第五章专家系统开发工具

第五章专家系统开发工具本章主要内容5.1专家系统开发工具的作用5.2专家系统开发工具的分类5.3骨架系统EMYCIN和KAS5.4通用知识表示语言OPS55.5组合开发工具AGE5.6机械设计专家系统的骨架系统的建造5.7示例—GMDES通用的机械设计专家系统的骨架结构

5.1.1专家系统工具的概念

专家系统工具是辅助专家系统构造的软件设施。如果将构造专家系统的过程抽象为总结知识，输入知识，设计专家系统几大步骤，则专家系统工具也就可以相应地抽象为辅助这几步骤进行的设施。5.1专家系统开发工具的作用可使建立专家系统的时间和造价降低。5.1.2专家系统开发工具的作用

5.1.2国外软件开发环境的情况5.2专家系统开发工具的分类5.2.1专家系统开发工具的基本结构一个专家系统开发工具是一个能够生成专家系统的系统，包括五个方面。1.有一种（或几种）固定的知识表示方法，并有相应的内部编码形式。2.有一个知识编辑器，最好能获取领域专家或其它非知识工程师用户以交互方式输入的知识并自动建立知识库。3.具有一个知识库维护或管理机制，帮助专家或知识工程师发现知识库中的矛盾，冗余及其它不一致和知识的存贮，调度。4.提供一套或几套推理机制，与编辑器或智能编辑器建立的知识库一起实现实际问题求解。5.设置一个跟踪解释机制，通过例子或实际问题求解的运行，一方面帮助用户理解的求解结论以实现系统的透明性，另一方面便于专家或知识工程师定位知识库中的错误和不完善。专家系统开发工具结构示意图5.2.2专家系统开发工具的分类（一）骨架结构基本设计思想是：从一个已经研制成功的专家系统出发，抽去该系统中知识库的专门知识，留下一个固化了的知识表示框架及相应的推理机制和可能的知识获取及解释机制。当在骨架系统中填入另一领域的专门知识并调试，完善形成一个新的知识库时，就形成了一个新的专家系统。（二）通用知识表示语言是一类把控制知识也作为一种显式知识同知识库级知识一样进行表示和推理的专家系统开发工具。（三）组合开发工具是比骨架系统和通用表示语言的通用性更强的一类专家系统开发工具。

5.3骨架系统EMYCIN和KAS5.3.1EMYCIN

EMYCIN是用INTERLISP等语言实现并在PDP-10机和VAX机上运行的基于规则的骨架型专家系统工具。在EMYCIN系统中，领域知识用事实和规则表示。事实由属性—对象—值三元组组成，且附带一个值域为[-1,1]的确定性因子。规则用似然（PLAUSIBLE）逻辑联结词将整个事实关联起来，由前提部分和行为部分组成。

KAS是用INTERLISP语言实现并在PDP-10机和VAX机上运行的基于规则的骨架型专家系统工具。同EMYCIN类似，KAS也用事实和规则表达领域知识。但KAS把EMYCIN中表达事实的属性—对象—值三元组扩充为语义网络，故可描述任意多个对象之间的N元关系，其中相关对象再用一个网络按集与子集关系表达，从而方便了推理机作演绎推理。5.3.2KAS在规则表达方面，EMYCIN的规则行为部分之后，有一个确定性因子，而KAS的规则行为部分之前，有两个值域为[0，+00）的规则强度，前一强度LS表示前提为真实结论的可信度，后一强度LN表示前提为假设结论的可信度。KAS工具系统主要组成：（一）.常驻内存网络编辑程序

1.结构编辑程序

2.自动簿记系统（BS）

3.会话管理系统（DMS）（二）MATCHER在知识获取中的应用

1.维护概率一致性

2.装配知识库

3.辅助设计陈述的语义网络表示

5.4通用知识表示语言OPS55.4.1概述

OPS是一种基于产生式的程序设计语言，OPS5是OPS语言系列中最有影响和应用最广的一种版本。

OPS5语言可分为语言本身和推理或执行机构两大部分。语言结构十分简单，只有一种形式的语句，即产生式：如果<条件>则<动作>表示成

<条件><动作>或

LHSRHS

OPS一般都以解释执行的形式来实现。一般产生式系统的解释程序是循环地执行“识别—动作循环”：

1.匹配

2.解决冲突

3.执行动作5.4.2工作存储及工作存储元工作存储是OPS5程序的加工对象，它在解释过程中是动态改变的。工作存储是一些工作存储元构成的集合。5.4.3产生式及产生式存储产生式是OPS系统的基础，也可以认为是OPS仅有的一种语句形式。

1.产生式的结构

2.产生式的左部LHS3.匹配规则

4.产生式的右部RHS5.4.4用户过程5.4.5OPS5的解释程序一般产生式系统的解释程序的执行过程是循环地执行“识别—动作循环”（一）识别—动作循环

1.解决冲突

2.执行动作

3.匹配

4.判别循环

（二）解决冲突的策略

1.LEX是根据时标表按字典的顺序来排列示例激活的优先度的，是标准的字典顺序比较策略。

2.MEA强调了产生式中第一条件元的重要性，与习惯上把重要条件放在首位的作法是一致的。5.4.6用户命令5.5组合开发工具AGE

AGE是用INTERLISP语言实现并在PDP-10机和VAX机上运行的辅助型专家系统工具。目前，AGE已用来设计医疗诊断，密码翻译，军事科学等方面的专家系统。5.6机械设计专家系统的骨架系统的建造

