【論文】專家系統(tǒng)概述及其應(yīng)用人工智能畢業(yè)論文

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摘要:人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究的主要領(lǐng)域。專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量的專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題，簡(jiǎn)而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。本文中介紹了人工智能的概念，分類，特點(diǎn)以及人工智能的研究的發(fā)展及其現(xiàn)狀。由此引出專家系統(tǒng)的基本概念及主要特點(diǎn)。最后，通過查閱各種資料以及自己的理解分析，對(duì)專家系統(tǒng)的主要應(yīng)用做具體分析。闡述了將計(jì)算機(jī)人工智能的專家系統(tǒng)理念與全厚度再生機(jī)材料配置與設(shè)備自動(dòng)控制系統(tǒng)相結(jié)合的思想，同時(shí)，具體分析了構(gòu)建全厚度再生機(jī)材料配置與設(shè)備自動(dòng)控制專家系統(tǒng)可供利用的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，并初步建立了該系統(tǒng)的模塊體系。

關(guān)鍵詞：人工智能，專家系統(tǒng)，全厚度再生機(jī)材料配置與設(shè)備自動(dòng)控制系統(tǒng)

Expertsystemoutlineandapplication

Abstract:Theartificialintelligence(ArtificialIntelligence),EnglishabbreviationisAI.Itistheresearch,thedevelopmentusesinsimulating,extendingandexpandshuman'sintelligencetheory,themethod,technicalandanapplicationsystemnewtechnicalscience.Theartificialintelligenceisacomputersciencebranch,itattemptstheunderstandingintelligencetheessence,theparallelintergrowthdeliversonekindnewlytobeabletomaketheresponsebythehumanintelligencesimilarwaytheintelligentmachine,thisdomainresearchincludingrobot,languagerecognition,patternrecognition,naturallanguageprocessingandexpertsystemandsoon.Inthisarticleintroducedtheartificialintelligenceconcept,theclassification,thecharacteristicaswellastheartificialintelligenceresearchdevelopmentandthepresentsituation.Fromthisdrawsouttheexpertsystemthebasicconceptandthemaincharacteristic.Finally,throughconsultseachkindofmaterialaswellasownunderstandinganalysis,makestheconcreteelaborationtotheexpertsystemmainapplication.IntroducedunifiesthecomputerartificialintelligenceexpertsystemideaandtheAuto-Controlsystemplan,simultaneously,analyzedtheconstructiontoAuto-Controlsystemspecificallytobepossibletosupplytheusethecomputerapplicationtechnology,andestablishedinitiallymoduleofthisexpertsystem.Keyword:Artificialintelligence,Expertsystem,Auto-ControlExpertSystem目錄1引言1.1人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。從基礎(chǔ)理論的角度出發(fā)，其研究基本內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲得、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外,人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。其發(fā)展主要經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段:第一階段：50年代人工智能的興起和冷落。