第三章专家系统

第三章专家系统专家系统概述基于规则的专家系统基于框架的专家系统基于模型的专家系统新型专家系统专家系统设计专家系统开发工具NOTE教学内容：本章主要介绍专家系统的定义、结构、特点和类型，分析了基于规则的专家系统、基于框架的专家系统和基于模型的专家系统，归纳了协同式和分布式等新型专家系统，并结合实例介绍了专家系统的设计方法和开发工具。教学重点：专家系统的特点、专家系统的类型、专家系统的设计等。教学难点：专家系统的设计。教学要求：重点掌握专家系统的基本概念和设计，掌握基于规则、基于模型、基于框架的专家系统，了解新型专家系统的一些概念和类型，一般了解专家系统的开发工具以及评价方法。3.1专家系统概述专家系统（ExpertSystem，简称ES）是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。1专家系统的概念1.1什么是专家系统自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的30年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。那么，究竟什么是专家系统呢？

专家系统（ExpertSystem)亦称专家咨询系统，它是一种智能计算机(软件)系统。顾名思义，专家系统就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。我们知道“专家”就是专门家，是某一专门领域的行家里手。专家之所以是专家，是因为他（她）解决问题时具有超凡的能力和水平。专家之所以具有超凡的能力和水平，是因为(1)专家拥有丰富的专业知识和实践经验，或者说他（她）拥有丰富的理论知识和经验知识，特别是经验知识；(2)专家具有独特的思维方式，即独特的分析问题和解决问题的方法和策略。

专家系统应该具备以下四个要素：(1)应用于某专门领域；(2)拥有专家级知识；(3)能模拟专家的思维；(4)能达到专家级水平。所以，准确一点讲，专家系统就应该是：应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机(软件)系统。1.2专家系统的特点同一般的计算机应用系统（如数值计算、数据处理系统等）相比，专家系统具有下列特点：(1)从处理的问题性质看，专家系统善于解决那些不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。(2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知识和推理来解决问题（不像传统软件系统使用固定的算法来解决问题），所以，专家系统是基于知识的智能问题求解系统。(3)从系统的结构来看，专家系统则强调知识与推理的分离，因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。(4)专家系统一般还具有解释功能，即在运行过程中一方面能回答用户提出的问题，另一方面还能对最后的输出（结论）或处理问题的过程作出解释。(5)有些专家系统还具有“自学习”能力，即不断对自己的知识进行扩充、完善和提炼。这一点是传统系统所无法比拟的。(6)专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环境、情绪等的影响，它可始终如一地以专家级的高水平求解问题。1.3专家系统的类型关于专家系统的分类，目前还无定论。我们仅从几个不同的侧面对此进行讨论。1.按用途分类按用途分类，专家系统可分为：诊断型、解释型、预测型、决策型、设计型、规划型、控制型、调度型等几种类型。2.按输出结果分类按输出结果分类，专家系统可分为分析型和设计型。3.按知识表示分类目前所用的知识表示形式有：产生式规则、一阶谓词逻辑、框架、语义网等。4.按知识分类知识可分为确定性知识和不确定性知识，所以，按知识分类，专家系统又可分为精确推理型和不精确推理型（如，模糊专家系统）。5.按技术分类按采用的技术分类，专家系统可分为符号推理专家系统和神经网络专家系统。6.按规模分类按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专家系统。7.按结构分类按结构分类可分为集中式和分布式，单机型和网络型(即网上专家系统)。1.4专家系统与知识系统我们知道，专家系统能有效地解决问题的主要原因在于它拥有知识，因为“知识就是力量”。但专家系统拥有的知识是专家知识，而且主要是经验性知识。近年来，由专家系统的出现和发展而发展起来的一种称为知识系统（KnowledgeBasedSystem)的智能系统，其中的知识已不限于人类专家的经验知识，而可以是领域知识或通过机器学习所获得的知识等。所以，对于这种广义的知识系统来说，专家系统就是一种特殊的知识系统。

