（计算机软件与理论专业论文）基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究.pdf

基于工资政策的时态知识表示 与知识库系统的研究 计算机软件与理论 硕士生：张励 指导教师：汤庸教授 摘要 本文旨在从研究工资政策这类典型的带有时态信息的知识出发，对产生式规 则进行一些时态扩展，提出时态产生式规则模型，使之能自然直观地表示工资政 策以及其他具有类似性质的知识，并实现基于数据库的工资政策知识库系统的设 计。 本文首先介绍了知识库的技术基础，包括知识表示方法，知识库的架构及其 关键技术；然后介绍了时态知识处理技术，包括表示时间的基本方法，常用的时 态知识表达方法等。接着对典型的具有时态特征的工资政策进行分析，尤其着重 于对工资政策的时态性进行分析，并在此基础上，对产生式规则进行了一些时态 扩展，提出时态产生式规则模型，目的在于通过对工资政策的研究，探讨一类时 态知识的表达方法。在采用上述规则模型表示工资政策的基础上，进一步研究了 基于数据库的时态知识库系统的设计方法，以及知识库中时态知识的获取以及一 致性维护的问题。 本文的主要工作与贡献是在分析与总结当前关于时态知识表示，时态知识库 与数据库的实现的相关研究的基础上： 一、通过对工资政策的时态性分析，指 出传统的产生式规则难以直接表示带有时态信息的知识。对产生式规则进行了一 些时态扩展，建立时态产生式规则模型，使之能够直观自然地表达工资政策中的 规则知识以及其他具有类似性质的知识，并为进一步研究如何广义地对产生式规 则进行时态扩展提供基础。二、进行工资政策知识库系统的设计，主要包括知识 表示，知识库存储，知识获取与知识一致性维护的设计。采用关系数据库存储时 态知识，实现在关系数据库上的知识库的设计，对包含时态知识的知识库中的知 识获取与知识的一致性维护等问题进行了相关的研究与实现。 关键词：时态知识，知识表达，知识库知识获取，工资政策 i i t e m p o r a lk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n d k n o w l e d g e b a s es y s t e mo fs a l a r yp o l i c y c o m p u t e rs o f i w a r ea n dt h e o r y n a m e ：z h a n gl i s u p e r v i s o r ：p r o f e s s o rt a n gy o n g a b s t r a c t t h ep a p e rb e g i n sw i t ha n a l y z i n gt h es a l a r yp o l i c yw h i c hi sak i n do ft y p i c a l k n o w l e d g ep o s s e s s i n gt e m p o r a li n f o r m a t i o n s o m et e m p o r a le x t e n s i o n sh a v eb e e n a d d e dt op r o d u c t i o nr u l e sb a s e do nt h ea b o v ea n a l y s i s at e m p o r a lp r o d u c t i o nr u l e m o d e li sp u tf o r w a r di no r d e rt or e p r e s e n td i r e c t l ya n dn a t u r a l l yt h es a l a r yp o l i c ya n d o t h e rk n o w l e d g ew h i c hh a ss i m i l a rp r o p e r t i e s a tf i r s t ，b a s i ct e c h n o l o g i e so fr e a l i z i n gk n o w l e d g eb a s ea r ei n t r o d u c e d ，i n c l u d i n g m e t h o d so fk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ，t h ef r a m e w o r ko fak n o w l e d g eb a s ea n ds o m e k e yt e c h n o l o g i e st ob u i l dak n o w l e d g eb a s e m e a n w h i l et e c h n o l o g i e so fp r o c e s s i n g t e m p o r a lk n o w l e d g ea r ea l s oi n t r o d u c e d ，i n c l u d i n gm e t h o d st or e p r e s e n tt i m ea n d t e m p o r a lk n o w l e d g e t h e nt h ep r o p e r t i e