tǒng)
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