华中科技大学人工智能 第六章专家系统资料

1、第六章 专家系统(zhun ji x tn)7/25/20221共五十二页专家系统(zhun ji x tn)概述专家系统亦称专家咨询系统，是一 种让计算机模拟领域专家的思维过程，象人类专家那样智能地解决实际问题的系统。专家系统是人工智能从理论研究走向实际应用(yngyng)，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的典范专家系统是AI应用研究的重要领域，1965年美国斯坦福大学开发出第一个专家系统DENDRAL。 目前，巳成功地渗透到各个领域，并产生了巨大的社会效随和经济放益。第六章专家系统 6.1概述7/25/20222共五十二页专家系统(zhun ji x tn)的特点专家系统是人类专家智能的

2、模拟、延伸与扩展专家系统是专家可以信赖的高水平智能助手和有效工具。专家系统可具有一个或多个专家的知识和经验，能以接近人类专家的水平在特定领域工作，注重特定问题的求解。专家系统能高效、准确、迅速地工作，不会象人类专家那样容易疲劳、遗忘(ywng)，易受环境、情绪的影响，从这种意义上说，专家系统可以超过专家本人。专家系统能进行确定性和不确定性推理具有透明性，能以可理解的方式解释推理过程。具有自学习能力，不断扩充和完善系统自身。第六章专家系统 6.1概述7/25/20223共五十二页专家系统(zhun ji x tn)的定义专家系统是一个智能计算机程序系统，内部含有大量的专门知识与经验，它应用人工智

3、能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便(ybin)解决那些需要人类专家处理的复杂问题。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/20224共五十二页专家系统(zhun ji x tn)结构 专家系统 = 知识库 + 推理机其一般(ybn)结构为:知识获取机制解释机制推理机第六章专家系统 6.1概述人机接口动态库知识库领域专家用户7/25/20225共五十二页专家系统(zhun ji x tn)的类型解释专家系统( expert system for interpretation)预测专家系统( expert system fo

4、r prediction)诊断专家系统( expert system for diagnosis)设计专家系统( expert system for design)规划(guhu)专家系统( expert system for planning)监视专家系统( expert system for monitoring)控制专家系统( expert system for control)调试专家系统( expert system for debugging)教学专家系统( expert system for instruction)修理专家系统( expert system for repair

5、)第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/20226共五十二页控制策略的步骤(bzhu)之一一、匹配把数据库与规则的条件部分相匹配，如果完全匹配（复杂问题时，可能(knng)要用近似匹配）称为触发（激活）规则；若执行该激活规则，则称为启用规则。 激活规则不总是启用规则。因为若有多于一条的规则被激活，就称引起了一个冲突，就需要进行所谓的 冲突解决，就是基于某种控制策略去选定需要执行的规则 第五章专家系统 5.1 产生式系统7/25/20227共五十二页控制策略的步骤(bzhu)之二二、冲突解决：就是基于某种策略去选定需要执行的规则(guz) ，冲突解决的策略有多种：专一性排序：一条规则的条件部

6、分比另一条规则更有针对性，则有更高的优先级规则排序：规则编排的顺序表示启用的优先级数据排序：所有条件排序，启用包含高优先级条件的规则规模排序：按条件的规模排序，启用包含更多条件的规则就近排序：最近使用的规则为最优先，表示启用经常被使用的规则上下文限制First：选用首条被激活的规则 All：执行所有激活的规则 第五章专家系统 5.1 产生式系统7/25/20228共五十二页控制策略的步骤(bzhu)之三三、操作操作就是执行规则的操作部分，操作后，将修改数据库，并导致：其他规则被使用，或者得到问题的解答（综合(zngh)数据库内容转变为描述了目标状态），或者失败结束 第五章专家系统 5.1 产生

7、式系统7/25/20229共五十二页专家系统的一般(ybn)特点启发性：专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。透明性：专家系统能够解释(jish)本身的推理过程，以便让用户能了解推理过程，提高对专家系统的信赖感灵活性：专家系统能不断的增加知识，修改原有的知识，不断更新第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202210共五十二页专家系统的主要(zhyo)组成部分之一知识库：存放问题求解需要的领域知识。知识的种类一般包括作为(zuwi)专家经验的判断性知识以及描述各种事实的知识。知识的表示形式可以是多样的，包括规则、框架及语义网络等。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/20

8、2211共五十二页专家系统的主要(zhyo)组成部分之二 综合数据库：用于存放系统运行过程中所需要的原始数据和产生的所有信息，包括(boku)用户提供的信息，推理的中间结果，推理过程的记录等。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202212共五十二页专家系统的主要(zhyo)组成部分之三 推理机：根据数据库的当前状态，利用知识库中的知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成(xinchng)的答案。推理机可以采用正向推理、逆向推理及双向推理等各种策略。推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推理机与知识库相分离是专家系统的重要特征。它的优点是对知识库的修改和扩充无须改动推理机。第五章专家