1.机械设计是一门古老的科学技术，该领域所涉及的知识十分繁杂，有概念性知识，有量化的图表，有确认的公理，有因时因地的经验。

2.机械设计是一个创造模型和完成模型的过程（这个模型包括数学模型和知识模型），也是一项综合性工作，它具有以下几方面的特性5.6.1机械设计的特殊性（1）创造性建立知识模型，重要的是想象，是创造。（2）多解性对一项设计，可能有多种方案能符合技术上和经济上的要求。（3）近似性设计过程中，往往伴随着从众多参数中筛选出主要参数，以抓住主要矛盾，减少设计的复杂性。这样得出的结果，就具有近似性。一个好的设计，经常是权衡可期望的程度与可接受的精度来选定的。（4）综合性设计是一个多目标的综合和优化的问题。（5）经验性创造和评价模型的依据，除了遵循各种理论条规之外，常常带有经验性。这些特性在设计初期（即构思性设计）阶段表现得尤为明显，直接影响着设计质量。3.机械设计的目标定义不完备，设计方案也不唯一。不同的设计专家经常设计出不同的方案，而这些方案可能各有长短，但都是好的。作为机械设计专家的骨架系统需要能处理这种不完备定义问题。4.机械设计决策过程包括过程决策和技术决策。5.6.2机械设计专家系统的骨架系统的建造充分考虑到机械设计的特殊性，采用

1.多种知识的混合表示方法

2.“设计—评价—再设计”的设计过程模型

3.模块化的组织结构。包括以下几个模块：（1）元级知识库及其管理、维护模块（2）目标级知识库及其管理、维护模块（3）黑板（4）推理模块（5）I/O模块

（6）分析评价模块（7）决策模块（8）解释模块（9）绘图模块5.7示例—GMDES通用的机械设计专家系统的骨架结构

5.7.1研制GMDES骨架系统的必要性-为了对机械设计专家系统的共同理论进行深入研究，提出解决共性问题的有效途径，又能集中较多人力和时间对专门问题的个性进行探讨，推动各种实用专家系统的开发，提高专家系统的质量与效能。为此，华东工学院计算机系研制了一个通用的机械设计专家系统骨架系统，即CMDES骨架系统。5.7.2GMDES骨架系统的总体结构GMDES骨架系统总体结构如图示，由知识获取子系统，知识库及其管理维护子系统，推理机，信息解释子系统，评价决策子系统，2D,3D绘图子系统六部分组成。5.7.3机械设计知识的集成表示方法集成知识表示方法就是将规则表示，框架表示,过程表示相结合，根据不同类型知识的特点，采用相应的表示方法，而且使规则可以调用规则，框架，过程，是框架又可以调用框架，规则，过程。如：1.PTM框架中嵌入PL规则PTM(AKO(VALUE(PL)))(FORMULA(VALUE((HPQASK))((WOASK))((WASK))((TEMFB))((DTAF200))((MIKF2))(IF—NEEDED(F6)))(RULE(VALUE(RKBPL))))2.BB1规则中嵌入过程SIN(RULE12BB1

（IF((V0800))(THEN(SET!BB1(－B(/(*BBQV0V0(SINALF))(*NTTH))))))5.7.4基于多种知识表示的多级知识获取子系统该子系统允许专家在不同的知识结构层次上获取知识。多级知识获取策略建立在概念模型描述领域的基本实体，实体性质，相关信息，解算方法等。知识获取策略分为四级：

1.概念模型生成级

2.属性生成级

3.依赖关系生成级

4.元控制生成级5.7.5高效推理机GMDES的推理机结构如图示，其中PB,FB,FDB分别表示过程库，事实库与函数库。系统采用元级控制策略，针对用户所要求的设计目标，通过元推理机队知识的推理，得到一张由设计目标转换而来的若干子问题求解日程表存放在黑板中，元级控制又按问题求解日程表控制目标级推理机依次求解，直到所有子问题都求解完毕。本推理机还采用了正向，反向，混合三种推理策略来进一步提高效率。5.7.6多级模糊综合评价多级模糊综合评价是采用产品评价树（如图）产品评价树评价树叶节点集合为(e1,e2…,en);系统输出方案的指标(值集合)为(ev1,ev2,…evn);隶属度函数为ui(evi)(i=1,2…,n);权向量为（ew1,ew2,…ewn)5.7.7模糊决策模糊决策的方法主要有两种：（一）相似优先决策（二）优先定序决策5.7.8知识库的管理与维护由于GMDES的知识库内知识量相当庞大，故除设置了功能较强的管理系统外，还考虑了知识库内容的更新、知识的完整性与一致性的检查。GMDES系统的设计者在基于一阶谓词理论的基础上，提出并采用了一种对规则库进行定量维护的决策表算法。决策表可分为条件表、动作表如逻辑值表、在计算机内部采用稀疏矩阵形式存放。它的BNF范式为：<稀疏矩阵>::＝<表><表>::=<子表><表><子表>::=(<TAG>(<行下标><名称><稀疏行向量>))<TAG>::=Condition|Act