第二章专家系统

1、第二章第二章 专家系统专家系统 上海电机学院 陈国初第二章第二章 专家系统专家系统第二章第二章 专家系统专家系统 第二章第二章 专家系统专家系统 2.1 专家系统的概念专家系统的概念 2.2 专家系统的结构专家系统的结构2.3 知识获取与推理机介绍知识获取与推理机介绍2.4 专家系统的应用与实例专家系统的应用与实例2.5 专家系统设计与实现专家系统设计与实现2.6 专家系统开发工具与环境专家系统开发工具与环境2.7 新一代专家系统研究新一代专家系统研究第二章第二章 专家系统专家系统 2.1 专家系统的概念专家系统的概念 2.1.1 专家控制的由来 传统控制系统的结构基本没有改变，仍然是极其单独

2、作用的反馈控制 。 传统控制理论的不足，在于它必须依赖于受控对象或过程的严格的数学模型，试图针对精确模型来求取最优的控制效果。 20世纪80年代初，人工智能中的专家系统技术发展良好，自控领域的学者将其引入控制系统。第二章第二章 专家系统专家系统 2.1.2 专家控制的发展 20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题，很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。（萌芽期）专家系统方面：专家系统方面： 1965年，费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与

3、失败经验的基础上，结合化学领域的专门知识，研制了世界上第一个化学专家系统Dendral ，可以推断化学分子结构。 1968年，B.Raphael研制了回答专家系统SIR。第二章第二章 专家系统专家系统 1972年，E.Shortliffe等人研制了医学专家系统MYCIN。 同年，T.Winograd研制了回答专家系统SHRDLU。 1973年，Simmons研制了自然语言问答专家系统NLQS。 1976年， D.B.Lenat研制了数学专家系统AM。 1980年，D.Smith研制了肺病诊断专家系统WHEEZE。 1981年，SRI研制了地质探矿专家系统PROSPECTOR。 1982-198

4、3年，M.Gallanti等研制了用于核反应堆环境辅助决策系统的专家系统REACTOR。 1984年，LISP机公司研制的用于蒸馏塔过程控制的分布式实时专家系统PICON。 1985年，出现的利用专家系统对飞行控制系统控制规律进行再组合的研究。 第二章第二章 专家系统专家系统 专家系统的发展阶段：专家系统的发展阶段： 第一代专家系统第一代专家系统（Dendral、Macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。 第二代专家系统第二代专家系统（Mycin、Casnet、Prospector、Hearsay等）属单学科专业

5、型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。 第三代专家系统第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。 在总结前三代专家系统设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智

6、能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统第四代专家系统。第二章第二章 专家系统专家系统 在专家控制的研究方面：在专家控制的研究方面： 1977年Feigenbaum在第五届国际人工智能大会提出“知识工程”的概念，知识工程逐渐形成人工智能研究的一大分支。 1983年，著名自动控制理论专家、瑞典学者L.J.Astrom明确提出将专家系统技术引入自动控制领域。 1984年，在布达佩斯召开的IFAC第9届大会上，J.Zaborszky提出了系统科学的一般结构，其系统的功能和构成实际上主要是专家系统。 1986年，美国52位专家教授在加州桑塔卡拉拉大学召开了控制届 的 “ 高 峰 ”会议，发表

7、了 共 同 的 观 点 ； 同 年 ， L.J.Astrom发表论文正式提出了专家控制系统的理论。 1987年，IFAC第10届大会发表了49篇有关专家系统用于控制问题的研究论文，而且设专门会议讨论有关问题。 第二章第二章 专家系统专家系统 一般认为，专家控制研究的突出代表应首推瑞典学者K.J.Astrom。1983年，将专家系统技术引入自动控制。1986年，发表论文正式提出了专家控制系统的理论。 Karl J.Astrom瑞典Lund大学物理工程系前主任，瑞典皇家科学院、工程科学院院士，瑞典皇家工程科学院副主席，美国工程院外籍院士。IEEE fellow。 Astrom教授是自动控制领域著名