9、系统 5.2 专家系统7/25/202213共五十二页专家系统的主要(zhyo)组成部分之四知识获取(huq)机构：负责建立、修改与扩充知识库，以及对知识库的一致性、完整性等进行维护。知识获取机构可以仅仅是一个知识编辑程序，也可以是一个复杂的知识获取子系统，用来完成自动知识获取、自动知识求精等功能.第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202214共五十二页专家系统(zhun ji x tn)的主要组成部分之五 解释器：用于对求解过程作出说明，并回答用户提出的问题。两个(lin )最基本的问题是“How”和“Why”。对问题“How”，回答用户结论和中间结果是如何得到的，解释专家系统的行为

10、；对问题“Why”，告诉用户推理结论的理由。解释机构的说明是根据知识库和数据库中对推理过程的记录作出的。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202215共五十二页专家系统(zhun ji x tn)的主要组成部分之六人机接口：使系统能够进行人机交互，在信息的内部形式和人可接受的形式之间进行转换(zhunhun)。很多系统都提供了用户熟悉的表示形式如自然语言、图形、表格等。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202216共五十二页 专家系统(zhun ji x tn)与一般程序的区别一般程序：把问题求解的知识隐含地编入程序，把知识分为两级：数据级和程序级专家系统(zhun ji x

11、tn)：把问题求解的知识单独赞成一个实体，即知识库，将知识组织成三级：数据、知识库和控制第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202217共五十二页专家系统(zhun ji x tn)开发步骤一个(y )实用的专家系统的开发过程通常分为认识、概念化、形式化、实现和测试五个阶段。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202218共五十二页专家系统(zhun ji x tn)开发步骤之一认识阶段： 知识工程师通过与领域专家的合作，对领域问题进行需求分析。包括认识系统需要处理的问题范围、类型和各种重要(zhngyo)特征、预期的效益等，并确定领域专家的知识类型的结构，以及系统开发所需的各种资

12、源，如软件、硬件、人员、经费和时间等。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202219共五十二页专家系统开发(kif)步骤之二概念化阶段(jidun) 把问题求解所需要的各种专门知识概念化，确定概念之间的关系，并对任务进行划分，确定求解问题的控制流程和约束条件。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202220共五十二页专家系统(zhun ji x tn)开发步骤之三形式化阶段 把已经整理出来的概念、概念间的关系以及领域专门知识用适合于计算机表示和处理的形式化方法描述出来，并选择合适的系统构造技术，确定数据结构、推理规则(guz)以及控制策略，建立问题求解模型。第五章专家系统 5.2

13、 专家系统7/25/202221共五十二页专家系统(zhun ji x tn)开发步骤之四实现阶段 把建立的形式(xngsh)模型映射到具体的计算机软硬件环境中，选取适用的语言或工具建立可执行的原型系统。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202222共五十二页专家系统(zhun ji x tn)开发步骤之五测试阶段 通过运行大量的实例，检测原型(yunxng)系统的正确性以及性能等各种系统目标是否达到。第五章专家系统 5.2 专家系统7/25/202223共五十二页专家系统(zhun ji x tn)开发工具骨架型开发工具语言型开发工具构造(guzo)辅助工具支撑环境第五章专家系统 5

14、.3 专家系统开发工具7/25/202224共五十二页专家系统(zhun ji x tn)实例- MYClN系统 MYClN系统是由斯坦福大学开发的，从1972年开始，于1974年基本完成。它是一个(y )用于诊断和治疗血液感染性疾病的专家咨询系统。该系统功能比较全面，是一个(y )典型的基于规则的专家系统。 MYCIN系统由三个子系统和两个库组成：第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202225共五十二页MYClN系统(xtng)的两个库动态数据库：存放正在进行诊断的病人的情况，包括症状、化验结果、系统推导出的中间结果和最终结论(jiln)等。 知识库：存放用于治疗与诊断疾病的静态

15、数据与知识。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202226共五十二页MYClN系统(xtng)的三个子系统(xtng)之一咨询子系统：即推理机，根据(gnj)知识库中的诊断知识与动态库中的数据进行推理，作出咨询决策。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202227共五十二页MYClN系统(xtng)的三个子系统(xtng)之二 解释子系统：回答用户用简单(jindn)的英语句子询问的问题。问题可以涉及当前的决策及系统的一般知识。每个咨询决策作出后自动进入该系统。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202228共五十二页MYClN系统(xtng)的三个子系统(xt

