人工智能基础与应用第五章

章节关系示意图绪论知识表示推理及搜索专家系统Chap5专家系统（本章主要要求）本章将介绍专家系统的定义、特点和分类。本章将介绍专家系统的一般结构和基本原理，并介绍专家系统建立过程中知识的获取。在此基础上，还将介绍专家系统的开发，分析专家系统开发的原则和一般步骤。5.1专家系统的概述专家系统的含义简单的历史专家系统的分类专家系统的特点5.1.1专家系统含义前面学习中的认识一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题（EdwardFeigenbaum82)。也就是说专家系统是一种模拟专家决策能力的计算机系统。前面学习中的认识一个具有大量专门知识与经验的程序系统专家系统存储有某个专门领域中经过事先总结、分析并按照某种模式表示的专家知识（组成知识库），以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制（构成推理机）。传统的专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术return5.1.2专家系统简单历史1943Post产生式规则；1956启发性搜索；创立“AI”1958LISP语言（ListProcessing，s-list符号列表）1965开始建立化学分子结构分析DENDRAL，NO.1ES1970PROLOG(Programminginlogic，逻辑)1973血液病诊断系统MYCIN（明确地将知识库与推理机分离，复用成为可能）1979人工智能商业化1983KEE专家系统工具（框架）1985CLIPS(CLanguageIntegratedProductionSystem)5.1.3专家系统的分类一、按任务类型分二、按问题的基本操作分：分类问题和构造问题一、按任务类型分（1983Hayes-Roth)1解释型：通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的含义。例子：图像分析、语音理解2诊断型：根据输入信息找出处理对象中存在的故障。例子：血液诊断专家系统MYCIN3调试型：对已经确认的故障的排除方案。例子：电子设备的计算机辅助调试专家系统4维修型：制定并实施纠正某类故障的规划。如计算机网络的维护专家系统。5教育型：根据学生的学习特点，把需要学习的知识以适当的教学教学方法和教案组织起来，对学生进行教学和辅导、诊断和处理学生学习过程中的错误。6-106预测型：通过对过去或现在知识状况的分析，推断未来可能发生的情况。例子：气象预报、经济预测7规划型：寻找出能够达到目标的动作序列或步骤。例子：机器人规划8设计型：根据给定的要求形成所需要的方案或图形描述9监测型：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。是诊断、预测、调试等的合成。例子：核电站的安全监视10控制型：自适应地管理一个受控对象或客体的全面行为，使其满足预期要求。例子：商业管理、生产过程控制二、按求解问题的基本操作分：1分类问题—分析型专家系统（解释、诊断、调试等）2构造问题—设计型（规划、设计）分类问题与分析型专家系统分类问题求解的基本操作称为解释操作。当给出输入输出数据时，要求给出对象系统是否异常以及异常的原因。解释操作主要是识别操作，即识别出是哪个对象系统的输入、输出。分类问题的重要特征是：求解的结论都限定在一个预先规定的假设集中分析型专家系统的特点是：根据获得的各种证据，从预先规定的假设集中选择一个或者多个可能的假设作为分类问题的解。构造问题与设计型专家系统构造问题是在事先给定的设计要求和约束条件下，考虑各种部件的可能组合或各种可能的动作序列，最终求得满足要求的系统设计方案或行动规划。设计型专家系统的解是各种部件或动作，解是满足一定约束要求的部件组合或行动规划。它的基本操作是合成所需对象系统的构造操作。5.1.4专家系统的特点知识的汇集启发性推理推理和解释的透明性知识更新5.2专家系统原理5.2.1专家系统的结构5.2.2专家系统基本原理5.2.3知识获取5.2.1专家系统的结构一个基本的专家系统应由知识库、数据库、推理机、解释器和用户界面几部分所组成。如下图所示：用户界面解释器数据库知识库推理机知识库知识库是专家系统的知识存储器，用来存放求解问题的领域知识。专家系统的力量来自于它们存在的知识，而这些知识是存储在专家头脑里的，而要把它取出来，则是AI专家所面临的最大难题。数据库也称为全局数据库或综合数据库，用来存储有关领域问题的事实、数据、初始状态（证据）和推理过程中得到的各种中间状态及目标等。数据库的规模和结构可以根据系统目的的不同来确定，而且，随着问题的不同，数据库的内容也可以是动态变化的。总之，数据库存放的是该系统当前处理对象的一些事实。推理机是一组用来控制、协调整个专家系统的程序。它根据数据库当前输入的数据，利用知识库中的知识，按一定的推理策略，去求解当前问题、解释外部输入的事实和数据，推导出结论并向用户提示等。解释器专家系统应能够以用户便于接受的方式解释自己的推理过程。解释器实际上是一组程序，其主要功能是解释系统本身的推理结果，回答用户的提问，使用户能够了解推理的过程及其所运用的知识和数据。在设计解释器时，应预先考虑好：在系统运行过程中，应该回答哪些问题，而后根据这些问题，设计好如何回答。用户界面它作为专家系统与外界的接口，主要用于系统和外界之间的通讯与信息交换。5.2.2专家系统基本原理一般的专家系统有以下四个基本特征：启发透明灵活智能5.2.3知识获取知识获取包括从知识源抽取知识、表示知识、知识输入、知识检测等步骤。5.3专家系统开发5.3.1专家系统设计原则与评价5.3.2开发专家系统的步骤5.3.3专家系统开发工具5.3.4应用实例5.3.1专家系统设计原则与评价在开发专家系统的过程中，有一些基本的原则可以参考:合适可用智能5.3.2开发专家系统的步骤根据软件工程的生命周期方法分认识：知识工程师和领域专家合作，对领域问题进行需求分析。概念化：把问题求解所需的专门知识进行概念化，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。形式化：用适合计算机的形式进行描述、表