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西南交通x - 学研究生学位论文 a b s r a c t t h i s p a p e r i sf o c u s e do naa p p l i e dp r o g r a mo nt h e r e q u e s to f t i l ez h e n g z h o ur a i l w a yb u r e a u ，n a m e dt h e e x p e r ts y s t e m o ft h e p a n t o g r a g h _ c a t e n a r yr u n n i n g s y s t e me x p e r ts y s t e m i sa p r o g r a mw h i c h i su s e dt os o l v e d i f f i c u l tq u e s t i o n si nas p e c i f i cd o m a i nb yt h ea d v a n t a g eo f t h e e x p e r t sk n o w l e d g e + i th e l p t h eu s e rt of i n dt h ep o s s i b l e d e f e c t i o n s 、p r o v i d et h e m w i t ht h ea d j u s t m e n ti n f o r m a t i o n a c c o r d i n g t os o m e s t a n d a r d ，g i v e e a c hs e c t i o n 、 s u b s t a t i o n 、l i n e sag r a d ew h i c hc a l lb eu s e da sac r i t e r i o n 如re v a l u a t i o n a l s o ，i tp r o f f e rt h eu s e raf r i e n d l yi n t u i t i o n a li n t e r f a c e ， w h i c hc a l lb ee a s l yg r a s p e d k e y w o r d s ：o v e r h e a ds y s t e me x p e r ts y s t e m p a n t o g r a g h - - c a t e n e r yr u n n i n g 2 西南交通大学磺究生学位论文 日! j舌 人工智能与原子能技术、空间科学一起并称为本世纪三大科技 成就。它的近期目标是研究如何使计算机更“聪明”，即如何使计算 机完成更多具有智能意义的工作，它的长远目标是研究人类智能的根 本机理，从而揭示人类思维的奥秘。人工智能现被誉为下世纪的带 头学科，世界各国政府对其极为重视，竟相投入大量的人力和财力从 事a j 研究。这一点可从美国、日本和西欧等发达国家在研制第五代 计算机的激烈竞争中窥见一斑。有人甚至声称，谁能首先掌握人工智 能，谁就能在下一世纪的竞争中处于领先地位。 近些年来，a j 研究有了飞跃的发展，它开始从研究、实验阶段 进入实用阶段。引起a i 这种转化的主要因素就是一个新兴学科 专家系统( e x p e as y s t e m ，简称e s ) 的问世。 专家系统是人工智能的一个分支，产生于六十年代中期。虽然它 只有二十年左右的历史，但其发展速度相当惊人。目前e s 的应用领 域已渗透到数学、物理、化学、生物、农业、地质、气象、交通、冶 金、化工、机械、政治、经济、军事、法律、空间技术、环境科学及 计算机科学本身等众多领域。它已同自然语言理解机器人学并列成为 a i 的三大研究方向。在世界各国的新一代计算机研制计划中，专家 系统都是其推理的核心部分。 值得指出的是，专家系统是一门非常年轻的学科，e s 本身还处 于发展阶段，对它的许多问题尚无定论，这里只能就e s 目前的发展 状况来讨论它的各种特征。本论文利用专家系统的设计思想，应月】户 要求编制的接触网弓网运行参数专家评判系统。它t r 、! 删检测数 据为依据，能够帮助用户及时发现影响接触网安全运苫的隐患，提供 训整信息。并按定的指标对各段、分局、线路作出评价，为局内行 平位综合开比提供定帕参考，) i ：为拨j i | ! l “叫的状态修提供姒彳“门依 据。 西南交通丈学研究生学位论文 本文第章主要介绍了专家系统的基本思想、基本特征。第二章 进步讨论了专家系统的各种特征。第三章介绍了接触网弓网运行参 数专家评判系统程序设计思想。第四章主要介绍了设计专家系统的有 关问题。第五章介绍了专家系统发展的前景和概况。 西南交通大学研究生学位论文 第一章绪论 第一节专家系统的基本思想 自从世界上第一个专家系统d e n d i u l 问世以来，e s 研究 者们开发了很多高水平的专家系统，它们可以象人类专家一样解决应 用领域中的困难问题。