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能出現(xiàn)新高潮。第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，已為人類創(chuàng)造出可觀的經(jīng)濟(jì)效益，專家系統(tǒng)就是一個(gè)例子。隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)價(jià)格的繼續(xù)下降，人工智能技術(shù)必將得到更大的推廣，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益。1.2專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。也就是說，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量的專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題，簡(jiǎn)而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。1.3人工智能與專家系統(tǒng)之間關(guān)系專家系統(tǒng)(expertsystem)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的課題之一。自從1965年第一個(gè)專家系統(tǒng)DENDRAL在美國(guó)斯坦福大學(xué)問世以來，經(jīng)過20年的研究開發(fā)，到80年代中期，各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。專家系統(tǒng)屬于人工智能的一個(gè)發(fā)展分支，并且運(yùn)用于醫(yī)療、軍事、地質(zhì)勘探、教學(xué)、化工等領(lǐng)域，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益?，F(xiàn)在，專家系統(tǒng)已成為人工智能領(lǐng)域中最活躍、最受重視的領(lǐng)域。2概述2.1專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序?qū)＜蚁到y(tǒng)與傳統(tǒng)程序相比，差別如下：2.2專家系統(tǒng)的特點(diǎn)專家系統(tǒng)具有下列3個(gè)特點(diǎn)：(1)啟發(fā)性專家系統(tǒng)能運(yùn)用專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理、判斷和決策。(2)透明性專家系統(tǒng)能夠解釋本身的推理過程和回答用戶提出的問題，以便讓用戶能夠了解推理過程，提高對(duì)專家系統(tǒng)的信賴感。(3)靈活性專家系統(tǒng)能不斷地增長(zhǎng)知識(shí)，修改原有知識(shí)，不斷更新。由于這一特點(diǎn)，使得專家系統(tǒng)具有十分廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。2.3專家系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)近十多年來，專家系統(tǒng)獲得迅速發(fā)展，應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，這是專家系統(tǒng)的優(yōu)良性能以及對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重大作用決定的。具體地說，包括下列幾個(gè)方面：(1)專家系統(tǒng)能夠高效率、準(zhǔn)確、周到、迅速和不知疲倦地進(jìn)行工作。(2)專家系統(tǒng)解決實(shí)際問題時(shí)不受周圍環(huán)境的影響，也不可能遺漏忘記。(3)可以使專家的專長(zhǎng)不受時(shí)間和空間的限制，以便推廣珍貴和稀缺的專家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)。(4)專家系統(tǒng)能促進(jìn)各領(lǐng)域的發(fā)展，它使各領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)得到總結(jié)和精煉，能夠廣泛有力地傳播專家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和能力。(5)專家系統(tǒng)能匯集多領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)以及他們協(xié)作解決重大問題的能力，它擁有更淵博的知識(shí)、更豐富的經(jīng)驗(yàn)和更強(qiáng)的工作能力。(6)軍事專家系統(tǒng)的水平是一個(gè)國(guó)家國(guó)防現(xiàn)代化的重要標(biāo)志之一。(7)專家系統(tǒng)的研制和應(yīng)用，具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。(8)研究專家系統(tǒng)能夠促進(jìn)整個(gè)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。