8、专家。在自动控制、随机控制、系统辨识、自适应控制、计算机控制、计算机辅助控制工程等多方面做出了许多杰出的奠基性贡献。 2004年年10月月21日，日，Karl J. Astrom教授访问了上海交大教授访问了上海交大自动化研究所，参观了复杂系统与控制开放实验室，并为自动化研究所，参观了复杂系统与控制开放实验室，并为校内外校内外300余名师生做了题为余名师生做了题为AutomationThe Hidden Technology“ 的学术报告。的学术报告。 第二章第二章 专家系统专家系统 我国在专家控制方面的研究：我国在专家控制方面的研究： 1987年，华理工潘日芳教授，专家控制系统在精馏塔控制中的

9、应用。 1988-1989年，哈工大胡恒章等人研制的“基于专家知识的智能控制研究及其在造纸过程控制中的应用” 1991年，大连海事大学朱绍庐（指导其博士生郭晨）研制的“智能控制器与锅炉专家控制系统的研制” 其他：清华大学孙增圻、张跋院士、卢强院士、华中理工大学周发强、沈阳自动化所杨淮清 1983年起，重庆大学智能自动化研究所的周其鉴、李祖枢等人提出的仿人智能控制理论。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.1.3 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40余年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

10、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（Expert System)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。第二章第二章 专家系统专家系统 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，

11、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：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。第二章第二章 专家系统专家系统 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。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.1.4 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

12、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。第二章第二章 专家系统专家系统 (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

13、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。 第二章第二章 专家系统专家系统 (7)从功能上来看，专家系统是一种知识信息处理系统，而不是数值信息计算系统。 (8)在结构上，专家系统的两个主要组成部分-知识库和推理机，是独立构造、分离组织，但又相互作用的。 (9)在性能上，专家系统具有启发性、透明性、灵活性。 启发性：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。世专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。世界上的大部分工作和知识都是非数学性的，只有一小部分人类界上的大部分工作和知识都是

14、非数学性的，只有一小部分人类活动是以数学公式为核心的活动是以数学公式为核心的(约占约占8)。即使是化学和物理学科，。即使是化学和物理学科，大部分也是靠推理进行思考的，对于生物学、大部分医学和全大部分也是靠推理进行思考的，对于生物学、大部分医学和全部法律，情况也是这样。企业管理的思考几乎全靠符号推理，部法律，情况也是这样。企业管理的思考几乎全靠符号推理，而不是数值计算。而不是数值计算。第二章第二章 专家系统专家系统 透明性：透明性： 专家系统能够解释本身的推理过程并回答用户提出的问题，以专家系统能够解释本身的推理过程并回答用户提出的问题，以使用户能够了解推理过程使用户能够了解推理过程,提高对专家

15、系统的信赖感。例如，一提高对专家系统的信赖感。例如，一个医疗诊断专家系统诊断某个病人患有肺炎，而且必须用某种个医疗诊断专家系统诊断某个病人患有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，那么，这一专家系统将会向病人解释为什么他患抗生素治疗，那么，这一专家系统将会向病人解释为什么他患有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，就像一位医疗专家对病有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，就像一位医疗专家对病人详细解释病情和治疗方案一样。人详细解释病情和治疗方案一样。 灵活性：灵活性： 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。由于这一特点，使得专家系统具有十分广泛的应

16、用领域。由于这一特点，使得专家系统具有十分广泛的应用领域。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.1.5 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。 第二章第二章 专家系统专家系统 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

17、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)。 第二章第二章 专家系统专家系统 HayesRoth等人把专家系统按处理的问题，分为十种类型：专家系统种类专家系统种类解决的问题解决的问题代表性的专家系统代表性的专家系统解释型根据可得到数据分析这些数据所支持的问题状态DENDRAL预测型根据处理对象去和现在的情况，推测未来的演变结果PLANT/ds 、TYT诊断型根据观察到的

18、数据来推断一个对象系统的功能故障MYCIN 、DART 规则型根据给定的目标撰写行动计划或动作步骤NOAH、SECS设计型根据给定的要求形成所需的方案或图样描述XCON、KBVLSI监视型用于完成实时监测任务REACTOR教学型诊断型和调试型的结合体，主要用于教学和培训任务 GUIDON决策型根据已制定的多个目标，在预测和规划的基础上，对各种可能决策方案进行综合评价和选优，选取最优或近似方案控制型通常完成实时控制任务YES/MVS调试型制定并实施纠正某类故障的规划，亦称为排错型或维修型TIMM/TUNER第二章第二章 专家系统专家系统 诊断专家系统：诊断专家系统： 诊断专家系统的任务是根据观察