例如，d e n d r a l 系统可以象物理化学专家 一样推断分子的组成结构；m y c i n 系统象一个经验丰富的感染病医 生为患者诊断、治疗感染性疾病；p r o s p e c t o r 系统可以象优秀的 经济地质专家一样帮助地质工作者寻找矿藏；x c o n ( 原称r 1 ) 可 以按照顾客的要求处理v a x 系列计算机系统的配置问题等等。是什 么因素使得专家系统达到如此高的水平? 专家系统的优越性何在? 1 1 定义 何谓专家系统? 目前对此尚无一个精确的、全面的、众所公认的 定义。产生这种状况的因素很多，主要原因是e s 的历史相当短暂， 对其理论研究工作仅是刚刚开始；其次，是由于各个应用领域的特点 不同，人们研制专家系统的出发点不同，看待问题的角度不同，追求 的目标不同，造成了对专家系统定义的不同看法。此外，e s 的发展 史是各种系统不断变化的历史，人们在不同的时期对e s 有不同的理 解，也是造成专家系统有多种定义的一个因素。 尽管如此，研究者们对e s 还是有一种比较一致的、粗略的定义， 这就是：专家系统是一个( 或一组) 能在某特定领域内，以人类专家 水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。从以上定义中可以看 出，专家系统强调的是高性能，因此，任何解题能力达到了同领域中 人类专家水平的计算机程序都可以称作争家系统。但实际上这个定义 具有非常丰富的内涵，并非用任何方法设汁的程序都能达到人类专家 水平。专家系统作为一类计算机程序有它自己的特点。 1 2 基木思恕 为了了解e s 为什么会达到很高的性能，首先要考察一下人类专 西南交通大学研究生学位论文 家为什么会比其它人高明。 我们每个人都具有解决各种各样问题的能力，如进行计算、下棋、 修理自行车、烧菜等。但除了本专业以外，我们处理其它领域问题的 能力都很有限，即所谓万能专家是不存在的。产生这种状况的根本原 因在于一个人解决问题的能力依赖于它所掌握的知识多寡。我们之所 以能够较好地处理本专业的问题，而不能解决其它领域的困难问题， 其原因就在于我们掌握了较多与本专业有关的知识，而对其它领域的 知识却了解甚少。因此，人类专家之所以成为某一领域中的专家，其 关键之处就在于他掌握了关于该领域的大量专门知识( e x p e r t i s e ) 。 在这些知识中，一部分是他从书本上或向他人学来的，但主要的还是 他在长期实践中逐渐积累起来的。正是那些在实践中积累起来的经验 性知识，使专家在处理问题时比别人技高一筹。 由此可知，如果计算机能够存储关于某一领域的大量专门知识， 并能有效地利用这些知识去解决问题，那么计算机也应该能很好地解 决该领域的复杂问题。专家系统的基本思想概出于此! a b a r r 和f e i g e n b a u m 在参考文献中曾精辟地指出：“专家系统的 性能水平主要是它所拥有的知识数量和质量的函数。”一个专家系统 所知道的n 识越多、质量越高，它解决问题的能力也就越强。因此， 专家系统实际上是通过在系统中存储大量与应用领域有关的专门知识 来取得高水平的问题求解能力。 第二节专家系统的特征 专家系统强调系统所拥有的知识对系统的性能水平有着重要影 响。专门知识是e s 的焦点。因此专门知识的特点对e s 的理论和实 践都有着不可低估的影响。 2 i 专门知识的启发性 在人类专家所掌握的大量专门知识中，真j e 使它比一般专业人员 技高一筹的大都是在他长期实践中积累起来的宝贵经验。这些知识通 常没有严谨的理论依据，很难保证其在各种情况下的普遍正确性，但 西南交通大学研究生学位论文 在定条件下解决问题，它们往往简洁而有效，能够起到有效地化简 问题或快速求解问题的作用。具有这种特点的知识称为启发性知识 ( h e u r i s t i ck n o w l e d g e ) ，而把能够确保其正确无误的知识称为逻辑性 知识( l o g i c a lk n o w l e d g e ) 。例如，质因子分解唯一性定理： 如果n 是自然数，那么n 有唯一的质因子分解。 这是一条逻辑性知识，它对任意自然数来说都是正确的。而下面一条 知识： 如果某人食指呈黄褐色，那么他是吸烟者。 这是一条启发性知识。因为并非所有食指呈黄褐色的人都一定是吸烟 熏的，也可能是涂了碘酒或其它原因造成的。但利用这条知识可以使 我们比较容易地判断某人是否为吸烟者，并且多数情况下能够得出正 确的结论。使用启发性知识处理问题是人类推理的特征之一。人类专 家的技能也主要来源于这些启发性知识。因此，专家系统要达到人类 专家处理问题的水平就必须能够存储和利用这些启发性知识。 2 2 专门知识的专有性 由于专门知识大多是人类专家在实践中积累起来的启发性知识， 所以通常只有专家本人了解它们。同u 启发性知识多来源于经验、没 有正确性保障。一般情况下，这些专门知识是不会写入教科书或其它 专业书籍中的。因此，人类专家的专门知识通常不被他人所了解，它 们基本上是专家本人的专有知识。正因为如此，一方面这些启发性知 识鲜为人知，另一方面它们又没有正确性保障，所以如果e s 象其它 应用程序一样只提供最终结论而不对其做任何解释，则势必会影响用 户对这些结论的信任程度，特别是当系统的结论与用户的看法相抵触 时更是如此。因此，专家系统应该具有解释功能。它可以回答用户的 问题，告诉朋户它是如何解决问题的，使用了哪些知识，这些知识的 内容是什么以及它们的米源和合理性等等，使专家系统对用户来说足 “透明的”。