so ft h es a l a r yp o l i c ya r ea n a l y z e d ，e s p e c i a l l y t h et e m p o r a lp r o p e r t i e s s o m et e m p o r a le x t e n s i o n sh a v eb e e na d d e dt op r o d u t i o nr u l e s a n dat e m p o r a lp r o d u c t i o nr u l em o d e li sp u tf o r w a r da sar e s u l t f i n a l l y ，ak n o w l e d g e b a s es y s t e mc o n t a i n i n gt e m p o r a lk n o w l e d g ew h i c hi sb a s e do nr e l a t i o n a ld a t a b a s ei s r e a l i z e d ，a n dt h em e t h o d st oa c q u i r ek n o w l e d g ea n dt ov e r i f yt h ec o n s i s t e n c yo fr u l e s a r ea d v a n c e d t h em a i nc o n t r i b u t i o n so ft h ep a p e ra r ea sf o l l o w s ：b a s e do nt h er e s e a m ha n d s u m m a r i e so ft h ef u n d a m e n t a lm e t h o d st or e p r e s e n tt e m p o r a lk n o w l e d g ea n dt ob u i l d t e m p o r a lk n o w l e d g eb a s ea n dd a t a b a s e ，i nt h ef i r s tp l a c e ，t h ef a c tt h a tt h et r a d i t i o n a l f o r mo fp r o d u c t i o nr u l e sc a nn o tr e p r e s e n td i r e c t l yt h e k n o w l e d g ep o s s e s s i n g t e m p o r a li n f o r m a t i o ni sp o i n t e do u t s os o m et e m p o r a le x t e n s i o n sh a v eb e e na d d e dt o p r o d u t i o nr u l e s a n dat e m p o r a lp r o d u c t i o nr u l em o ( 1 e li sp u tf o r w a r di no r d e rt o i r e p r e s e n td i r e c t l ya n dn a t u r a l l yt h es a l a r yp o l i c y a n do t h e rk n o w l e d g ew h i c hh a s s i m i l a rp r o p e r t i e s a n di ta l s oa c t sa sa ne l e m e n t a r yr e s e a r c ho nh o w t oa d dt e m p o r a l e x t e n s i o n st op r o d u c t i o nr u l e si nab r o a ds e n s e ；i nt h el a s tp l a c e ，ak n o w l e d g eb a s e s y s t e mo fs a l a r yp o l i c y i sb u i l ta n dt h em e t h o d st or e p r e s e n tk n o w l e d g e ，t os t o r e k n o w l e d g e ，t oa c q u i r ek n o w l e d g ea n dt ov e r i f yt h ec o n s i s t e n c yo fk n o w l e d g e a r ep u t f o r w a r d r e l a t i o n a ld a t a b a s ei su s e dt os t o r ek n o w l e d g ep o s s e s s i n gt e m p o r a l i n f o r m a t i o n k n o w l e d g ea c q u i s i t i o na n dv e r i f i c a t i o ns y s t e mo ft h ek n o w l e d g eb a s e s y s t e mi sa l s or e a l i z e d k e y w o r d s ：k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ，t e m p o r a lk n o w l e d g e ，k n o w l e d g e b a s e k n o w l e d g ea c q u i s i t i o n ，s a l a r yp o l l y 基于t 资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 1 1 研究背景及意义 第1 章引言 作为自然界无所不在的客观属性，时间与人们的生活息息相关。