19、到的情况诊断专家系统的任务是根据观察到的情况(数据数据)来推断来推断出某个对象机能失常出某个对象机能失常(即故障即故障)的原因。诊断专家系统具有下的原因。诊断专家系统具有下列特点：列特点： (1)能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性以及它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。们之间的联系。 (2)能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象。能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象。 (3)能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息中得出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。尽可能正确的诊断。 诊断专家系统的例子非常多诊断专家系统的例子非常多,有医疗诊

20、断、电子机械和有医疗诊断、电子机械和软件故障诊断以及材料失效诊断等。软件故障诊断以及材料失效诊断等。第二章第二章 专家系统专家系统 解释专家系统：解释专家系统： 解释专家系统的任务是通过对已知信息和数据的分析解释专家系统的任务是通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。解释专家系统具有下列特点：与解释，确定它们的涵义。解释专家系统具有下列特点： (1)系统处理的数据量很大，而且往往是不准确的、有系统处理的数据量很大，而且往往是不准确的、有错误的或不完全的。错误的或不完全的。 (2)系统能够从不完全的信息中得出解释，并能对数据系统能够从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设。做出

21、某些假设。 (3)系统的推理过程可能很长、很复杂，因而要求系统系统的推理过程可能很长、很复杂，因而要求系统具有对自身的推理过程做出解释的能力。具有对自身的推理过程做出解释的能力。第二章第二章 专家系统专家系统 预测专家系统：预测专家系统： 预测专家系统的任务是通过对过去和现在已知状况的分析预测专家系统的任务是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。预测专家系统具有下列特点：推断未来可能发生的情况。预测专家系统具有下列特点： (1)系统处理的数据随时间变化，而且可能是不准确和不完系统处理的数据随时间变化，而且可能是不准确和不完全的。全的。 (2)系统需要有适应时间变化的动态模型，

22、能够从不完全和系统需要有适应时间变化的动态模型，能够从不完全和不准确的信息中得出预报，并达到快速响应的要求。不准确的信息中得出预报，并达到快速响应的要求。 预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预测、预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预测、交通预测、经济预测和谷物产量预测等。例如，恶劣气候交通预测、经济预测和谷物产量预测等。例如，恶劣气候(包包括暴雨、飓风、冰雹等括暴雨、飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物病虫害预报、战场前景预测和农作物病虫害预报等专家系统。预报等专家系统。第二章第二章 专家系统专家系统 设计专家系统：设计专家系统： 设计专家系统的任务是根据设计要求，求出

23、满足设计问设计专家系统的任务是根据设计要求，求出满足设计问题约束的目标配置。设计专家系统具有如下特点：题约束的目标配置。设计专家系统具有如下特点： (1)善于从多方面的约束中得到符合要求的设计结果。善于从多方面的约束中得到符合要求的设计结果。 (2)系统需要检索较大的可能解空间。系统需要检索较大的可能解空间。 (3)善于分析各种子问题，并处理好子间题之间的相互作善于分析各种子问题，并处理好子间题之间的相互作用。用。 (4)能够试验性地构造出可能设计，并易于对所得设计方能够试验性地构造出可能设计，并易于对所得设计方案进行修改。案进行修改。 (5)能够使用已被证明是正确的设计来解释当前新的设计。能

24、够使用已被证明是正确的设计来解释当前新的设计。第二章第二章 专家系统专家系统 规划专家系统：规划专家系统： 规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到给定目规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。规划专家系统的特点如下：标的动作序列或步骤。规划专家系统的特点如下： (1)所要规划的目标可能是动态的或静态的，因而需要所要规划的目标可能是动态的或静态的，因而需要对未来动作做出预测。对未来动作做出预测。 (2)所涉及的问题可能很复杂，因而要求系统能抓住重所涉及的问题可能很复杂，因而要求系统能抓住重点，处理好各子目标之间的关系和不确定的数据信息，并点，处理好各子目标之间的关系和

25、不确定的数据信息，并通过试验性动作得出可行规划。通过试验性动作得出可行规划。 规划专家系统可用于机器人规划、交通运输调度、工规划专家系统可用于机器人规划、交通运输调度、工程项目论证、通信与军事指挥以及农作物施肥方案规划等。程项目论证、通信与军事指挥以及农作物施肥方案规划等。第二章第二章 专家系统专家系统 2.1.6 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（Knowledge Based System)的智能系统，其中的知