较好的透明性也有助于知识的检验和修改。 2 3 专门知识的不稳定性 专门知识多是启发性知识，没有正确性保证，所以，相列+ 于逻酗 性知识来说它们是不稳定的。一旦遇到新情况、新问题，人类专家随 西南交通大学研究生学位论文 时可能修正已有的知识或归纳出新知识以便能够处理这些新问题。专 门知识的不稳定性因素要求e s 应具有较大的灵活性。也就是说，系 统知识应容易修改和扩充，以便不断适应新情况的需要。 2 4 专门知识难于抽取 专门知识是人类专家长期积累起来的，这些知识在专家头脑中往 往并没有很好的组织结构。这主要表现在领域专家在为e s 提供知识 时往往很难说清他们知道多少知识，即使让他们说明对于解决某种类 型的问题他们知道多少知识也是比较困难的，这给专家系统的开发工 作造成极大的困难，以往e s 的开发经验都证实了这一点。因此，要 求领域专家在短期内把他所知道的知识都整理出来是不现实的。一种 比较简单而有效的方法是随时把领域专家整理出来的知识加入到系统 中，这就决定了e s 的开发是一个扩充性过程。此外，研制一个成功 的专家系统往往需要利用大量的实际例子对系统进行反复测试，从中 发现错误的知识加以剔除，并对系统不断修改和扩充，以使它达到较 高的性能。以上这些因紊也需要e s 具有较大的灵活性。 综上所述，一个专家系统应具有以下三个特征： 启发性( h e u r i s t i c ) 不仅能使用逻辑性知识，也能使用启发 性知识； 透明性( t r a n s p a r e n c y ) 一一能向用户解释它的推理过程，还能 回答用户的一些关于它自身的问题； 灵活性( f 1 e x i b i l i t y ) 系统中的知识应便于修改和补充。 第三节研制专家系统的意义 专家系统以它的高性能和实用性引起- r _ i h = 娇各国的普遍重视。美 国、日本、英国等发达国家纷纷把e s 彤m 0 列入国家级重点科研项目。 许多e s 的性能己达到或超过了同领域中人类专家的水平。有些专家 系统已投入实际应用并开始产生了巨大的经济效益。例如，探矿专家 系统p r o s p e c t o r 曾于1 9 8 2 年发现了美国华盛顿州的一处锢矿， 据估计该矿藏的开采价值超过- - l 美元；计算机配置专家系统x c o n 西南交通大学磷究生学位论文 每年可为数字设备公司( d e c ) 节省几千万美元的开支；而 s c h l u m b e r g e r 公司声称测井记录解释专家系统d i p m e t e ra d v i s o r 可以 大大地增加该公司解释业务的总收入；钻探顾问专家系统d r i l l i n g a d v i s o r 的研制者们也预言这个系统的第一次应用即可收回全部研制 费用。 无论在理论上，还是在实践上，专家系统的研制对智能科学的研 究与发展都有着重大意义。 3 1 理论意义 专家系统作为理论研究的工具推动了人工智能的发展。 专家系统强调人类智能活动是以知识为中心开展，包括知识表 示、知识利用和知识获得三个基本环节。这种观点使专家系统获得巨 大的成功，人工智能的基本技术在专家系统中得以实际应用。由此强 有力地说明了在智能活动中以知识为中心的重要性。 专家系统的实用性较强，它成为检验人工智能基本理论和测试人 工智能基本技术的较理想的实验场所。目前己出现了一些专门作为实 验项目而研制的专家系统。例如，人们曾先后使用五种不同的方法实 现了肺功能测试专家系统：e m y c i n p u f f 、a g e p u f f 、c e n t a u r 、 b a s i c - p u f f 、w h e e z e ，借以研究知识表示及其它人工智能技术的 应用效果。 专家系统的应用不断向人们提出新的研究课题，从而促进了人工 智能基本理论和基本技术研究的发展。例如，似然推l 里( p l a u s i b l e r e a s o n i n g ) 、元知识( m e t a l e v e lk n o w l e d g e ) 、骨架系统( s k e l e t a ls y s t e m l 等都对人工智能的发展有较大的贡献。 3 2 实践意义 专家系统作为一利j ：月j 工具为人类提供了保存、传播、利用和评 价知识的有效手段。 知i 识是一种宝贵的资源，知识的推广和使用可以产生巨大的经济 效益。因此，保存和推广知识无疑是一项非常有意义的工作。传统的 知识转移过程包括教育、实习等步骤，通常需要较长的i j , 寸f n q 周期。把 知识形式化并存入计算机中，知识的复制和转移变得简单易行。专家 西南交通大学研究生学位论文 系统不仅能存储知识，还能有效地使用这些知识。从教育的角度来看， 它提供了一种生动直观的形象教学手段。现在已有一些专门用于从事 教育的专家系统，如g u i d o n 、s t e a m e r 、n e o m y c i n 等。 尽管专家们精通业务，能熟练解决问题，但地理位置、工作强度、 外界环境、心理状态等因素都妨碍了专家充分发挥作用。e s 可以克 服这些不利因素，很好的利用专家的知识造福于人类。另夕 ，e s 可 以集各家之长，博采各学派之精华，避免单个专家的局限性。 