狭义地讲，专家系统就是人类专家智慧的拷贝，是人类专家的化身。广义地讲，专家系统泛指那些具有“专家级”水平的的知识系统，甚至各种知识系统。1.5专家系统与知识工程由于专家系统是基于知识的系统，那么，建造专家系统就涉及到知识获取（KnowledgeAcquisition，即从人类专家那里或从实际问题那里搜集、整理、归纳专家级知识)、知识表示（KnowledgeRepresentation，即以某种结构形式表达所获取的知识，并将其存储于计算机之中)、知识的组织与管理(即知识库（KnowledgeBase)建立与维护等)和知识的利用(即使用知识进行推理)等一系列关于知识处理的技术和方法。特别是一般知识库系统的建立，更加促进了这些技术的发展。所以，现在关于知识处理的技术和方法已形成一个称为“知识工程”（KnowledgeEngineering）的学科领域。这就是说，专家系统促使了知识工程的诞生和发展，知识工程又是为专家系统服务的。正是由于这二者的密切关系，所以，现在的“专家系统”与“知识工程”几乎已成为同义语。1.6专家系统与人工智能;专家系统是智能计算机系统。从学科范畴讲，专家系统属人工智能的一个分支，而且是应用性最强、应用范围最广的一个重要分支。所以，现在“专家系统”这一名词既是系统名称又是一个学科名称。专家系统已是当前计算机应用的一个热门研究方向。2专家系统的结构

专家系统是一种计算机应用系统。由于应用领域和实际问题的多样性，所以，专家系统的结构也就多种多样。但抽象地看，它们还是具有许多共同之处。2.1概念结构从概念来讲，一个专家系统应具有如图1所示的一般结构模式。其中知识库和推理机是两个最基本的模块。1.知识库（KnowledgeBase)所谓知识库，就是以某种表示形式存储于计算机中的知识的集合。知识库通常是以一个个文件的形式存放于外部介质上，专家系统运行时将被调入内存。知识库中的知识一般包括专家知识、领域知识和元知识。元知识是关于调度和管理知识的知识。图1专家系统的概念结构2.推理机（InferenseEngine）所谓推理机，就是实现（机器）推理的程序，是使用知识库中的知识进行推理而解决问题的。所以，推理机也就是专家的思维机制，即专家分析问题、解决问题的方法的一种算法表示和机器实现。这里的推理，是一个广义的概念，它既包括通常的逻辑推理，也包括基于产生式的操作。例如：A→BAB3.动态数据库动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作存储器、黑板等，它是存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所，或者说它是上述各种数据构成的集合。4.人机界面这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交互界面。5.解释模块解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行为和结果。6.知识库管理系统

知识库管理系统是知识库的支撑软件。知识库管理系统对知识库的作用，类似于数据库管理系统对数据库的作用，其功能包括知识库的建立、删除、重组；知识的获取（主要指录入和编辑）、维护、查询、更新；以及对知识的检查，包括一致性、冗余性和完整性检查等等。图8―2专家系统的理想结构2.2实际结构上面介绍的专家系统结构，是专家系统的概念模型，或者说是只强调知识和推理这一主要特征的专家系统结构。但专家系统终究仍是一种计算机应用系统。所以，它与其它应用系统一样是解决实际问题的。而实际问题往往是错综复杂的，比如，可能需要多次推理或多路推理或多层推理才能解决，而知识库也可能是多块或多层的。给通常的各种应用系统添上专家模块也就是专家系统了。专家系统与通常的计算机应用系统应该溶为一体的。图8―3专家系统的实际结构示例总控处理模块1处理模块n专家模块1专家模块m…………图8―4地质图件绘制智能辅助系统结构2.3网络与分布式结构在网络环境下，专家系统也可以设计成网络结构，如“客户机/服务器”(Client/Server)结构（如图8―5(a)所示），或浏览器/服务器(Browser/Server)结构(如图8-5(b)所示)。我们称后一种结构的专家系统为网上专家系统。分布式结构则是一种适合于分布式计算环境的专家系统。例如那些多学科、多专家联合作业，协同解题的大型专家系统，就可以设计成分布式结构。这类专家系统也就称为分布式专家系统。图8―5专家系统的客户(机)/服务器结构及浏览器/服务器结构知识库推理机推理机知识库人—机界面人—机界面客户（机）Browser服务员WebServerInternet2.4黑板模型“黑板模型”是一种典型而流行的专家系统结构模式。1.黑板所谓“黑板”，就是一个分层的全局工作区（或称全局数据库）。2.知识源所谓知识源，就是一个知识模块。3.控制机构控制机构是求解问题的推理机构，由监督程序和调度程序组成。图8―6黑板结构监督程序调度程序层次n..层次2层次1知识源1知识源2..知识源m