随着数据库 与信息技术的深入和发展，信息系统面临许多新的应用和新的需求，对时态信息 处理的需求越来越迫切。现实世界中的多种应用都需要进行时态数据，时态信 息的处理。例如股票领域，医疗领域，银行业务，销售库存系统等需要记录数据 的历史信息；工程管理，过程控制等领域需要了解各种操作或者事件的时序关系 和时态约束关系：各种实时系统对数据及其处理过程有时间要求等。 当前对时态信息的研究可以分为两大方向3 1 ： l 主要关于时态数据及其信息管理的研究。 2 主要关于时态知识的表达与推理。 这两大方向之间存在着紧密的联系，都必须解决时间表示与时间推理两个基本问 题。 对时态数据及其信息管理的研究主要表现为对时态数据模型，时态数据库技 术的研究上。而对时态知识的研究主要集中在基于逻辑的时态知识表达方法上： 在j b e n z v i 的时间点、时态区间的模型与a l l e n 提出的时态区间关系4 1 的基础上， 通过为经典逻辑j j u a 时态算子，扩充时态区间逻辑运算等，扩展经典逻辑的语义。 然而，这些逻辑方法的符号演算和推理能力强，但是信息处理能力弱“1 ，跟不上 现实世界中对时态知识处理的越来越迫切的要求。近年来开始出现关于面向对象 时态知识表达【3 】，时态知识库，时态知识与时态数据统一模型5 1 方面的研究。 本文从研究工资政策这种明显具有时态特征的知识出发，研究一类时态知识 的表达方法，并尝试实现在关系数据库上的时态知识库的设计。 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 1 2 国内外研究现状 1 2 1 时态数据处理方面的研究 在2 0 世纪7 0 年代初，人们开始在数据库与信息系统中处理时间信息1 l 【2 】： 1 9 7 0 年g w i e d e r h o l d 和j f f r i e s 在其开发的医疗信息系统中涉及对时间的处 理。f a l k e n b e r g 在1 9 7 4 年的技术报告中讨论了d b m s 中的“时间处理”；i b m 中心的j a b u b e n k o 和j a j r 在1 9 7 6 年u 月的技术报告中讨论了信息建模的 “时间维”问题；k a h nk e t a l 于1 9 7 7 年在a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e 杂志上发 表的m e c h a n i z i n gt e m p o r a lk n o w l e d g e 的文章，研究了关于“时态知识”的问 题。 而在1 9 8 2 年，加州大学洛杉矶分校的j b e n z v i 发表的博士论文t h et i m e r e l a t i o n a lm o d e l ”和纽约大学的j c l i f f o r d 发表的博士论文“al o g i c a lf r a m e w o r kf o rt h et e m p o r a ls e m a n t i c sa n dn a t u r a ll a n g u a g eq u e r y i n go f h i s t o r i c a ld a t a b a s e ”成为时态数据库技术开创期的两个标志性成果。文献 1 将时态信息技术的起源与发展分为三个时期：开创期( 1 9 8 2 年以前) 、理论与模 型探索阶段( 1 9 8 3 年至1 9 9 3 年) 、应用与发展阶段( 1 9 9 4 年以来) 。开创期的主 要成果就是j b e n z v i 和纽约大学的j c l i f f o r d 发表的博士论文。在理论与 模型探索阶段，研究主要集中在建立时态数据模型上，出现了1 3 种最有影响力 的时态数据模型，如t e m p s q l ，i x r m t r m 及t s q l 等。这个时期的标志性成果 是a t a n s e l ，j c l i f f o r d ，s g a d i a ，s j a j o d i a ，a s e g e v 和r t s n o d g r a s s 在1 9 9 3 年共同编辑出版的“t e m p o r a ld a t a b a s e s ：t h e o r y ，d e s i g n ，a n d i m p l e m e n t a t i o n ”。该书对当时时态数据库技术的研究做了全面的总结。应用与 发展阶段的主要目标是将时态数据模型“标准化”和“产品化”，对时态数据库 的实际应用进行研究。