專家系統(tǒng)對(duì)人工智能的各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展起了很大的促進(jìn)作用，并將對(duì)科技、經(jīng)濟(jì)、國(guó)防、教育、社會(huì)和人民生活產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)的影響。3詳細(xì)介紹3.1專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與類型3.1.1專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是指專家系統(tǒng)各組成部分的構(gòu)造方法和組織形式。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)選擇恰當(dāng)與否，是與專家系統(tǒng)的適用性和有效性密切相關(guān)的。選擇什么結(jié)構(gòu)最為恰當(dāng)，要根據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境和所執(zhí)行任務(wù)的特點(diǎn)而定。圖1表示專家系統(tǒng)的簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)圖。圖2則為理想專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。由于每個(gè)專家系統(tǒng)所需要完成的任務(wù)和特點(diǎn)不相同，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也不盡相同，一般只具有圖中部分模塊。圖1專家系統(tǒng)的簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)圖2理想專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖專家系統(tǒng)的主要組成部分歸納如下：(1)知識(shí)庫(kù)(knowledgebase)知識(shí)庫(kù)用于存儲(chǔ)某領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的專門知識(shí)，包括事實(shí)、可行操作與規(guī)則等。(2)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)(globaldatabase)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)又稱全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)或總數(shù)據(jù)庫(kù)，它用于存儲(chǔ)領(lǐng)域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)(信息)，即被處理對(duì)象的一些當(dāng)前事實(shí)。(3)推理機(jī)(reasoningmachine)推理機(jī)用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序，使整個(gè)專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作。推理機(jī)能夠根據(jù)知識(shí)進(jìn)行推理和導(dǎo)出結(jié)論，而不是簡(jiǎn)單地搜索現(xiàn)成的答案。(4)解釋器(explanator)解釋器能夠向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為，包括解釋推理結(jié)論的正確性以及系統(tǒng)輸出其它候選解的原因。(5)接口(interface)接口又稱界面，它能夠使系統(tǒng)與用戶進(jìn)行對(duì)話，使用戶能夠輸入必要的數(shù)據(jù)、提出問題和了解推理過程及推理結(jié)果等。系統(tǒng)則通過接口，要求用戶回答提問，并回答用戶提出的問題，進(jìn)行必要的解釋。3.1.2專家系統(tǒng)的類型用于某一特定領(lǐng)域內(nèi)的專家系統(tǒng)，可以劃分為以下幾類：1、診斷型專家系統(tǒng)：根據(jù)對(duì)癥狀的觀察分析，推導(dǎo)出產(chǎn)生癥狀的原因以及排除故障方法的一類系統(tǒng)，如醫(yī)療、機(jī)械、經(jīng)濟(jì)等。2、解釋型專家系統(tǒng)：根據(jù)表層信息解釋深層結(jié)構(gòu)或內(nèi)部情況的一類系統(tǒng)，如地質(zhì)結(jié)構(gòu)分析、物質(zhì)化學(xué)結(jié)構(gòu)分析等。3、預(yù)測(cè)型專家系統(tǒng)：根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測(cè)未來情況的一類系統(tǒng)，如氣象預(yù)報(bào)、人口預(yù)測(cè)、水文預(yù)報(bào)、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè)等。4、設(shè)計(jì)型專家系統(tǒng)：根據(jù)給定的產(chǎn)品要求設(shè)計(jì)產(chǎn)品的一類系統(tǒng)，如建筑設(shè)計(jì)、機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)等。