黑板模型适于求解那些大型复杂且可分解为一系列层次化的子问题的问题。例如，在HEARSAY―Ⅱ中，黑板被分为六个信息层，每个信息层对应着问题的一个中间表示层次。六个信息层分别为：(1)参数层：从语音信号中提取有意义的参数。有四种不同的参数，统称为ZAPDASH参数。(2)片段层：用于描述系统对语音信号的分割与归类。此层主要包含音素与单音等信息。(3)音节层：用于描述语音信号的音节划分。此层主要为由片段层上信息构成的音节信息。(4)单词层：用于记录根据音节划分所识别出的孤立词信息。(5)词组层：用于记录根据单词层中的词汇所生成的词组信息。(6)短语层：用于记录多个词汇或词组构成的短语和句子信息。专家系统的特点三大特点启发性透明性灵活性八大优点专家系统的类型解释专家系统预测专家系统诊断专家系统设计专家系统规划专家系统监视专家系统控制专家系统调试专家系统教学专家系统修理专家系统解释专家系统任务通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况特点数据量很大，常不准确、有错误、不完全能从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设，推理过程可能很复杂和很长例子语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和信号解释等。预测专家系统任务通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。特点系统处理的数据随时间变化，且可能是不准确和不完全，系统需要有适应时间变化的动态模型例子有气象预报、军事预测、人口预测、交通预测、经济预测和谷物产量预测等诊断专家系统任务根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象机能失常(即故障)的原因特点能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性以及它们之间的联系，能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象，能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息中得出尽可能正确的诊断例子医疗诊断、电子机械和软件故障诊断以及材料失效诊断等。设计专家系统任务寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。特点从多种约束中得到符合要求的设计；系统需要检索较大的可能解空间；能试验性地构造出可能设计；易于修改；能够使用已有设计来解释当前新的设计。例子VAX计算机结构设计专家系统等。规划专家系统任务寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。特点所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作做出预测，所涉及的问题可能很复杂。例子军事指挥调度系统、ROPES机器人规划专家系统、汽车和火车运行调度专家系统等。监视专家系统任务对系统、对象或过程的行为进行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有的行为进行比较，以发现异常情况，发出警报。特点系统具有快速反应能力，发出的警报要有很高的准确性，能够动态地处理其输入信息。例子粘虫测报专家系统。控制专家系统任务自适应地管理一个受控对象或客体的全面行为，使之满足预期要求。特点控制专家系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等多种功能。例子空中交通管制、商业管理、自主机器人控制、作战管理、生产过程控制和质量控制等。调试专家系统任务对失灵的对象给出处理意见和方法。特点同时具有规划、设计、预报和诊断等专家系统的功能。例子在这方面的实例还比较少见。教学专家系统任务:教学专家系统的任务是根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。特点(1)同时具有诊断和调试等功能。(2)具有良好的人机界面。例子MACSYMA符号积分与定理证明系统，计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。修理专家系统任务对发生故障的对象(系统或设备)进行处理，使其恢复正常工作。修理专家系统具有诊断、调试、计划和执行等功能。例子美国贝尔实验室的ACI电话和有线电视维护修理系统。此外，还有决策专家系统和咨询专家系统等。Questions1．能根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教案和教学方法对学生进行教学和辅导的专家系统是：A．解释专家系统B．调试专家系统C．监视专家系统D．教学专家系统2．用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是：A．设计专家系统B．诊断专家系统C．预测专家系统D．规划专家系统3．能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统是：A．修理专家系统B．诊断专家系统C．调试专家系统D．规划专家系统4．能通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况的专家系统是：A．修理专家系统B．预测专家系统C．调试专家系统D．规划专家系统专家系统的结构和建造步骤专家系统的结构定义：专家系统各部分的构造方法和组织形式专家系统结构图已学过的知识表示方法有哪些呢？理想专家系统结构图专家系统的定义？专家系统程序与常规的应用程序之间有何不同呢?一般应用程序与专家系统的区别一般应用程序专家系统把问题求解的知识隐含地编入程序知识组织为两级：数据级和程序级把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。将知识组织成三级；数据、知识库和控制。专家系统构造步骤3.2基于规则的专家系统基于规则的专家系统的工作模型基于规则的专家系统采用下面的模块来建立产生式系统的模型：知识库：以一套规则建立人的长期存储器模型工作存储器：存放人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出来的新知识。推理机：借助于存放在工作存储器中的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的推理模型，以推断出新的信息。基于规则的专家系统的机构3.3基于框架的专家系统模型1、面向目标编程与基于框架设计基于框架的专家系统建立在框架的基础之上采用面向目标编程技术框架的设计和面向目标的编程共享许多特征。在设计基于框架系统时，专家系统的设计者们把目标叫做框架。2、基于框架专家系统的结构类槽子类例子规则目标议程表3、基于框架专家系统的一般设计方法基于框架专家系统的主要设计步骤与基于规则的专家系统相似。主要差别在于如何看待和使用知识。在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和每件事想像为编织起来的事物在辨识事物之后，寻找把这些事物组织起来的方法对于任何类型的专家系统，其设计是高度交互的过程。3.4基于模型的专家系统1、基于模型专家系统的提出人工智能的研究的一种观点：人工智能是对各种定性模型的获得、表达及使用的计算方法进行研究的学问。基于该观点人们提出了基于模型的专家系统。采用各种定性模型来设计专家系统，其优点是显而易见的。在诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛。2、基于神经网络的专家系统