“标准化”方面的代表性成果是r s n o d g r a s s 等人1 9 9 4 年提出的双时态数据模型t s q l 2 。“产品化”方面的代表性成果是瑞士 t i m e c o n s u l t 公司1 9 9 8 年推出的双时态关系数据库系统t i m e o b2 0 ，但是该数 据库系统还没能够真正实现“产品化”。虽然已经出现了很多时态数据模型，但 是由于自身的不成熟与存在的不足，还不能形成一致的国际标准，因此时态数 据模型要真正实现“标准化”和“产品化”还有一定的距离。 2 基于工资政策的时念知识表示与知识库系统的研究 1 2 2 时态知识处理方面的研究 主要集中在时态知识表示方法与逻辑方法的研究。提出了基于逻辑的时态知 识表示方法，如a l i e n 方法，m c d e r m o t t 方法，时态操作符方法，t a n d t l 方法， t i m e s e n s i t i v eb o o l e a no p e r a t o r s 方法，v i l a i na n dk a u t z 方法，时态逻辑、时态逻 辑断言推理：基于p e t r i 网的表示方法；面向对象的时态知识表达方法等。 另外在知识库的研究方面，出现了一些关于如何在知识库中处理时态知识的 研究，以及如何构造时态知识库的研究。 关于实时专家系统方面的研究比较多。文献 6 】建立了一个针对航空航天领 域的面向对象的实时专家系统内核。它提出了一种语义丰富的时态知识表达方 法，可以表达该领域的时态知识。通过对该领域的时态知识进行分析，它总结出 三种规则类型，其中的两种具有时态特征，并定义了它们的表示方法。同时还提 出了相关的推理算法。当然，这些规则的时态信息都带有航天领域或实时领域的 领域特征，这些推理算法也明显带有实时系统的特性。 文献【5 】尝试建立时态知识与时态数据的统一模型，介绍了如何实现时态信 息处理及其基本系统架构；如何通过加入时态索引实现逻辑统一的时态数据视图 以及时态数据与非时态数据的无缝链接：如何建立一个统一的时态信息模型处理 时态知识与时态数据。 1 2 3 数据库与知识库 知识库技术是数据库技术与人工智能技术结合的产物。知识库将知识从应用 程序中分离出来，并交由知识系统程序去处理。考虑将人工智能技术与数据库技 术相结合，是由于以下原因f 7 1 ：现有的人工智能系统缺乏高效检索访问事实库与 管理大量数据与规则的能力；现有的d b m s 可以处理海量数据和大量商业事务， 但缺乏表达与处理a i 系统的常见规则和知识的能力，缺乏强有力的演绎，推理 能力。将两者结合就可以取长补短。 在数据库中引入人工智能技术，可以增强数据库的知识表达与推理能力，例 如目前关于数据库的智能化( 把数据库视为一个专家系统，借鉴人工智能的技术 提高数据库的表达推理能力1 7 1 ) 以及智能化的数据库( 扩大数据库的功能，使其 不但具有传统数据库的现有功能，还具有一些人工智能的能力，提高数据库的演 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 绎，推理和智能化的程度1 7 j ) 方面的研究。 在人工智能技术中引入数据库技术，可将人工智能系统的规模提高到实用水 平，可将数据库技术应用于知识管理，知识库设计，开发与提高知识库管理系统 的性能，为建立大型知识库，共享知识库，分布式知识库等提供思路 8 】。文献 9 】 提出了一种利用关系数据库存储知识库中的知识的方法及在此基础上的推理方 法，文献 1 0 】【1 1 等也有相关的研究，它们主要关注于规则知识在数据库中如何 存储的问题。与上述研究不同的是，文献 1 2 】探讨了带有有效时间的规则的在数 据库中的存储问题。 1 3 前期工作 “中山大学协同软件研究开发中心”多年来一直从事时态知识与时态数据 库方面的研究工作。研发中心承担的广东省十五重点攻关项目工资智能决策支持 系统( 简称s i d s s ) 这一科研项目，为时态知识( t e m p o r a lk n o w l e d g e ) 及时态 数据库( t e m p o r a ld a t a b a s e ) 等课题提供了研究基础和应用环境。 工资系统的特点是人员的信息与工资历史记录具有时态性，国家的工资政策 不仅复杂，而且时有改革。在适当的时间根据人员当时的信息，依据当时适用的 政策来确定人员的工资是工资系统实现的目标，也是工资系统实现的难点。研发 中心从事了大量的研究与开发工作，并发表了大量文献，如文献 3 5 1 3 1 4 1 5 儿1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 等。其中文献 3 1 6 提出了面 向对象的时态知识表示模型；文献 2 2 提出一种基于面向对象设计原理的时态知 识与数据表示模型t p o k r 以及一套规则实体模型的形式化定义；文献 5 尝试建 立时态知识与时态数据的统一模型，这些文献为本文的研究奠定了基础，并提供 了有益的启示。 1 4 论文主要工作及组织结构 本文的主要工作与贡献是在分析与总结当前关于时态知识表示，时态知识库 与数据库的实现的相关研究的基础上： l 通过对工资政策的时态性分析，指出传统的产生式规则难以直接表示带有时 态信息的知识。