26、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。第二章第二章 专家系统专家系统 2.1.7 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（Knowledge Acquisition，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（Knowledge Representation，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（Knowledge Base)建立与维护等)和知识的利用(即使用知识进行推

27、理)等一系列关于知识处理的技术和方法。 第二章第二章 专家系统专家系统 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”（Knowledge Engineering）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。第二章第二章 专家系统专家系统 2.1.8 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

28、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。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.2 专家系统的结构专家系统的结构 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。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.2.1 概念结构 从概念来讲，一个专家系统应具有如图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（Knowledge Base) 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

29、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。 人 机 界 面推 理 机解释模块动态数据库知识库知识库管理系统第二章第二章 专家系统专家系统 图21 专家系统的概念结构 人 机 界 面推 理 机解释模块动态数据库知识库知识库管理系统第二章第二章 专家系统专家系统 2.推理机（Inferense Engine） 所谓推理机，就是实现（机器）推理的程序。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： AB A B 人 机 界 面推 理 机解释模块动态数据库知识库知识库管理系统第二章第二章 专家系统专家系统 3.动态数据库 动态数据库也

30、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。 人 机 界 面推 理 机解释模块动态数据库知识库知识库管理系统第二章第二章 专家系统专家系统 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

31、和完整性检查等等。人 机 界 面推 理 机解释模块动态数据库知识库知识库管理系统第二章第二章 专家系统专家系统 可见，专家系统的基本组成可见，专家系统的基本组成 ：知识库推理机用用户户数据结果知识知识工程师领域专家ES的基本结构 专家系统主要由知识库（知识集合）、数据库（反映系统的内外状 态 ） 和 控 制 推 理 机（规定选用知识的生成方式）等三部分组成。 知识库中存储从专家那里得到的关于某个领域的专门知识。 推理机，负责使用知识库中的知识去解决实际问题。 知识库的建造需要知识工程师和领域专家相互合作，进而指导领域专家中的知识整理出来，并用系统表示知识的方法将其存入知识库中。第二章第二章 专

32、家系统专家系统 专家系统的一般结构原理：专家系统的一般结构原理：专家专家 知识获取知识获取 知识库知识库用户用户 用户接口用户接口 推理机推理机专家系统核心专家系统核心咨询咨询建议建议第二章第二章 专家系统专家系统 图22 专家系统的理想结构 人 机 界 面推 理 机解释模块动态数据库知识库自学习模块知识库管理系统第二章第二章 专家系统专家系统 2.2.2 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

33、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。第二章第二章 专家系统专家系统 图23 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第二章第二章 专家系统专家系统 图24 地质图件绘制智能辅助系统结构 多 媒 体 人 机 界 面方 法知识库参 数知识库动态数据库评 价知识库自学习模 块知 识 库 管 理 系统方法选择参数确定图件绘制图形评价IO接口第二章第二章 专家系统专家系统 2.2.3 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85(a)所示），或浏览器/服务器(Brows

34、er/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。第二章第二章 专家系统专家系统 图25 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服务器 Web ServerInternet第二章第二章 专家系统专家系统 2.2.4 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

35、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。 第二章第二章 专家系统专家系统 图26 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第二章第二章 专家系统专家系统 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

36、的分割与归类。此层主要包含音素与单音等信息。第二章第二章 专家系统专家系统 (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。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.2.5 专家系统的利益评估专家系统的利益评估（一）专家系统的利益增加制定决策的及时性。提高组织内专家的生产率。提高决策的一致性。提高决策者理解力和解释能力。改善不确定性管理。1.知识格式化。第二章第二章 专家系统专家系统 （二

37、）专家系统存在的问题和限制（二）专家系统存在的问题和限制 1、所需的知识并非总能得到。 2、专家会利用常识，而对常识编程并不现实。 3、专家意见是很难提炼并转化成代码的。 4、专家比专家系统在辨认知识领域外的问题时速度更快、更有效率。 5、专家系统不能消除用户的感知局限。 6、一个专家系统只具有解决小领域问题的功能。 7、专家的表达能力也可能有限，表述的知识也不容易理解。 8、人类专家能够自然地适应环境，而专家系统显然需要更新才能适应环境。 9、与人类专家相比，专家系统缺乏灵感。第二章第二章 专家系统专家系统 2.3 知识获取与推理机介绍知识获取与推理机介绍2.3.1 知识及知识获取2.3.2