通过把专家头脑中的知识形式化并很好的组织起来存入计算机 中，对专家本人也有较大的促进作用。他可以从中发现其知识的缺陷， 便于修改和精炼这些知识。同时很好形式化并具有很好组织结构的知 识易于被他人所理解，专家个人的知识处于公众的检验和评判之中， 也有利于这些知识的改进。另外，不同专家的知识在专家系统中都用 统一的形式描述，便于比较和评价这些知识的优劣。 第四节我国专家系统的发展概况 纵观人类社会科学技术发展史，任何一门新学科的诞生都不是偶 然的，皆是前人辛勤努力和前期成果积累的产物。同样，专家系统的 产生也是人类长期探索机器智能的智慧结晶和升华。e s 的产生发展 进程大致可分为孕育、产生、成熟和发展几个阶段。 我国对专家系统的研究与开发工作起步较晚，大约始于七十年代 末期。但相对来说，其发展速度比较快。我国e s 开发工作最初首先 在医疗领域展开，先后出现了肝炎诊断治疗专家系统、子宫癌诊断专 家系统等。随后很快进入农业领域，研制出小麦育种、水稻育种等专 家系统。八十年代初，我圃专家系统开发相继渗透到交通运输、地质 勘探、气象预报等领域。有交通运输调度、石_ l l i 勘探地震资料解释、 石 i | i 测j l = | l | i 线解释、矿床勘探、航空磁放资料解释、台风路径预报和 暴雨预报等一批专家系统问世，j 中清华大学研制| ，l 勺汽车运输规划渊 度系统、吉林大学研制的岭南地区钨锡矿勘探专家系统、浙江大学n q 地质探矿专家系统、困家气象局j i j f 制i ，l 勺暴雨预报专家系统等一批专家 西南交通大学研究生学位论a - 系统通过了省级或部级鉴定，并受到好评；吉林大学研制的湿疹皮炎 中医诊断治疗专家系统己投入使用，并被卫生部选派参加日本筑波国 际科技博览会；沈阳自动化所研制的石油测井曲线解释专家系统、东 南大学研制的中医诊治专家系统也已投入实际使用。此外还有一些专 家系统通过鉴定或投入运行，这里就不一一列举了。这一时期，我国 专家系统的研制与开发工作主要还集中在高等学校、科学院或部属一 些研究所。到了八十年代中期，我国专家系统的应用领域迅速扩大， 在数学、物理、化学、工程、机械、经济、教育、军事等领域先后有 一批专家系统问世。参加专家系统研究与开发的单位也迅速增加，出 现了一种各行各业积极从事专家系统研究与开发的热烈局面。在此期 间一些专家系统开发工具也相继出现，如上海工业大学的 r e t r i e v e r 、浙江大学的z d e s t i 、科学院计算机所的i s l 、北 京航空学院的k i p s 8 5 、东南大学的t m e s 一1 等等，其中吉林大学 的专家系统开发工具m e s 在国际人工智能界学术水平最高的 i j c a i 8 5 会议上受到会议程序委员会主席的高度评价。 在进行专家系统开发实践的同时，我国a j 和e s 研究者在基本 理论和基本技术方面也做了大量研究工作，对推动我国专家系统研究 与开发工作起了积极的作用。此外，在国内三个规模较大的m 专业 学会中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能与模式识别专 业委员会和全国高教系统人工智能研讨会的历届会议上，都有相当数 量的专家系统方面的论文宣读。 西南交通大学研究生学位论文 第二章专家系统基本原理 第一节传统的数据处理、人工智能与专家系统 自从电子计算机问世以来，计算机的应用已渗透到人类社会的 各个领域，为人类创造了巨大的财富。从计算机目前的发展水平来看， 计算机的应用主要集中在科学计算、信息管理等数据处理任务，在这 方面的应用比较广泛而成熟。人工智能正在崛起，并显示了巨大的生 命力。它被誉为下一世纪的带头学科，引起世界各国的高度重视。专 家系统是人工智能应用的最前沿，它对人工智能未来的发展有着不可 低估的影响。 从t d p ( t r a d i t i o n a ld a t ap r o c e s s i n g ) 系统到越系统，再到专家 系统在思想方法上有一系列重大变迁。 1 1t d p 系统的特点 计算机的应用主要是通过人们编制各种各样的应用程序来实现 的。在传统的数据处理任务中，用计算机处理问题的典型过程是：程 序设计人员对问题进行仔细研究，进而找出对于该类问题切实可行的 算法解，并把这利- 解法编程程序，计算机按照程序所描述的方法去解 决实际问题。因此，t d p 系统的主要特点是知识寓于程序中。即， 程序就代表着系统解决问题所使用的知识、方法和策略。这种表示知 识的方法称为知识的过程性表示( p r o c e d u r a lr e p r e s e t a t i o n ) 。过程性 表示主要有以下几个弊病： 1 不易表示大量的知识，并且所表示的知识难于理解和修改。由 于程序设计语言的语句诈非反映人类智能活动的基本单位，所以即使 解决一个简单问题往往也需要许多语句才能完成。例如，象x 、y 值 互换这样非常简单的操作就需要： z ：= x ： x ：= y = y = = z 西南交通大学研究生学位论史 三条语句才能完成。当问题比较复杂时，会导致处理问题的程序相当 庞大。