对产生式规则进行了一些时态扩展，建立时态产生式规则模 4 基于工资政策的时志知识表示与知识库系统的研究 型，使之能够直观自然地表达工资政策中的规则知识以及其他具有类似性质 的知识，并为进一步研究如何广义地对产生式规则进行时态扩展提供基础。 2 进行工资政策知识库系统的设计，主要包括知识表示，知识库存储，知识获 取与知识一致性维护的设计。采用关系数据库存储时态知识，实现在关系数 据库上的知识库的设计，对包含时态知识的知识库中的知识获取与知识的一 致性维护等问题进行了相关的研究与实现。 本文的组织结构如下： 第1 章是介绍了论文研究的背景与意义，国内外有关时态数据处理与时态知 识处理的研究现状，论文的前期工作以及论文的组织架构。 第2 章是介绍知识库的技术基础，包括知识表示方法，知识库的关键技术等。 第3 章介绍时态知识的表示技术，主要包括表示时间的基本方法以及常用的 时态知识表达方法。 第4 章首先对工资政策进行时态性分析，指出传统的产生式规则难以直观地 表示带有时态信息的知识。然后对产生式规则进行了一些时态扩展，提出一个时 态产生式规则模型。应用该模型可以自然直观地表达工资政策与其他具有类似性 质的时态知识。 第5 章探讨了工资政策知识库系统的设计，包括知识库系统的总体架构，知 识库的存储结构，基于工资政策的时态知识的获取与维护问题，包括知识获取器 的设计，知识的一致性维护等方面的研究。 结束语是总结与展望。首先总结了本论文所做的工作，然后指出一些值得继 续探讨的问题。 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 2 1 知识的概念 第2 章知识库技术基础 知识是人们在社会实践中积累起来的经验，是人们对自然现象的认识和从中 总结出的规律，经验。知识与数据，信息的差别在于：数据是客观事物的属性， 数量等的抽象表示；信息则包含数据所表示的含义，是对数据的解释，在层次上 位于数据之上：知识则表达信息之间的关系、联系，位于最高层次。 人们常使用如下模式来表达知识： k = f + r + c ( 2 - 1 ) k 表示知识项( k n o w l e d g ei t e m s ) f 表示事实( f a c t s ) ：指人类对客观世界，事物的状态、属性、特征的描述，以 及对事物之间的关系的描述。 r 表示规则( r u l e s ) ：指能表达在前提与结论之间的因果关系的一种形式。 c 表示概念( c o n c e p t s ) ：指事实( 术语) 的含义，规则的语义说明等。 2 2 知识库技术 2 2 1 知识库 由于人类知识的丰富与庞杂，同时由于计算机技术的迅猛发展，人们对利用 计算机系统来组织，管理与利用知识的需求越来越强烈。知识库技术是在人工智 能技术和数据库技术相结合的基础上发展起来的。 人工智能研究的初期主要关注于寻找用于解决问题的高效率搜索求解方法， 忽视了指示性的知识在求解问题中所起到的作用，导致人工智能的研究主要集中 于基础理论研究，缺乏应用型的研究。1 9 7 7 年美国斯坦福教授e a f e i g e n b a u r n 在第五届国际人工智能会议上提出知识工程的概念，标志着以搜索为主的人工智 能向以知识为主的知识型人工智能的一大突破性进展【8 l 。 数据库技术在6 0 年代初期诞生，1 9 7 0 年美国i b m 公司的e f c o d d 提出关 系模型，奠定关系数据库的理论基础，数据库的应用领域迅速扩大。8 0 年代以 6 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 来，由于新的应用领域如计算机辅助设计管理，决策支持系统等需要处理更复 杂的，类型更多样的数据，需要更强的演绎，推理能力，传统的数据库无法满足 这些要求。人们开始认识到数据库技术与人工智能技术相结合的广阔前景。 将人工智能技术与数据库技术相结合，可以克服两者存在的以下缺陷p 1 ：现 有的人工智能系统缺乏高效检索访问事实库与管理大量数据与规则的能力；现有 的d b m s 可以处理海量数据和大量商业事务，但缺乏表达与处理a i 系统的常见规 则和知识的能力，缺乏强有力的演绎，推理能力。因此，知识库技术是两者结合 的产物。 从贮存知识的角度来看，知识库( k n o w l e d g eb a s e ，k b ) 是以描述型方法来存 贮和管理知识的机构，知识库是事实、规则与概念的集合；从使用知识的角度来 看，知识库由知识和知识处理机构组成引。 2 2 2 知识库管理系统 知识库管理系统( k n o w l e d g eb a s em a n a g e m e n ts y s t e m ，k b m s ) 是对知识库 进行组织，管理，控制，维护的，向用户提供使用知识库的各种检索，查询手段 的软件系统。 2 2 3 知识库系统 知识库系统( k n o w l e d g eb a s es y s t e m ，k b s ) 1 8 1 1 23 1 ：是指具有能用计算机所 存贮的知识对输入的数据进行解释，生成作业假说并有对其进行验证的功能的系 统，是一切以知识处理为基础的智能应用系统的统称。知识库系统根据用户输入 的数据信息，使用系统中的知识进行推理，并向用户提供判断分析的结果。