5、決策型專家系統(tǒng)：對(duì)可行方案進(jìn)行綜合評(píng)判并優(yōu)選的一類專家系統(tǒng)。6、規(guī)劃型專家系統(tǒng)：用于制定行動(dòng)規(guī)劃的一類專家系統(tǒng)，如自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、軍事計(jì)劃的制定等。7、教學(xué)型專家系統(tǒng)：能夠輔助教學(xué)的一類專家系統(tǒng)。8、數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)：用于自動(dòng)求解某些數(shù)學(xué)問題的一類專家系統(tǒng)。9、監(jiān)視型專家系統(tǒng)：對(duì)某類行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)并在必要時(shí)候進(jìn)行干預(yù)的一類專家系統(tǒng)，如機(jī)場(chǎng)監(jiān)視、森林監(jiān)視等。3.2專家系統(tǒng)的工作方式3.2.1專家系統(tǒng)的工作過程專家系統(tǒng)的基本工作流程是，用戶通過人機(jī)界面回答系統(tǒng)的提問，推理機(jī)將用戶輸入的信息與知識(shí)庫(kù)中各個(gè)規(guī)則的條件進(jìn)行匹配，并把被匹配規(guī)則的結(jié)論存放到綜合數(shù)據(jù)庫(kù)中。最后，專家系統(tǒng)將得出最終結(jié)論呈現(xiàn)給用戶。在這里，專家系統(tǒng)還可以通過解釋器向用戶解釋以下問題：系統(tǒng)為什么要向用戶提出該問題（Why）？計(jì)算機(jī)是如何得出最終結(jié)論的（How）？領(lǐng)域?qū)＜一蛑R(shí)工程師通過專門的軟件工具，或編程實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)中知識(shí)的獲取，不斷地充實(shí)和完善知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)。3.2.2專家系統(tǒng)的開發(fā)過程1．開發(fā)步驟采用原型技術(shù)的專家系統(tǒng)開發(fā)過程如下圖3所示，它可分為設(shè)計(jì)初始知識(shí)庫(kù)、原型系統(tǒng)開發(fā)與試驗(yàn)、知識(shí)庫(kù)的改進(jìn)與歸納三個(gè)主要步驟。圖3建立專家系統(tǒng)的步驟2.知識(shí)獲取圖4知識(shí)獲取的任務(wù)3.開發(fā)工具與環(huán)境常用的專家系統(tǒng)開發(fā)工具和環(huán)境可按其性質(zhì)分為程序設(shè)計(jì)語言、骨架型工具、語言型工具、開發(fā)環(huán)境及一些新型專家系統(tǒng)開發(fā)工具等。(一)程序設(shè)計(jì)語言程序設(shè)計(jì)語言包括人工智能語言和通用程序設(shè)計(jì)語言。它們是專家系統(tǒng)開發(fā)的最基礎(chǔ)的語言工具。人工智能語言的主要代表有以LISP為代表的函數(shù)型語言和以PROLOG為代表的邏輯型語言等；通用程序設(shè)計(jì)語言的主要代表有C、C++和JAVA等。(二)骨架型工具骨架型工具也稱為專家系統(tǒng)外殼，它是由一些已經(jīng)成熟的具體專家系統(tǒng)演變來的。其演變方法是，抽去這些專家系統(tǒng)中的具體知識(shí)，保留它們的體系結(jié)構(gòu)和功能，再把領(lǐng)域?qū)Ｓ玫慕缑娓臑橥ㄓ媒缑?，這樣，就可得到相應(yīng)的專家系統(tǒng)外殼。(三)語言型工具語言型工具是一種通用型專家系統(tǒng)開發(fā)工具，它是不依賴于任何已有專家系統(tǒng)，不針對(duì)任何具體領(lǐng)域，完全重新設(shè)計(jì)的一類專家系統(tǒng)開發(fā)工具。與骨架系統(tǒng)相比，語言型工具具有更大的靈活性和通用性，并且對(duì)數(shù)據(jù)及知識(shí)的存取和查詢提供了更多的控制手段。常用的語言型工具有CLIPS和OSP等。(四)開發(fā)環(huán)境專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境是一種為高效率開發(fā)專家系統(tǒng)而設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的大型智能計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境一般由調(diào)試輔助工具、輸入輸出設(shè)施、解釋設(shè)施和知識(shí)編輯器4個(gè)典型部件所組成。4實(shí)際應(yīng)用對(duì)于專家系統(tǒng)我有自己的一些見解。下面結(jié)合我參與過的一個(gè)項(xiàng)目來對(duì)專家系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用來進(jìn)行闡述。全厚度再生機(jī)材料配置與設(shè)備自動(dòng)控制系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱“系統(tǒng)”）。