在这些程序中，与处理问题有关的知识和与处理问题无关的程 序实现方面的知识( 如局部变量的引入，出于时间和空间的考虑所采 用的各种程序设计技巧等) 混杂在一起，使得解决问题的知识难以辨 认，程序也因此而难于理解。当程序比较庞大时，程序中各个语句之 间的关系错综复杂，给调试和修改程序带来了很大困难。为了使程序 便于理解和修改，人们提出了结构程序设计的方法，收到了一定的效 果。但由于没从根本上改变用程序表示知识这一关键问题，所以它没 能达到令人满意的程度。 2 只适合于表达完全正确的知识。程序实际上是种非常严格、 明确的描述，因此用程序描述解决问题的方法时，在处理的每一个阶 段下一步做什么都必须有明确的描述。任何意义含糊、不完全正确的 知识都难以用程序描述或使计算机得出错误的结论。这就要求人们在 编制程序之前，必须对问题有完整、深入、透彻的认识，并能找出一 种有效的算法解。所以能否找到一种切实可行的算法解是t d p 系统 成败的关键因索。 3 只适合于处理完整、准确的数据。由于解决问题的方法被描述 为事先预定好的、可机械执行的操作序列，计算机在处理问题时，只 是简单的重复这个严格的操作序列，所以，t d p 系统对输入数据有 严格的限制，包括什么时候输入数据，输入哪些数据，以什么方式输 入等都有严格的限制。当缺少必要的数据或数据不准确时。计算机将 不知道何去何从，甚至得出错误的结论。 综上所述，知识的过程性表示，要求待处理的问题必须是有成熟 的解法并容易获取完整、准确的数据。这大大地限制了t d p 系统的 适用范围。一方面，人类对自然界的认识还很有限，现实世界中* i 许 多问题还未被人类充分理解，因此也无法找出它们的算法解。在这些 领域中，目前主要是依靠经验解决问题。例如医疗领域，目前刘一些 急病的产生、发展及治疗方法等都缺乏根本的认识，医生们主要凭经 验诊治疾病，所以用程序来描述医生治病的方法也比较困难。另一方 面，某些问题h | 】使存在着理论上的算法解，但由于解法过于复杂，使 西南交通大学研究生学位论文 得它们无法实际应用。例如下棋问题，我们完全可以将每一步的所有 可能的走法都试一遍，一直试到终局，然后选择一种最佳的走法。这 种方法确保我们一定会取得胜利。但对于国际象棋来说，可能的终局 数有1 0 ”o 个；而对于围棋，可能的终局数达1 0 个! 即使用理论上 最快的计算机( 1 0 ”4 步年) 来处理，试验完国际象棋所有可能的终 局也需要1 0 ”年才能完成。因此，这种理论上确保赢棋的走法没有什 么实际意义。除了以上两点外，由于技术上及其它方面的原因，可能 使得我们无法获得所需要的完整、准确的数据，在医疗、气象等领域 有许多这样的例子。 此外，在t d p 任务中，程序设计人员担负着问题求解的实质性 工作，包括分析问题、设计模型、编制程序等。系统只是简单的重复 人们为它预先制定好的解题路径，它基本上没有什么主动性j 不能自 己规划解题步骤。从这个意义上来说，t d p 系统的智能水平比较低。 1 2t d p 系统与a i 系统 1 9 5 6 年人工智能诞生后，a i 研究者们建立了许多更适合于模拟 人类智能行为的程序设计方法。从t d p 系统到a j 系统主要是方法上 的变革。a j 系统与t d p 系统的主要差别在于： 叙述性表示( d e c l a r a t i v er e p r e s e n t a t i o n ) 形式推理( f o r m a lr e a s o n i n g ) 启发式方法( h e u r i s t i c s ) 叙述性表示指知识的叙述性表示。从传统的程序设计观点来看， 就是用数据结构去表示知识。亦即把知识作为一种特殊的数据来处 理。叙述性表示可以避免过程性表示所引起的一些弊病。 首先，用数据结构表示知识，使知识作为一种独立于程序的实体 存在，从而把用于解决问题的知识与程序编制方面的知识有效的区分 开。以某种数据结构表示的知识清晰、明确，易于理解，增加了这些 知识的可读性。 其次，叙述性方法表示的矢识之问的i 陕系远比程序中各语句之问 的联系要简单地多，从而增强了知识的模块性，大大地降低了修改、 扩充知识的难度。同i 时这些知识可以象其它数据一样由程序来管理、 西南交通大学研究生学位论文 解释和修改。在t d p 系统中也不乏用叙述性方法表示知识的例子。 例如在工程预算程序系统中，常用数组或其它数据结构来维持一张各 种工程材料的定价表。这就是关于材料价格知识的叙述性表示。总之， t d p 系统主要采用过程性表示，而a j 系统则主要采用叙述性表示。 如果在一个程序系统中，同时采用许多种数据结构表示知识，势 必会导致这些知识难以处理，使用这些知识的程序也会因此而变得过 分庞大。a j 中关于知识表示的研究追求的是表达能力强而又便于处 理的、统一的形式表示方案。a j 研究者们已研究出逻辑表示法、产 生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等许多表示方案。它们具 有较广的通用性，能够表示不同领域的知识。知识表示是人工智能最 活跃的研究课题之一。 叙述性方法表示的知识必须由程序来解释和处理，否则这些知识 就是堆毫无价值的符号。在t d p 系统中，程序的控制结构与应用 领域密切相关，用于解决问题的知识与使用这些知识进行推理的程序 紧密的联系在一起。