知识 库系统的基本组成如图2 1 8 】： 7 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 图2 - i知识厍系统组成 知识库与推理机构是知识库系统的核心。知识库存放系统的知识；推理机构 通过知识库管理系统，利用知识库中的知识进行推理，并实现推理过程的控制。 知识库与推理机是彼此独立的，知识库中知识的增，删，改不会直接影响影响推 理机构的运行，使系统具有通用性。知识库管理系统实现对知识库的组织，管理， 控制，维护。知识获取接口从知识源中抽取知识，并转换成一特定的计算机表示， 并完成知识同化。用户接口向用户提供使用知识库的手段，还有向用户提供问题 求解答案的功能。 知识表示，知识利用，知识获取是知识库系统实现的三个关键问题8 1 。知识 表示是知识符号化，形式化，结构化的过程。知识表示要能够正确，有效地表达 出领域知识，同时方便系统进行高效的推理。知识获取既包括从知识源中抽取知 识，也包括从推理结果中获取新知识，还需要检测知识的一致性，完整性，因此 成为构造知识库系统的其中一个难点问题。知识利用是指利用知识库中的知识进 行推理，求解问题。 2 3 知识表示方法 知识表示是指对知识进行特征抽取和形式化描述等的一系列过程。知识表示 主要涉及两个方面 2 5 1 ： ( i ) 语法( 数据) 结构，即知识存储和访问的形式。 ( 2 ) 语义( 解释) 过程，它给知识结构赋以含义。 8 l 知识获取接口 用户接口 上0 知识库管理系统 高”击”f 。 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 知识表示直接影响着知识获取与利用知识进行推理的效率，成为一个关键问 题。常见的知识表示方法有逻辑表达法、产生式表示法、语义网络表示法、框架 表示法、脚本表示法、面向对象知识表达法等。 2 3 1 产生式规则表示法 产生式的概念由美国数学家p o s t 于1 9 4 3 年首先提出，后由n e w e l l 和s i m o m 于1 9 7 2 年提出了产生式系统。产生式的基本形式为： p q 或者 i f pt h e nq ( 2 - 2 ) p 为一组前提条件，q 为一组结论或操作。它的含义是，如果前提条件p 成立， 则可推出q 成立或执行q 操作。 2 3 1 1 产生式系统 产生式系统是一种基于产生式规则表示知识的知识库系统，它的系统结构 【2 6 】唧如图2 2 ： 圈2 - 2 产车式系统的基本结构 ( 1 ) 规则库：是产生式系统的核心部分，用于存放有关问题领域的一般性知 识。 ( 2 ) 数据库：又称为综合数据库，事实库，上下文，黑板，用于存放针对某 个具体应用环境的临时、动态信息，包括规则所使用的事实，推理的中间结果、 信息等。因此，数据库处于不断更新，变换的状态。 ( 3 ) 推理解释及控制系统：包含元知识，元知识是关于知识的知识，用于指 导如何使用规则库中的规则以及数据库中的应用环境信息进行推理并对推理解 释。 9 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 一般而言，把元知识分为下面三类2 8 1 ，第一类是刻划知识的内容和结构的 特征的元知识；第二类是利用知识求解问题方面的知识，例如元知识的推理方法 等，它对领域知识的运用起指导作用，例如在解决一个问题的过程中，同时出现 两条以上的规则符合情况的时候，应该如何办，这时需要一种具有理论性的标准， 这种决定如何做就是一种元知识：第三类是从知识源中获取知识的知识。 推理解释及控制系统主要包括三个子模块： a ) 匹配器：匹配器的功能是在元知识的指导下，从规则库中寻找规则，并 与数据库中的信息匹配。 b ) 冲突消解器：冲突消解器的功能是当出现不止一条匹配成功的规则时， 按照一定的策略选择一条规则执行。 c ) 解释器：解释器的功能是执行前面找到的规则的结论或操作，更新数据 库。 2 3 1 2 产生式系统知识的表示8 产生式系统知识的表示主要分为两类：事实知识，规则知识。 事实知识是对客观事物属性的值的描述，在产生式系统中可以采取多种数据 结构来表达事实知识，如集合，列表，树，数组，图等。例如可以采用以下元组 来表示事实：( 对象，属性，值) 或者( 对象，属性，值，置信度) 。 规则知识使用产生式规则的形式描述。规则的条件是综合数据库中某些事实 的断言，规则的结论则是能引起综合数据库中数据值改变的断言或操作。当综合 数据库中的事实满足规则的前提条件时，规则就被触发，一旦被选中执行，则该 规则就被启用，规则的结论就会执行，从而更新综合数据库。 2 3 1 3 产生式系统的特点 产生式系统具有以下优点： ( l )自然性：产生式规则i ft h e n 的形式接近人类思维与会话的自然形 式，直观，容易理解。 ( 2 )一致性：规则格式固定，每条规则都由前提与结论( 操作) 组成， 便于设计以及进行知识库中知识的一致性与完整性检测，同时便于 1 0 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 推理机的设计。 f 3 )模块性：规则具有相似的形式，规则使知识容易封装并不断扩充， 便于进行模块化管理。规则库与推理解释及控制系统独立，即使某 条规则改变，也不会影响推理机的运作，为知识库的建立，扩充， 维护提供了可管理性。 ( 4 )有效性：产生式可表示确定性知识，通过加上置信度因子又可表示 不确定性知识；既有利于表示启发式知识，又可方便表示过程性知 识。 ( 5 )解释性：通过推理解释及控制系统容易跟踪推理的过程以及已经触 发的规则，可以得到推出某个过程的推理链。 产生式系统具有以下缺点： ( 1 )要求精确匹配。计算机只能实现事实与规则前提在“句法”上的精 确匹配，无法处理两个语义相近的语句的匹配。 ( 2 )由于规则间的联系是通过全局数据库，系统的推理是一系列“匹配 一冲突消解一执行”的过程，当缺乏足够的控制策略时，效率不高， 如果规则库中的规则数量巨大，匹配与冲突消解的过程将极为耗费 时间。 ( 3 )不能表示具有结构性的知识。产生式适合表达具有因果关系的过程 性知识，但无法将具有结构关系的事物间的区别与联系表示出来。 因此，产生式方法常与其它知识表达方法结合起来使用。 2 3 1 4 产生式系统适用的问题领域 产生式系统适用的问题领域主要有以下特斟2 9 】： ( 1 ) 问题领域不存在简洁，统一的理论，知识是经验的。 ( 2 ) 领域问题的求解可被表示为一系列的相对独立的操作，或者领域问题 的求解可视为从一个状态到另一个状态的转换，一个操作或转换可以被 有效地表示为一条或多条产生式的触发与启用。 ( 3 ) 领域中的知识易于与运用这些知识的方法分离开来，表示与控制易于分 离。 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 目前，产生式系统的应用相当广泛。众多大型的专家系统都是用产生式方法 来表示知识库中的知识的，例如斯坦福大学用于化工工业的d e n d r a l 系统，著名 的医疗诊断系统m y c i n ，s t a n d f o r d 国际研究所( s r i ) 的根据地质数据寻找矿藏的 p r o s p e c t o r 系统等等。 2 3 2 面向对象知识表示 2 3 2 1 面向对象知识表示方法 面向对象的知识表示方法是将多种单一的知识表达方法( 规则，框架，过程 等) 按照面向对象的程序设计原则组成一种混合知识表达形式。 面向对象的知识表达方法以对象为中心，将对象的属性，动态行为特征，相关 领域知识和数据处理方法等有关知识封装在表达对象的结构中。通过对象类的知 识表达，实现数据抽象与信息共享以加强知识的重复使用能力，使得知识库易于 维护，便于专家系统的开发 3 。它具有更大的概括性与良好的结构性。 2 3 2 2 面向对象方法的特征 面向对象知识表示方法的发展得益于面向对象的程序设计技术的发展与成 熟，面向对象的程序设计方法起源于d a h l 在1 9 6 7 年提出的s i m u l a 6 7 程序设计 语言，面向对象程序设计技术具有以下特征： 对象是对客观世界中存在的事物以及人类思维过程中所产生的实体的一种 抽象，是现实实体或思维实体在计算机中的模拟。从实现上来看，对象是由一组 数据及其上的操作组成，是数据属性与作用于数据的操作的封装单位。 类是关于一组结构与行为相似的对象的共同特性的抽象描述。尽管各个对象 的内部状态是不同的，但是类抽取了各个相似对象之中的共性。对象是类的实例 化。 封装是一种信息隐藏技术。它使对象的设计者与对象的使用者分开，使用者 无须知道对象的行为的实现细节而只需通过对象协议中的消息便可以访问对象 【2 。对象是数据属性与作用于数据的操作的封装单位，对象只能通过其公开的 属性和方法与其他对象进行交互，从而使程序更容易理解，健壮性更强。 1 2 基千工资政策的时态知识表示与知识阵系统的研究 继承来源于人类喜欢将事物分层的思想。继承的优点有：允许建立层次结构， 表达类型之间的关系；新类可以从层次结构中的较高级别的类里继承一些通用特 性，继承已有类的属性与操作，并能进行修改和扩充。 多态性从本质上说，是指不同的类可以具有相同的行为，但是可以按不同的 方式实现这一行为3 1 。利用多态性，无须关心类中函数的实现细节，行为的具 体实现方式由接收调用的对象决定。 消息传递：对象之间的通信是通过消息的传递。对象接收并处理从其他对象 传递来的信息，也可以向其他对象传递信息。发送消息的对象不需要知道接收消 息的对象是如何对请求予以响应及其内部实现。 2 3 2 3 面向对象知识表示方法中知识对象的基本结构 一般地，用面向对象的类或对象表示知识的方法，都可以称为面向对象矩识 表示( o b j e c t o r i e n t e dk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ，o o k r ) f 3 2 】。在o o k r 中，知识 由对象构成，具有相同属性和方法的知识对象的抽象称为一个知识类，知识对象 是知识类的实例，具有这个知识类所描述的属性和方法特性。知识对象将知识和 处理这些知识的方法封装在一起，一个对象可以描述和求解一个独立的子问题 1 3 3 。 在o o k r 中，对象类通常采用框架进行描述，面向对象知识表达中对象的基本 结构如图2 3 t 3 “： 图2 - 3 知识对象的基本结构 关系槽表示对象与其他对象之间的静态关系： 属性槽表示对象的静态知识，属性侧面由属性类型和属性值组成： 方法槽描述对象的动态知识，方法侧面由方法名、参数及方法过程体组成。 