38、 推理机第二章第二章 专家系统专家系统 2.3.1 知识及知识获取知识及知识获取 专家系统的研制和设计着重于知识处理，包含知识获取、表示和利用三个核心环节。 知识获取包含获取与问题相关的书本知识，常识性知识（实验对象、操作等）以及专家凭经验得到的启发性知识。从专家获取知识不同于一般知识的获取，称为知识提取。 从专家提取知识主要两种方法： 1.知识工程师和专家之间长期乏味的会议或讨论，这种风格的知识获取称为面谈方法； 2.通过观察专家解决实际问题的实例来努力揭示知识，这种方法称为案例研究。知识提取过程问题回答结果知识领域专家知识工程师专家系统第二章第二章 专家系统专家系统 人类的知识往往也表示为

39、语言（或是符号），我们所使用的知识就是要进行符号处理。所谓的知识表示就是为所描述的事物（知识）所作的一组约定，是知识符号化过程或是形式化过程。 在建造专家系统时，我们就要根据领域知识的特点，采用简明、易懂、有规律的符号来表示知识的概念。或者说我们把要描述的事物，问题概念表示成符号 的集合，知识表示是关于各种符号的数据结构及其解释过程的结合。 知识表示方法可概括为三大类： （1）逻辑的知识表示方法：谓词演算； （2）知识的结构表示方法：语义网络、框架、产生式规则； （3）基于图的知识表示方法。第二章第二章 专家系统专家系统 1. 知识的表示形式 目前常用的形式有产生式规则、数理逻辑、模糊逻辑、框

40、架、语义网、剧本、案例等。2.知识的精确程度 可分为，精确知识（原理性）公式、公理，以及不精确知识（经验性）可信度、概率、证据推论、模糊数学。第二章第二章 专家系统专家系统 2.3.2 推理机推理机 因为专家系统是模拟人类专家的工作（思想）过程，所以设计推理机时，应使其推理过程和专家的推理过程相类似，最好完全一致。 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与知识的具体内容无关内容无关，以免知识的变更引起失责机的修改。 专家系统推理过程实际上是在搜索空间中寻找一条从初始节点（已知事实）到终了点（结论）的路径。搜索走过的

41、这条路径中包括许多路径段和子目标，因此推理过程正是在这些子目标间移动，最后到达终点（结论）的搜索，如图。搜索空间示意图 因此推理过程所要解决的问题就是，在问题求解的每个状态，如何控制知识的选择和运用。知识的选择过程，我们称为控制策略；知识的运用我们称为推理方法。搜索空间初始结点为S0问题全状态空间解路径目标结点S第二章第二章 专家系统专家系统 推理机（推理机（inference engine） 推理机是基于规则和事实来执行推理的。另外，推理机也具有执行基于概率推理或模式匹配的模糊推理的能力。 推理机的基本过程叫作一个控制循环，一个推理控制循环可以分成三步： （1）用给定的事实匹配规则， （2）

42、选择下一个要执行的规则，然后执行第三步， （3）执行规则，将推出的事实加入到工作存储器中。第二章第二章 专家系统专家系统 6-55 推理机的基本工作原理是基于modus ponens(假言推理法)演绎推理规则的，即，如果A是真的，A蕴含B（AB）也是真的，那么B也是真的。考虑下面的例子： （1）当张阿姨知道有地方卖衣服打折的时候，她总是会去买衣服。 （2）张阿姨了解到商场有打折卖的衣服。 （3）因此，张阿姨会去买衣服第二章第二章 专家系统专家系统 6-56 与假言推理法相对的一种规则是modus tollens(假言易位推理，拒取式)反向推理，它规定：如果A蕴含B（AB）是真的，同时“非B”为

43、真，那么我们可以推出“非A”为真。例如： （1）如果星期天是晴天，我们就去游泳。 （2）星期天我们没有去游泳。 （3）因此，星期天一定不是晴天。第二章第二章 专家系统专家系统 2.3.2.1 推理方向推理方向 专家系统中常用的推理方向有正向推理，反向推理及正反向混合推理。1.正向推理 由原始数据出发向结论方向的推理，即所谓事实驱动方式。 推理过程是：专家系统根据用户提供的原始信息，在知识库中寻找能与之匹配的规则，若找到，则将该知识块的结论部分作为中间结果，利用这个中间结果继续与知识库中的规则匹配，直到得出最终结论。 适用于最终结论（目标）很多，而输入初始数据（事实）相对较少的情况。正向推理原理