16、ng)之三规则获取子系统：协助感染病专家对知识库进行扩充和修改。系统可以对专家输入的英文语句(yj)进行分析，并将其转化成内部的规则形式第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202229共五十二页MYClN系统(xtng)构成图第五章专家系统(zhun ji x tn) 5.5 专家系统实例7/25/202230共五十二页MYClN系统的规则(guz)形式 MYCIN采用的是基于置信度的一种推理方法。规则的一般形式是：如果E 1且E 2且且E n，则H（CF）其中E 1，E 2， E n是所观察到的证据或症状，H是根据上述证据可以推出的假设或结论；括号内的CF表示一个对该规则的置信因子

17、(ynz)：0CF1，规则的含义为：从证据E 1，E 2， E n能以CF的置信程度推出假设H，记为CF（H，E），其中E = E 1E 2E n 。 第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202231共五十二页置信因子(ynz)的估算（一） MYCIN的每条规则的结论用两个量来度量(dling)其置信程度。一个叫信任的度量MB（Measure of Belief）另一个叫不信任的度量MD（Measure of Disbelief）在证据e的情况下，结论h的MB与MD用下列公式计算： 第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202232共五十二页置信(zhxn)因子的估算（二）

18、其中P（h）表示h的先验概率，P（h | e）表示在发生e的条件下的条件概率。由此可见，若一个证据e使h发生概率增加，则MB（h，e）0且MD（h，e）= 0反之，若e使h发生的概率减少，则MD（h，e）0且MB（h，e）= 0MYCIN采用下列公式估算在观察(gunch)到e时，对h 的置信因子CF：CF（h，e）= MB（h，e）MD（h，e）可见，1CF+1。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202233共五十二页证据(zhngj)的综合 在很多实际情况中，都不是按单个证据来分别估算置信因子的，而往往要求同时考虑(kol)有几个证据观察到的情况下如何来估算CF的问题。这即是所

19、谓“证据综合”问题假设同时有两个证据e1与e2都支持h成立，在MYCIN中按下述公式计算MB与MD： 第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202234共五十二页合取或析取形式(xngsh)结论的置信因子估算 有时推理结论是一个(y )合取式或析取式：h = h1 h2 hnh= h1 h2 hn这时的置信因子，MYCIN采用下列公式计算： MB(h，e)= min MB(h1，e)， MB(hn，e) MB(h，e)= max MB(h1，e)，MB(hn，e)对MD(h，e)与MD(h，e)的计算公式类似，第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202235共五十二页MYCI

20、N的推理方法 MYCIN开始工作时，首先要收集必要的证据或病症，一旦某规则(guz)的前提（即其中的所有证据）观察到或存在以后，即可应用该规则(guz)，以指明的置信程度（CF）推出相应的结论。可以分为下面几种情况：（1）对某个被推出的结论h，如果当时只有一条规则以CF的置信度推出它，则h的置信度就取CF。（2）对某h，如果当时有若干条规则分别以CF1，CF2，CFm的置信度推出它，则要求按上述证据综合的方法，把这些置信因子综合为一个总的置信因子，作为该推出的结论的置信因子。 第五章专家系统(zhun ji x tn) 5.5 专家系统实例7/25/202236共五十二页证据(zhngj)置信

21、度小于1的处理上面的方法是基于证据是百分之百的置信的条件下进行的，例如证据是直接观察到的。但在MYCIN中，允许规则(guz)的前提本身又是另一条规则(guz)推出的结论。这时在应用相应规则(guz)时就不能保证前提具有置信程度1（即CF=1）。例如：如果e，则e（CF（e，e） 如果e，则h（CF（h，e）这时，h的置信程度应是：（CF（h，e）max（0，CF（e，e） 第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202237共五十二页复合(fh)前提的处理假如一个具有多个证据的复合前提的规则：如果e1 e2 en，则h（CF）在其前提中有若干置信度不是1的证据时，例如可能是从前面某些规

22、则推出的结论，这时需采用下述方法首先求得一个关于前提（一个合取式）的置信因子：CF （e1 e2 en）= min CF（e1），CF（e2）， CF（e3）然后(rnhu)再按前述的公式求得结论h的置信度。 第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202238共五十二页关联(gunlin)前提的处理在MYCIN中，把一组互相关联的观察资料看成一个证据。例如，若证据e1和e2分别以0.9的置信度推出结论h：如果e1，则h（0.9）如果e2，则h（0.9）若e1与e2是互相关联的，即一个出现(chxin)总导致另一个出现(chxin)如果两条规则都作为独立的列出，则按上述证据综合的推理计算