越系统比较重视推理在形式上的有效性( 即形 式推理) ，即程序使用知识的方法和策略应该较少地依赖于知识的具 体内容。因此a j 系统强调从模拟人类思维的一般规律出发来使用知 识。人类在处理问题时经常用到一些推理法则( r u l e so f i n f e r e n c e ) 。 例如，我们在日常生活中最经常用到的一条推理法则是；由己知a 为真，并且“如果a 为真则b 为真”，可以推知b 为真。这条推理 法则可形式描述为： a ，a b 卜_ b 其中 - 表示“能推出”。这条推理法则是一条形式推理法则，它不依 赖于 和b 的具体内容。 【系统多采用形式推理技术来使用知识， 它们具有较大的通用性，对于应用领域的依赖程度也较低。a i 研究 者们已研究出很多有效的推理技术，包括各种j 窆缝毽理( l o g i c a l i n f e r e n c e ) 、似然推理和搜索策略等。形式推理是人工智能的早 l j 研 究重点之。 a i 系统的另一个特点是在系统中使用了各种启发式方法。前面提 到，在现实世界中存在着大量人类对j 还缺乏深刻认识的问题，f 自于 西南交通大学研究生学位论文 技术等方面的原因，往往得不到所需要的完整、准确的数据，这些因 素都限制了传统的数据处理系统的应用范围。尽管如此，人类却能较 好的处理这些问题，其主要原因在于人类处理问题时使用了启发性的 知识。由于使用了启发性知识，人们在解决问题时常常采用“试试看” 的方法。例如，在诊断疾病时，医生根据病人的症状形成了病人患有 某种疾病的假设。为了证实他的假设，需要进行一些化验以获取更多 的信息。如果化验结果与他的假设相抵触，医生就要转而考虑病人患 其他疾病的可能性。这种试试看的方法在人工智能中称为咽溯策略 ( b a c k t r a c k i n gs t r a t e g i e p ) 。启发式方法主要指在解决问题时使用 启发性知识及回溯策略。a i 系统多采用启发式方法处理问题。由于 采用叙述性表示，并由程序来解释和使用这些知识，使得在a l 系统 中应用启发式方法成为可能。 此外，从系统的控制特点来看，传统的数据处理系统代表着程序 驱动( p r o g r a md r i v e n ) 的处理思想：在处理的任何一步，下一步做 什么都事先预定好了的；人工智能系统代表着数据驱动( d a t a d r i v e n ) 的处理思想；在处理的每一步，下一步做什么需根据当时所 逐望墅墼帅具体内容来决定。人类在解决问题时常使用数据驱动的处 理方法。 下面介绍一个用人工智能技术求解不定积分的例子。在这个例子 中，我们只宏观地考察人工智能系统的特点。 先介绍个概念：一个函数的复合深度指它由算术函数、幂函数、 指数函数、对数函数、三角函数和反三角函数等基本初等函数复合而 成的层数。例如： 函数复合深度复合方法 s i n x 22 f ( g ( x ) ) x e “3f ( x ，g ( h ( x ) ) ) x 3 + x e 3 f ( g ( x ) ，h ( x ，k ( x ) ) ) e lf ( x ) 在我们的例子中被积函数的复合深度将作为判断积分难易程度 的量度。注意这是一种启发式知识。因为不一定所有的复合深度大的 西南交通大学研究生学位论文 被积函数的积分难度都一定大于复合深度小的被积函数。例如x c “和 s i n x 2 的复合深度分别是3 和2 ，但显然前者比后者容易积分。事实上， 已经有人证明s i n x 2 的原函数不是初等函数，因此也不可能用通常的 积分方法求得其原函数。由于很难找到种度量被积函数难度的合理 方法，人们在求解积分问题时通常是采用各种启发式方法。在s l a g l e 的s a i n t 程序中采用被积函数中符号的数目、被积函数的类型、被 积函数的复合深度三方面综合标准来衡量积分难度。 求解不定积分问题时，基本积分公式是必不可少的。另外还需要 一些积分法则和技巧。我们将求解不定积分的知识分为三类： 第一类( 基本积分公式) ： 1 ) ，c d x = c x ( c 是常数)2 ) ，x n d x = x “( n + 1 ) 3 ) re x d x = e 14 ) ，s i n x d x = 一c o s x 第二类( 强转换式) ： 1 ) ，i f i ( x ) d x = z ，( x ) d x 2 ) ，- f f x ) d x = - ，f f x ) d x 3 ) ，c f ( x ) d x = c ，f ( x ) d x ( c 是常数) 4 ) ，p 。( x ) q 。( x ) d x 。j - r ( x ) 十s 。( x ) q 。( x ) d x ( i i m l ，r ( x ) 是q 。( x ) 除p 。( x ) 所得的整式，s o ( x ) q 。c x ) 是真分式) 第三类( 弱转换式) ： 1 ) ，f f x ) d x = ，f f g ( y ) ) g ( y ) d y( x = g ( y ) ) 2 ) ，f ( s i n x ，c o s x ，t g x ，c t g x ，s c c x ，c s c x ) d x = f ( s i n x ，c o s x ，s i n x c o s x ，c o s x s i n x ，l c o s x ，l s i n x ) d x 3 ) ，f ( x ，( 卜x 2 ) ) d x = ，f ( s i n y ，c o s 2 y ) c o s y d y ( x = s i n y ) 按复合深度的观点，第二类积分知识一定可降低被积函数的难度，所 以把它们称为强转换式。