44、图:第二章第二章 专家系统专家系统 6-58假定下面是知识库里的一些规则：规则库规则库（1） R1:if A and B then DA，B（2）R2:if B then C（3） R3:if C andDthen E现有事实：现有事实：第二章第二章 专家系统专家系统 6-59正向推理过程如下：步骤步骤规则库规则库操作域操作域（1） R1:if A and B then DA，B（2）R2:if B then CD（3） R3:if C andDthen EC，D（4）E第二章第二章 专家系统专家系统 2.反向推理 先提出假设，然后由此出发，进一步寻找支持假设的证据，即所谓目标驱动方式，当证据

45、与用户提出 的原始信息匹配时，推理成功。 推理过程：由用户或系统首先提出一批假设，然后系统逐一验证这些假设的真假性。 适用于结论单一或直接提出结论要求证实的系统，并且初始数据（事实）量很大的场合。反向推理原理图:第二章第二章 专家系统专家系统 6-61反（逆）向推理例子：步骤步骤规则库规则库操作域操作域（1）R1:if A and B then DA，B（2）R2:if B then C（3）R3:if C and D then EC，D第二章第二章 专家系统专家系统 6-62正向推理和反向推理举例正向推理和反向推理举例 情景：你希望坐飞机从厦门到西安。不幸的是，所有直航飞机的座位这几天都被预

46、定一空，所以如果你还想飞到西安，你就必须乘坐转接班机。 正向推理：检查厦门起飞的航班，找到它们的目的城市。然后，搜索从这些城市起飞的航班，像这样一直往前，直到找到西安。 反向推理：检查到西安的航班，看看起点都是哪些城市。然后，搜索到达这些城市的航班，像这样一直向前，直到找到厦门。第二章第二章 专家系统专家系统 3.正反向混合推理 基本思想： 先根据原始数据通过正向推理帮助推理提出假设，再用反向推理进一步寻找支持假设的证据，反复这个过程。根据问题已有数据进行推理，但不期望这种推理能达到总目标；而同时从目标出发进行反向推理，也不期望该推理一直进行到每个子目标能被上下文匹配或否定，而是期望两种推理在

47、某些子目标处接合起来。 集中了正向和反向推理的优点，但其控制策略较前两者复杂。适用于数据充分、解空间不大的精确推理。第二章第二章 专家系统专家系统 2.3.2.2 推理方法分类推理方法分类推理方法分精确推理和不精确推理两种。1.精确推理 把领域的知识表示成必然的因果关系；推理结果或是肯定，或是否定。2.不精确推理 利用客观世界中的不确定的因素及不确定性因果关系来得到合理或近乎合理的结论。其基本思想是，给各个不确定的知识赋给某种确定性因子。在推理过各中，依某种算法计算各中间结果的确定因子，并沿着推理链传播这种不确定性，直到到达结论，当结论的确定性因子超过某个阀值后，结论成立。 为了使我我们能从不

48、精确的数据，又要以适合的确定程度来推断事物或做出相应结论，必须将每项知识与其确定程度结合起来，我们引入了置信系数，也称可信度。第二章第二章 专家系统专家系统 2.4 专家系统的应用与实例专家系统的应用与实例 2.4.1 专家系统的意义 专家系统是一种智能计算机系统，所以，专家系统将计算机的应用提高到了一个新的高度和水平。专家系统的建立，实现了人类专家的“分身”和“延年”使专家们丰富而宝贵的知识和经验能不受时间和空间的限制，而得到最大限度地传播和应用，从而产生最大的社会效益和经济效益。 第二章第二章 专家系统专家系统 另一方面，建造专家系统可以使专家本人得到提高和发展。因为，建造和使用专家系统的

49、过程，本身就是专家知识的一个不断积累、总结、补充、完善、升华、提高、发展的过程。另外，还可将多个专家的知识和经验综合在一起，构成多专家系统。第二章第二章 专家系统专家系统 2.4.2 专家系统的应用 由于专家系统就是一种计算机应用系统，所以，其应用范围没有什么限制。如它可以代替高级医生看病、开处方，可以协助地质学家估计矿藏量、确定打井位置，可以代替育种专家提出各种杂交亲本的选配方案，可以根据市场以及生产中提出的数据和信息，依据一定的数学方法科学地安排生产流程，等等。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.4.3 实例：PROSPECTOR的功能与结构 PROSPECTOR的研究目的是：勘探矿产资