全厚度再生機(jī)自動(dòng)控制系統(tǒng)是瀝青路面全厚度再生快速修復(fù)關(guān)鍵技術(shù)和裝備項(xiàng)目的一個(gè)子項(xiàng)目，該系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)兩個(gè)系列的功能。第一，智能送料。通過用速度傳感器測(cè)出再生機(jī)行駛車速、銑刨機(jī)銑刨深度及材料學(xué)專家經(jīng)實(shí)驗(yàn)得到的材料配比標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算出應(yīng)有送料速度，使用電子閥門控制送料速度達(dá)到最優(yōu)化，既能達(dá)到路面施工標(biāo)準(zhǔn)，又能實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化。第二，生產(chǎn)環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過各種傳感器，元器件對(duì)裝備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并將監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示、報(bào)警、保存，使物料的生產(chǎn)保證質(zhì)量。4.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖4.2材料知識(shí)庫(kù)軟件的設(shè)計(jì)思路4.2.1材料配比體系結(jié)構(gòu)圖用戶表(用戶名，用戶密碼，權(quán)限)注：用戶表同時(shí)作為另外兩個(gè)子軟件使用材料體系表(體系編號(hào)，名稱，配比表編號(hào)，配比表名稱)注：新的材料體系，如發(fā)泡瀝青材料體系等基本元材料表(元材料編號(hào)，元材料名稱，元材料單位)注：每種材料體系都是由多種元材料組成，他們之間存在一個(gè)配比關(guān)系?；局笜?biāo)性能表(性能指標(biāo)編號(hào)，名稱，單位)注：材料性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，如最大承載壓力，最大抗壓強(qiáng)度。材料質(zhì)量影響因子表(因子編號(hào)，名稱，單位)注：影響材料體系質(zhì)量的因子，影響材料體系質(zhì)量的可能是其中某些因子。材料體系性能指標(biāo)表中字段表(編號(hào)，體系編號(hào)，字段名稱，字段類型)注：不同的材料體系有不同的組成元材料，不同的配比。材料體系配比性能表(配比編號(hào)，體系編號(hào)，組成元材料，比例，外界影響因子，性能指標(biāo))注：不同的體系擁有自己的配比性能表。4.2.3推理機(jī)涉及到的數(shù)據(jù)表施工方案表（施工方案編號(hào)，配比編號(hào)，瀝青流量，水流量，送料速度）傳感器和施動(dòng)器配置表（配置編號(hào)，施工方案編號(hào)，傳感器編號(hào)，傳感器類型，備注）4.3發(fā)泡瀝青推理機(jī)4.3.1發(fā)泡瀝青環(huán)境界面的功能選項(xiàng)溫度監(jiān)控氣壓監(jiān)控水壓監(jiān)控水流量監(jiān)控監(jiān)控設(shè)備參數(shù)溫度監(jiān)控在功能顯示區(qū)中提供：溫度傳感器狀態(tài)、溫度安全提示（包括趨勢(shì)圖）、溫度閥值、操作提示等數(shù)據(jù)。氣壓監(jiān)控在功能顯示區(qū)中提供：氣壓傳感器狀態(tài)、氣壓安全提示（包括趨勢(shì)圖）、氣壓閥值、操作提示等數(shù)據(jù)。水壓監(jiān)控在功能顯示區(qū)中提供：氣壓傳感器狀態(tài)、氣壓安全提示（包括趨勢(shì)圖）、氣壓閥值、操作提示等數(shù)據(jù)。水泥流量監(jiān)控在功能顯示區(qū)中提供：水流量傳感器狀態(tài)、水流量安全提示（包括趨勢(shì)圖）、流量閥值、操作提示等數(shù)據(jù)。監(jiān)控設(shè)備參數(shù)在功能顯示區(qū)中提供：發(fā)泡裝置內(nèi)傳感器狀態(tài)、傳感設(shè)備端口關(guān)選項(xiàng)、設(shè)備安全提示、操作提示等數(shù)據(jù)4.3.2發(fā)泡瀝青體系推理機(jī)推理分析過程知識(shí)庫(kù)獲取數(shù)學(xué)計(jì)算體系原材料構(gòu)成（水、瀝青）知識(shí)庫(kù)獲取數(shù)學(xué)計(jì)算體系原材料構(gòu)成（水、瀝青）體系材料配比瀝青溫度水壓氣壓瀝青流量水流量送料速度知識(shí)庫(kù)數(shù)學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)修正傳感器和施動(dòng)器配置道路修復(fù)方案文件道路類型（路基、路面等）道路等級(jí)材料體系（發(fā)泡瀝青體系等）銑刨寬度銑刨深度銑刨機(jī)轉(zhuǎn)速再生機(jī)速度水流管道直徑（固定）瀝青管道直徑（固定）5現(xiàn)狀與發(fā)展前景專家系統(tǒng)運(yùn)用于醫(yī)療、軍事、地質(zhì)勘探、教學(xué)、化工等領(lǐng)域，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。