第三类积分知识不能确保降低被积函数的难 度，但它们却常常是有效的积分方法，所以把它们称为弱转换式。 在这个例子中，解决积分问题的基本思想是使用强转换式和弱转 西南交通大学研究生学位论文 换式不断地降低被积函数的难度，直至将其化为可以直接应用基本积 分公式的形式。 强、弱转换式都可以把一个积分式化为与其等价但被积函数形式 不同的积分式，这时求解原积分式就变成求解转化后的积分式。这相 当于换一个角度考察问题。由于某一积分式同时可有多个弱转换式将 其化为其它等价的积分式，所以原积分问题可以被化为几个不同的等 价积分式( 称之为候选积分式) ，解决了它们之中的任意一个都意味 着原积分式的解决。有时，使用强转换式可以把某一积分式分解为几 个更简单的子积分式( 如强转换式1 ) ，这时必须解决所有的子积分 式才标志着原积分式的解决。这相当于把一个复杂问题分解为若干个 简单一些的子问题。 c i l 慑进飘分式寰空 c p c i ( 当前娃一的謇l 分式h 一积! s & b l ( t s & b 赴曩的飘分式) 一c p c ! 调用t s & b l 失教 c p c i - - c l 中复裔探篷鼍小者 扫描转换式寰拽出其志一与 c p c 一囊纳转换式 吖搜刊酉7 ：!ji一 号8 【b i - 谖羁转换式的右部 调用t b & s i 西五1 最主再芸葙i ；i 孬毒茹一一。 扫转换式挽m 其意瞢与 s & b i 一致的曩转接式 i ( 控三毋，) y 卜- 谈竿燃都i i h 扫精基奉飘分公式拽出其定 鄙与s & b i 一致的椒廿公式 i ii 将该子 i ；i j 题机出 i 捷捌否?、v ， i n ： 椒舒完成酉t p 二一成功 i n 将越囊过的s & b i 镗入 c l l 中 豳2 一l使用积分知识的程序的基本框图 曲2 1 是使用积分知识求解积分问题程序的简单框图。其基本思 想是：按复合深度的观点，基本积分公式和强转换式肯定会降低被积 西南交通大学研究生学位论文 函数的难度，所以要尽可能地使用这两类积分知识去求解积分问题。 当它们无法使用时，才考虑用弱转换式去改变被积函数形式以便前两 类积分知识可以应用。使用弱转换式可能产生多个候选积分式。当所 有的三类积分知识都不能应用于目前正要求解的候选积分时，放弃这 个候选积分式，另选一个候选积分式，选择的标准是按复合深度的观 点找最简单的候选积分式。所有的候选积分式都被“试”过仍不能积 出原函数时，说明程序不能求解这个积分问题。注意：以上叙述实际 上也是一种求解积分的知识，它们是关于如何更有效地使用积分公式 ( 知识) 的知识，所以可以说它们是更高级的知识( 元知t 心这种 指导系统( 或人) 更有效地使用知识的元知识通常称为策略性知识 ( s t r a t e g i e s ) 。 从图2 1 可以看出，程序只根据积分知识与积分式是否一致来判 断下一步做什么。程序的控制结构并不依赖于三类积分知识的具体内 容，这就是形式推理的思想。至于程序如何判断两个积分式是否一致， 这涉及到a j 中常用的匹配( m a t c h i n g ) 技术。 1 3e s 系统与a i 系统 从人工智能到专家系统主要是观念上的变革。在专家系统产生之 前，a i 研究主要以形式推理，特别是各种搜索策略为中心开展的。 这一时期虽然也出现了s a i n t 等一些利用大量知识求解问题的智能 程序，但它们并未明确提出专门知识对于人类智能行为的重要性，也 未能成为当时越研究的主流。f e i g e n b a u m 教授在研制d e n d r a l 系统时提出人类的智能活动是以知识为中心展开的，因此舢研究也 应该围绕着知识来进行。随着m y c l n 、c a s n e t 、i n t e r n i s t 、 p r o s p e c t o r 等一批优秀专家系统的问世，使专家系统的观点开始 被广泛接受，m 研究也从探索人类思维的普遍规律转向处理知识的 中心问题，主要包括表示知识、利用知识和获取知识三个基本环节。 专家系统使用的各种程序设计技术多是在人工智能研究中建立起来 的，但作为人工智能的一个分支，它也有自已的特点和风格。 首先，专家系统具有较强的针对性。目前的专家系统大多是针对 某一狭窄的应用领域帕p m o f l q 。例如，m y c i n 是_ | = l j 于诊断和治疗感 西南交通大学研究生学位论文 染性疾病；d e n d r a t 是用于分析分子结构；a c e 是用于电话电缆 维护。产生针对性的原因主要是软件、硬件方面技术水平的限制。从 理论上讲只要计算机拥有大量高质量的知识，并能有效地利用它们， 就能很好地解决各种问题。但在具体实现上还存在着许多困难。一方 面，每个应用领域都有各自的特点，人们处理各领域中的问题时使用 的知识也是形态各异。