50、源，扩大技术培训及集中多个专家的知识来解决给定的资源问题。PROSPECTOR系统给地质勘探人员提供下列几种帮助： (1)勘探评价。 (2)区域资源评价。 (3)井位选择。 第二章第二章 专家系统专家系统 图27是PROSPECTOR系统的总体结构图。系统的勘探知识以某种外部格式存储在磁盘中。同样，一个具有1000多个单词的分类学词典也存储在磁盘上。每一次咨询开始时，由一个叫做PARSEFILE的程序把这些外部表示转换成系统的内部表示形式推理网络。推理网络就是系统赖以完成咨询的知识库。 第二章第二章 专家系统专家系统 图27 PROSPECTOR总体结构 第二章第二章 专家系统专家系统 2.4

51、.4 知识表示 PROSPECTOR系统的知识用语义网络和规则表示。知识库由三级网络组成，它们分别用来描述概念、陈述和推理规则。 1.分类学网络 最低一级网络是分类学网络（见图28），它的作用有些类似于MYCIN中的词典，给出了系统所知道的1000多个词汇的用途及相互关系。 第二章第二章 专家系统专家系统 除了系统所知道的1000多个词汇的用途及相互关系。例如，由“关系”的节点为根的子树中所有词汇在描述知识时作为表示关系的词汇使用。除此之外，分类学网络还给出了概念之间的从属关系，它们由四种弧表示： :表示N2是N1的子集。例如，火成岩是岩石的一类。 :表示N2是N1的元素。例如，FROMOF是

52、一个具体的关系。12sNN 12eNN 第二章第二章 专家系统专家系统 :既表示N2是N1的子集，说明N2与N1的其他用ds链接的子集是不相交的概念。例如，年代和形态是系统中的两类词汇，但这两类词汇中没有相同的词汇，即它们没有共同的后代。而硫化物和浊变物是相交的概念，它们有共同的后代黄铁矿。 12deNN 第二章第二章 专家系统专家系统 图2-8 分类学网络 第二章第二章 专家系统专家系统 2.分块语义网络 在PROSPECTOR中，陈述由分块语义网络表示。分块语义网络是把整个网络划分成若干个块，每一块（称为语义空间）表示一句完整的话（陈述）。第二章第二章 专家系统专家系统 3.推理网络 在P

53、ROSPECTOR中，判断性知识用规则表示。每条规则的形式如下： EH(LS，LN) 推理网络中每条规则的LS、LN及每个语义空间H的P(H)均由领域专家在建造知识库时提供。 除了表示规则的弧外，推理网络中还有代表先后顺序的弧.第二章第二章 专家系统专家系统 2.4.5 主观贝叶斯推理模型 PROSPECTOR的不确定性推理模型是建立在概率论的基础上的，称为主观贝叶斯(Bayesian)方法。与MYCIN系统的确定性理论不同，主观贝叶斯方法是在概率论基础上严格推导出来的。因为整个推导过程比较复杂，限于篇幅，这里就不详细介绍了。第二章第二章 专家系统专家系统 2.4.6 控制策略 PROSPEC

54、TOR系统的推理方式称为混合主动式，即正反向混合推理与接纳用户自愿提供信息相结合的推理方式。 与MYCIN系统不同，在PROSPECTOR中没有独立于知识库而存在的综合数据库，它的推理网络同时兼有知识库和数据库两种身份。因此，PROSPECTOR推理过程实际上就是不断修改各个语义空间的后验概率，直到顶层语义空间的后验概率超过其一阈值时为止。 第二章第二章 专家系统专家系统 1.正向推理 PROSPECTOR的正向推理实际上就是概率传播，它由传播程序完成。每当用户输入一个证据E及其后验概率P(E|S)，传播程序就利用主观Bayesian方法，将P(E|S)的影响沿推理网络传播，修改更高层次上语义