但與此同時(shí)，專家系統(tǒng)在開發(fā)使用中也存在著一下缺點(diǎn):（1）知識(shí)獲取的“瓶頸”。通常專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取主要靠人工移植，由知識(shí)工程師將領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)總結(jié)為規(guī)則加入到知識(shí)庫(kù)中，這種知識(shí)獲取是間接的，因而效率低；另外，領(lǐng)域?qū)＜业哪承┙?jīng)驗(yàn)知識(shí)往往只能意會(huì)，不能言傳，很難用一定的規(guī)則或者數(shù)學(xué)模型來嚴(yán)格描述，而這些經(jīng)驗(yàn)知識(shí)在問題求解過程中是相當(dāng)重要的，這就是專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)中的“瓶頸”問題。（2）另一種知識(shí)獲取的困難就是多個(gè)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)之間相互矛盾的處理。是在這些知識(shí)之間作某種折中處理，還是只取其中的某一種，作為非領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)工程師在這種情況下也束手無策。（3）知識(shí)“窄臺(tái)階”。目前，一般的專家系統(tǒng)只能在相當(dāng)窄的專業(yè)知識(shí)領(lǐng)域內(nèi)求解專門性問題，對(duì)于那些可以用相應(yīng)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)完整描述的問題能夠得到正確結(jié)論，但是一旦問題超出系統(tǒng)所擁有的專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，出現(xiàn)系統(tǒng)未預(yù)計(jì)到的情況，即使問題所涉及到的知識(shí)只與現(xiàn)有專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)有細(xì)微偏差，系統(tǒng)就得不出結(jié)論甚至還可能得到錯(cuò)誤的結(jié)果。所以存在知識(shí)的“窄臺(tái)階”，即只有淺層的、表面的、經(jīng)驗(yàn)性的知識(shí)，缺少深層的、本質(zhì)的、理性的知識(shí)。（4）推理能力弱。由于推理方法簡(jiǎn)單，控制策略不靈活，所以容易出現(xiàn)“匹配沖突”、“組合爆炸”及“無窮遞歸”等問題，推理速度慢，效率低。（5）智能水平低。專家系統(tǒng)的知識(shí)存儲(chǔ)是一一對(duì)應(yīng)的，且限定沒有冗余性，因而就失去了靈活性。一般的專家系統(tǒng)一般不具備自學(xué)習(xí)能力和聯(lián)想記憶功能，不能在運(yùn)行過程中自我完善、發(fā)展和創(chuàng)新，不能用聯(lián)想記憶、識(shí)別和類比等方式進(jìn)行推理。這樣，系統(tǒng)就不能在實(shí)踐中不斷自我完善，就不能從環(huán)境變化中發(fā)展和創(chuàng)新知識(shí)。系統(tǒng)的功能取決于系統(tǒng)最初的知識(shí)和能力，它的本領(lǐng)只是輸入知識(shí)的總和。以上種種都是專家系統(tǒng)發(fā)展中存在著的一些限制，在未來的年代中，許多今日專家系統(tǒng)缺失將會(huì)被改善，相信未來專家系統(tǒng)應(yīng)該繼續(xù)研究的項(xiàng)目有:具有處理常識(shí)的能力；發(fā)展深層的推論系統(tǒng)；不同層次解釋的能力；使專家系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)的能力；分布式專家系統(tǒng)；輕易獲取與更新知識(shí)的能力。未來發(fā)展的專家系統(tǒng)，能經(jīng)由感應(yīng)器直接由外界接受資料，也可由系統(tǒng)外的知識(shí)庫(kù)獲得資料，在推理機(jī)中除推理外，上能擬定規(guī)劃，仿真問題狀況等。知識(shí)庫(kù)所存的不只是靜態(tài)的推論規(guī)則與事實(shí)，更有規(guī)劃、分類、結(jié)構(gòu)模式及行為模式等動(dòng)態(tài)知識(shí)。人工智能與專家系統(tǒng)的開發(fā)標(biāo)志著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展進(jìn)入了嶄新的階段，使得計(jì)算機(jī)的性能更科學(xué)、更智能化。專家們預(yù)計(jì)，人們?cè)谝话愕闹R(shí)系統(tǒng)支持下開發(fā)專家系統(tǒng)的日期不會(huì)太長(zhǎng)。到那時(shí)，用戶通過將本領(lǐng)域的專門知識(shí)放入預(yù)先設(shè)計(jì)好的問題求解軟件包中，就能獲得用于解決本領(lǐng)域問題的專家系統(tǒng)，甚至可能從根本上改變傳統(tǒng)設(shè)計(jì)程序的觀念。6總結(jié)《高級(jí)人工智能原理》這門課程對(duì)我來說一直都是很有吸引力的一門課程。初時(shí)，我非常驚詫于那些推理的邏輯與算法，以及其在工業(yè)生產(chǎn)中可以稱之為神奇的應(yīng)用，而這些正好激發(fā)了我求知及探索的欲望。