把这些形形色色的知识放在一个系统中统一处 理还是相当困难的。另一方面，要使系统具有通用问题求解能力，它 必须拥有每一领域的专门知识。这些专门知识的汇集量之大是难以想 象的。单就保存这些知识的存储容量而言，恐怕现有的最大的计算机 也是难以胜任的。正是由于这种原因，目前计算机在模拟人类常识性 推理方面几乎是无能为力。专家系统通过牺牲通用问题求解能力，换 得在某一狭窄领域高水平处理问题的能力。 其次，专家系统具有较好的透明性。透明性指系统的行为和系统 本身能被用户所理解。透明性对于任何计算机程序系统来说都是重要 的，它有利于维护系统和提高系统的可接受性。多数专家系统都具有 解释功能。它能向用户解释它的行为动机及得出某些结论的推理过 程，还能回答有关它自身的知识、能力等问题。因此，专家系统对用 户来说是j 透明的”，用户能较清楚地了解系统处理闯题的过程及使 用的知识和方法，从而提高了用户对系统的信任程度：同时，系统的 设计人员或专家可以在系统的帮助下较容易的找出系统做出错误结论 的起因，便于维护系统。 此外，专家系统具有较强的实用性。专家系统的实用性来源于系 统的高性能和透明性，使用方便也是提高实用性的一个重要因素。专 家系统使用了太量豪透量的专f 知返t 焦馒毫延銎睡题的能力返矗4 了 徂毫的峦乎，有时甚至超过了人类专家。高性能是专家系统得以实际 应用的关键因素。另外专家系统使用方便、便于理解、易于维护等特 点也促进了专家系统的推广和应用。有些专家系统的应用已产生了巨 大的经济效益。相比之下，人工智能的其它研究领域虽已取得了许多 有意义的成果，但尚未达到很高的性能，目前多未达到实际应用的水 平。人工智能的各项基本技术主要以专家系统的方式得以实际应用。 西南交通大学研究生学位论文 专家系统的产生与发展对a i 研究有着巨大的推进作用。首先，e s 使a j 研究从探索人类思维的普遍规律转向以知识为中心的方向上 来：其次，e s 使a i 研究从实验室阶段向实用阶段迈进；再次，e s 为a j 研究提供了检验基本理论和测试基本技术的实验场地。此外， e s 中使用的不精确知识表示和似然推理方法、元知识及工具系统都 对a l 研究做出了较大贡献。专家系统针对性强，但伴随着e s 发展 而出现的骨架系统又反过来推动了关于人类思维模型和普遍规律的研 究。 第二节专家系统的结构 与专家系统的定义等问题类似，目前关于专家系统的结构也没有 非常一致的看法。在本节中，将会绍专家系统的基本结构、流行结构 和理想结构。 2 1 基本结构 虽然目前对专家系统的结构尚无一致意见，但研究者们对专家系 统的基本结构的看法大致相同。一个专家系统有两个主要的组成部 分：知识库和推理机( i n f e r e n c ee n g i n e ) 。图给出了这两个组成部分与 k e ( 知识工程师) 、d e ( 领域专家) 、用户之间的关系。 知 用 户 领域专家 图2 2e s 的基本结构 知识库中存放系统求解问题所需要的知识；推理机负责使用知识 库中的知识去解决实际问题。知识库的建造需要k e 和d e 相互合作 进而把d e 头脑中的知识整理出来，并用系统表示知识的方法将其存 入知识库中。在解决问题时，用户为系统提供一些已知数据，并可从 系统处获得专家水平的结论。 知识库与推理机相分离，即解决问题的知识与使用知识的程序相 西南交通大学研究生学位论文 分离是专家系统的基本前提之，它是e s 的透明性和灵活性的必要 保证。知识库与推理机相分离体现了舢中叙述性表示和形式推理等 特点。 - - - - - x ，r - 一一、 知识的箧象删咚日识的绝缘结弱是设计知识库的重要问题。一 般来说，知识表示方案应简单易懂并能清晰、明确地表达d e 的知识： 知识的组织结构应能增强知识的模块性，使得对于某一知识的增删或 修改不至于波及知识库中其它知识，以便于知识库的维护；同时，知 识的结构应能尽量体现知识之间有意义的联系，便于推理机检索某些 相关的知识。这里所说的知识都是广义的知识，不仅包括进行推理所 需要的判断性知识，也包括描述各种事实的知识。因此，数据作为 种描述事实的知识也可以存放在知识库中。 推理机的设计与实现一般与知识的表示方法与组织结构有关，但 应注意使推理机的实现与知识的具体内容无关，以免知识的变更引起 推理机的修改。如果推理机完全与应用领域无关，有助于e s 推广到 其它领域中去，但这一点通常不易做到。纯粹的式推理可能会导致 求解问题的低效率。当知识库比较庞大或应用领域对求解问题的速度 要求较高时，这种低效率往往是致命的弱点。专家系统常使用一些与 领域有关的策略性知识来提高求解问题的效率( 例如在不定积分问题 中，用复合深度的标准选择优先处理的候选积分式) 。为了提高专家 系统的通用性，可以利用元知识来表示策略性知识。 2 2 流行结构 目前多数e s 是以m y c i n 系统为代表的基于规则的专家系统 ( r u l e b a s e de x p e r ts y s t e m ) 。这类专家系统基本上是扩充的产生式系 统结构，它有六个组成部分：知识库、雄理机、综合数据库、人机接 口、解释程序和知识获取程序( 见图2 3 ) 。 这里的知识库只用于存放不依赖于领域中具体问题的知识，如 些判断性知识和元知识。而与领域中具体问题有关的知识( 如捕述闷