55、空间的后验概率，直至将P(E|S)的影响传至顶层空间。第二章第二章 专家系统专家系统 2.主动式推理 咨询开始时，用户可根据自己的观察为系统提供信息。PROSPECTOR在这方面为用户提供了很大的灵活性，用户不仅可以输入有关可问空间的信息，还可以输入关于推理网络任意层次上的假设空间的信息。这种方法有利于充分发挥用户的作用，加快推理速度。 第二章第二章 专家系统专家系统 3.反向推理 当正向推理（概率传播）结束后，如果系统已能确定存在某种矿藏，则输出结果;否则进入反向推理过程。反向推理由提问系统负责，它为断定某种矿藏的成矿可能性寻求有关的数据。因此反向推理实际上要完成两个任务： (1)应优先考虑

56、哪个顶层假设，这主要根据评判函数Jh来选择; (2)应向用户询问哪个空间，这主要根据评判函数J*来选择。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.4.7 解释系统 PROSPECTOR的解释系统可以为用户提供几种不同类型的解释。最简单的一种是允许系统在咨询的任何时刻检查推理网络中某个语义空间的后验概率。其次解释系统可以向用户显示推断某一结论所使用的规则。用户还可以检查某一数据对推理网络中任一特定空间概率的影响。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.5 专家系统设计与实现专家系统设计与实现 2.5.1 一般步骤与方法 由于专家系统也是一种计算机应用系统，所以，一般说来，其开发过程也要遵循软件工程的步

57、骤和原则，即也要进行系统分析、系统设计等几个阶段的工作。但又由于它是专家系统，而不是一般的软件系统，所以，又有其独特的地方。如果我们仅就“纯专家系统”而言，则其设计与实现的一般步骤可如图213所示。 第二章第二章 专家系统专家系统 图213 建立专家系统的一般步骤 第二章第二章 专家系统专家系统 由图213可以看出，专家系统的开发有如下特点： (1)知识获取与知识表示设计是一切工作的起点； (2)知识表示以及知识描述语言确定后，各项设计（图中并列的六个设计）可同时进行。 还需说明的是： (1)对于一个实际的专家系统，在系统分析阶段就应该首先弄清楚：系统中哪里需要专家知识，专家知识的作用是什么？

58、以及系统中各专家模块的输入是什么？处理是什么？输出又是什么？第二章第二章 专家系统专家系统 (2)系统投入运行后，一般来说，其知识库还需不断扩充、更新、完善和优化。所以专家系统的开发更适合采用快速原型法。 (3)对系统的评价主要看它解决问题是否达到专家水平。 (4)上述的所谓“纯专家系统”就是一个实际专家系统中的专家模块部分。那么，对于系统其他部分的分析与设计，原则上讲，与一般计算机应用系统完全一样，即可按软件工程规范和程序进行。第二章第二章 专家系统专家系统 2.5.2 快速原型与增量式开发 所谓快速原型与增量式开发，就是在开发一个大型软件系统之前，先尽快地建立一个简单的小型的系统“模型”称

59、之为系统原型；然后，对原型进行扩充，即在原型的基础上进行地继续开发，即增量式开发，这样像滚雪球似地直至完成整个系统。快速原型法的优点是，利用系统原型，开发者可以更好地分析和理解系统；用户也能尽快地看到系统的概貌，以便及早地反馈有关信息，使后面的工作少走弯路；同时，也方便了开发者和用户的相互交流。第二章第二章 专家系统专家系统 2.5.3 知识获取 知识获取是建造专家系统的关键一步，也是较为困难的一步，被称为建造专家系统的“瓶颈”。知识获取大体有三种途径。 1.人工获取 人工获取，即计算机人员（或知识工程师）与领域专家合作，对有关领域知识和专家知识，进行挖掘、搜集、分析、综合、整理、归纳，然后以

60、某种表示形式存入知识库。 第二章第二章 专家系统专家系统 2.半自动获取 半自动获取，即利用某种专门的知识获取系统，采取提示、指导或问答的方式，帮助专家提取、归纳有关知识，并自动记入知识库。 3.自动获取 自动获取又可分为两种形式：一种是系统本身具有一种机制，使得系统在运行过程中能不断地总结经验，并修改和扩充自己的知识库；另一种是开发专门的机器学习系统，让机器自动从实际问题中获取知识，并填充知识库。第二章第二章 专家系统专家系统 2.5.4 知识表示与知识描述语言设计 知识表示与知识描述语言设计是根据所获得知识的特点，选择或设计某种知识表示形式，并为这种表示形式设计相应的知识描述语言。所谓知识