通過此次的論文撰寫，使得我對(duì)本專業(yè)的相關(guān)知識(shí)有了更清楚的認(rèn)識(shí)，熟悉和掌握了人工智能的基本概念，對(duì)專家系統(tǒng)也有了初步的了解，知識(shí)也得到了鞏固與升華。首先，本文介紹了人工智能的基本概念與發(fā)展現(xiàn)狀，為其后引出專家系統(tǒng)打下了基礎(chǔ)。其次，本文研究了專家系統(tǒng)的基本概念、特點(diǎn)，分類，相關(guān)技術(shù)和理論，對(duì)其工作過程和開發(fā)過程進(jìn)行了具體闡述。最后，本文在研究分析了專家系統(tǒng)基本概念、相關(guān)技術(shù)和理論之后，分析了我曾經(jīng)參與的一個(gè)系統(tǒng)的基本模型，并且對(duì)模型的整體結(jié)構(gòu)及其各組成部分的功能做了詳細(xì)分析。此次，我主要是對(duì)專家系統(tǒng)進(jìn)行介紹，而在此之前已經(jīng)有很多人研究過了，所以要參考他們的想法，但有些地方我們也要勇敢的跳出他們的框架，結(jié)合我們的實(shí)際情況進(jìn)行分析設(shè)計(jì)，思想不局限于前人。能完成此次論文的撰寫，毋庸置疑，與老師在課堂上的諄諄教誨密不可分。在此，非常感謝老師的啟蒙和教導(dǎo)。最后，慚愧的是，由于本人知識(shí)與能力有限，對(duì)專家系統(tǒng)的了解以及應(yīng)用方面掌握的知識(shí)都不夠全面，因此需要迫切的提高自己這方面的知識(shí)。7參考文獻(xiàn)[1]王永慶.人工智能原理與方法[M].西安：西安交通大學(xué)出版社,1998.[2]el.ExpertSystemswithApplications,2003,(2).[3]LiaoSH.ExpertsystemmethodologiesandapplicationsAdecadereviewfrom1995to2004[J].ExpertSystemswithApplications.2005,28(1):93-103.[4]PrasadR,RanjanKR,SinhaAK.AMRAPALIKA:Anexpertsystemforthediagnosisofpests,diseases,anddisordersinIndianmango[J].Knowledge-BasedSystems,2006,19(1):9-21.[5]LyuJJ,ChenMN.Automatedvisualinspectionexpertsystemformultivariatestatisticalprocesscontrolchart[J].ExpertSystemswithApplications,2009,36(3):5113-5118.[6]WangYD,LimEP,HwangSY.Efficientminingofgrouppatternsfromusermovementdata[J].Data&KnowledgeEngineering,2006,57(3):240-282.[7]ZhengHF,ChenLD,HanXZ,etal.Classificationandregressiontree(CART)foranalysisofsoybeanyieldvariabilityamongfieldsinNortheastChina:Theimportanceofphosphorusapplicationratesunderdroughtconditions[J],Agriculture,Ecosystems&Enviornment,2009,132(1)[8]CaiJF,HeZH,ChenCW.Anovelframe-levelbitallocationbasedontwo-passvideoencodingforlowbitratevideostreamingapplications[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation2006,17(4):783-798.[9]NevesLP,DiasLC,AntunesCH,etal.StructuringanMC-DAmodelusingSSM:Acasestudyinenergyefficiency[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2009,199(3):834-845.[10]LiuKFR,YuCW.Integratingcase-basedandfuzzyreasoningtoqualitativelypredictriskinanenvironmentalimpactassessmentreview[J].EnvironmentalModelling&Software,2009,24(10):1241-1251.[11]ChoyKL,ChowKH,MoonKL,etal.ARFID-case-basedsamplemanagementsystemforfashionproductdevelopment[J].EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2009,22（6）：882-896.[12]JahromiMZ,ParvinniaE,JohnR.Amethodoflearningweightedsimilar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