神经网络模型从知识表示、推理机制到控制方式，与目前专家系统中的基于逻辑的心理模型有本质的区别。三种神经网络模型与专家系统集成模式

（1）神经网络支持专家系统以传统的专家系统为主，以神经网络的有关技术为辅。（2）专家系统支持神经网络以神经网络的有关技术为核心，建立相应领域的专家系统，采用专家系统的相关技术完成解释等方面的工作（3）协同式的神经网络专家系统针对大的复杂问题，将其分解为若干子问题，针对每个子问题的特点，选择用神经网络或专家系统加以实现，在神经网络和专家系统之间建立一种耦合关系4、神经网络专家系统的基本结构

5、神经网络专家系统的几个问题讨论（1）神经网络的知识表示是一种隐式表示。（2）神经网络通过实例学习实现知识自动获取。（3）神经网络的推理是个正向非线性数值计算过程，同时也是一种并行推理机制，神经网络各输出节点的输出是数值，因而需要一个解释器对输出模式进行解释。（4）同一知识领域的几个独立的专家系统可组合成更大的神经网络专家系统。3.5新型专家系统协同式专家系统分布式专家系统3.5.1新型专家系统的特征1、并行与分布处理2、多专家系统协同工作3、高级语言和知识语言描述4、具有自学习功能5、引入新的推理机制6、具有自纠错和自完善能力7、先进的智能人机接口3.5.2分布式专家系统主要目的：把一个专家系统的功能经分解以后分布到多个处理器上去并行地工作，从而在总体上提高系统的处理效率。环境要求：可以工作在紧耦合的多处理器系统环境中，也可工作在松耦合的计算机网络环境里，所以其总体结构在很大程度上依赖于其所在的硬件环境。需要解决的问题：

功能分布

知识分布

接口设计

系统结构 驱动方式： 1、控制驱动 2、数据驱动 3、需求驱动 4、事件驱动3.5.3协同式专家系统一般专家系统解题的领域面很窄单个专家系统的应用局限性很大，很难获得满意的应用。协同式多专家系统是克服一般专家系统的局限性的一个重要途径。协同式多专家系统亦可称“群专家系统”，表示能综合若干个相近领域的或一个领域的多个方面的子专家系统互相协作共同解决一个更广领域问题的专家系统。系统更强调子系统之间的协同合作，而不着重处理的分布和知识的分布。设计与建立一个协同式多专家系统，需要解决的问题：

（1）任务的分解 （2）公共知识的导出 （3）讨论方式 （4）裁决问题 （5）驱动方式3.6专家系统设计按照专家表达知识的方式，在系统设计过程中主要利用以下3个表达成分假设或结论观测或观察推理或决策规则。1、结论的表示

结论规定了所涉及专门知识的范围。在EXPERT中，每个假设用简写的助记符号和用自然语言(中文、英语或其它设计者希望使用的语言)写的正式的说明语句来表示。助记符号用于编写决策规则时引用