1 3 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 规则槽用来存放产生式规则集。 在面向对象知识库中，知识的类型主要包括事实知识，规则知识，过程知识。 可以同时使用描述型知识与过程型知识，具有知识表示类型多，知识处理能力强 的优点。 2 4 小结 本章主要介绍知识库的技术基础。 第一部分首先介绍了知识的概念，然后介绍了知识库技术的产生、知识库管 理系统的概念、知识库系统的组成以及实现知识库系统的三个关键技术。 第二部分介绍了实现知识库系统的三个关键技术中的知识表示技术。首先简 单列举了常用的知识表示方法，然后重点介绍产生式规则表示法，基于产生式规 则表示知识的产生式系统的组成及其运作模式，最后重点介绍了面向对象知识表 示法以及面向对象知识表示方法中知识对象的基本结构。 1 4 苎王三堡堕重塑堕查垫望查重量塑塑壁墨竺塑翌塞 第3 章时态知识表示技术基础 3 1 时态的基础知识 3 1 1 时间粒度，时间量子，时间戳 时间粒度( t i m eg r a n u l a r i t y ) 1 1 指描述时间数据的最小时间单位。时间粒 度的选择与具体应用有关。在计算机系统中，时间粒度的选择要受时间量子的制 约。 时间量子( c h r o n o n ) 2 1 ：指计算机系统所支持的最小的、不可分割的时间 间隔。时间量子是系统记录时间属性的精确程度的一个度量。时间量子越小，系 统记录的精确度越高。 时间戳( t i m e s t a m p ) ：指用于记录数据改变或事件发生时刻的时间，即记录 的是时间概念中的具体的时刻。 3 1 2 时间的表示方法 基本的时间表示方法分为以下四种： ( 1 ) 时间点( t i m ep o i n t s ) ：又称为基于点的时间。它将时间看成是一个个离散 的时间点，用时间点来描述事件发生或变化的时间。时间粒度越小，描述的 时间越精确。如1 9 9 1 年3 月5 日，就是时间粒度为天的一个时间点。利用时 间点可以描述时间区间，因为时间区间可看成是一系列时间点的集合。 ( 2 ) 时间区间( t i m ei n t e r v a l s ) ：是指一段有固定起止时间点的时间。通过描述 起止时间点来描述时间区间，如2 0 0 0 年到2 0 0 3 年。利用时间区间可以描述 时间点，因为时间点可以看成是起始点与终止点相等的时问区间。 时间区间的具体表示可分为以下四种，如图3 1 所示 t l ： 1 5 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 四种区间 1 ) n ，p ， 2 ) p ，p ，) 3 ) ( p ，p ， 区间含义 p 。墨t p ， p 。t p ， p 。 t p f 图例 一一 一o o 一 4 ) ( p l , pj ) p 。 t p 0 一一0 p i ，b ：分别表示两个时问点； ：分别表示左右闭区日j ； ( ) ：分布表示左右开区问。 图3 1 时间区间的四种类型 ( 3 ) 时间跨度( t i m es p a n ) ：指一段延续的时间，没有时间起点和终点。如1 年， 5 天等。 ( 4 ) 时间集合：包括时间点的集合，时间区间的集合，时间点与时间区间的集合。 3 1 3 时态关系 时态关系包括时间区间之间的关系，时间点之间的关系以及时间点与时间区 间之间的关系。 ( 1 ) 时间区间之间的关系：j f a l l e n 于1 9 8 3 年在其博士论文中提出时间区间 之间的1 3 种关系 4 1 ，如图3 2 所示： 1 6 基于工资政策的时态知识表示与知识库系统的研究 pb e f o r eq pd u r i n g q p o v e r | a p s q p m e e t s q ps t a r t s q p f i n i s h e s q pe q u a l s q p i一 i旦i i旦i q ll qa f t e r p 图3 - 2 时间区间之间的1 3 种关系 q c o n t a i f l sp qo v e r l a p p e d - b yp q m e t b yp qs t a r t e d b yp qf i n i s h e d - b yp ( 2 ) 时间点与时间区间之间的关系：包括b e f o r e ，a f t e r ，m e e t s ，m e t b y s t a r t s f i n i s h e s ，d u r i n g ，如图3 - 3 所示】： d b e f o r e ( p ，t ) l 一! i a f t e r ( p ，t ) m e e t s ( d t ) s t a r t s ( p ，t ) m e t - b v ( d t ) f i n i s h e s ( p t ) d u r i n g ( p t ) i ! i ： 卜。li p 卜l 一 p p - - - - - 二- - - j 图3 - 3 时间点与时间区间的关系 ( 3 ) 时间点之间的关系：包括b e f o r e ，a f t e r ，e q u a l s ，如图3 - 4 所示 1 7 。一一一 一 一 基于工资政策的时态知识表示与知识