23、，h的置信度就是0.9 + 0.9 (10.9)=0.99。可是由于e1与e2是互相关联的，观察到一个，必然能同时观察到另一个，因此，同时观察到e1与e2不应该增加对h的置信度，合理的估计仍应是0.9。所以MYCIN把两条规则合并为一条规则，令e = e1 e2，或者e = e1 e2：如果e，则h（0.9）第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202239共五十二页MYCIN一些(yxi)不尽人意的缺点 1怎样合理和准确地把规则的置信因子估计为一个数字是困难的，而且一个数字到底在语义上表示一个什么样的置信度较难有一个统一的标准尺度，特别当规则由多个专家(zhunji)给出时，更难有统

24、一的度量标准。2如果仍用假设或结论的先验概率来估算MB和MD，然后计算CF，与Bayes方法同样将遇到估计先验概率的困难。3随着推理链的延伸，显然置信度的传播将越来越不可靠，误差将越来越大。因此，当推理深度（即推理链中的推理步数）到一定程度以后，这种推理有可能使误差掩盖了真相，使推出的结论不再可信。 第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202240共五十二页MYClN系统信息(xnx)组织方式 信息(xnx)按类组织，称为上下文。例如：第五章专家系统 5.5 专家系统实例病人1(person)培养物2 (curculs)培养物3 (curculs)培养物1 (curculs)治疗1

25、(opers)细菌1 (curorgs)细菌2 (curorgs)细菌3 (curorgs)细菌4 (curorgs)药物4 (opdrg)药物3 (opdrg)药物2 (opdrg)药物1 (opdrg)处方1 (possther)7/25/202241共五十二页MYClN系统(xtng)的十种上下文类型(1)病人(PERSON)(2)当前培养物(CURCULS)，当前从病人身上提取的培养物。(3)先前培养物(PRIORCULS)，先前从病人身上提取的培养物。(4)当前细菌(CURORGS)，从当前培养物中分离出来的细菌。(5)先前细菌(PRIORORGS)，从先前培养物中分离出来的细菌。(

26、6)治疗(OPERS)，已对病人实施的治疗。(7) 药物(0PDRGS)，在治疗期间(qjin)已给病人使用的抗菌素药物。(8)当前药物(CURDRUGS)，当前对病人使用的抗菌素药物。(9)先前药物(PRIORDRUGS)，先前对病人使用的抗菌素药物。(10)处方(POSSTEHER)，推荐的治疗方案。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202242共五十二页上下文的内容(nirng) 每个上下文有一组属性(Attribute)，也称为临床参数(clinical Parameters)。每个临床参数表示上下文的一个特征，如病人的姓名(xngmng)、培养物的地点、机体的形态、药物的

27、剂量等等。临床参数用二元组属性，上下文，值来表示。例如，三元组(形态、细菌1、杆状)表示细菌1的形态为杆状。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202243共五十二页临床(ln chun)参数的分类 临床参数按其所属的上下文类型可分为六类： PROPCUL：培养物的属性，如培养物的地点，收集的方法等。 PROPDRG：药物的属性，如药物的名称，使用期等。 PROPOP：治疗的属性，如治疗中打开的体腔。 PROPORG：细菌的属性，如细菌的染色、形态。 PROPPT：病人的属性，如病人的姓名(xngmng)、性别、年龄、过放史、诊断等。 PROPTHER：处方的属性，如处方的名称、剂量

28、。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202244共五十二页临床(ln chun)参数的形式 临床参数按其取值方式可分为三种：单值参数、多值参数和是否参数。每种临床参数还可以用一组特性来描述，如： EXPECT：参数的取值范围 PROMPT：向用户提问时使用的语句 LABDATA：是否原始数据 LOOKAHEAD：使用该参数作为前提条件的规则表 UPDATEDBY:推断该参数值的规则表 CONTAINEDIN：结论中涉及该参数但又不修改(xigi)该参数值的规则表 TRANS：参数的英文表示第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202245共五十二页MYCIN系统(xtng)

29、规则分类（一） MYCIN系统小的规则可按照调用它们的上下文的种类(zhngli)进行分类，共分为12类CULRULES：用于培养物的规则，上下文种类为当前培养物或先前培养物。CURCULRULE5：仅用于当前培养物的规则。CURORGRULES：仅用于当前细菌的规则。DRGRULES：用于抗菌素药物的规则，上下文种类为当前药物与先前药物。OPRULES：用于治疗的规则。0RDERRULES：用于方案的规则，对可能的治疗方案进行排序。第五章专家系统 5.5 专家系统实例7/25/202246共五十二页MYCIN系统规则(guz)分类（二）0RGRUlES：用于细菌的规则，上下文种类为当前机体或先前机体。PATRULES：用于病人的规则。PDRGRULES：仅用于先前药物