专家系统概述.ppt

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1、专家系统概述专家系统概述1.什么是专家系统什么是专家系统它是一个智能程序系统；它具有相关领域内大量的专家知识；它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的思维过程进行推理，解决相关领域内的困难问题，并且达到领域专家的水平。专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。1.什么是专家系统自1968年研制成功第一个专家系统DENDRAL以来，专家系统技术发展非常迅速且日益成熟。专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、机械、艺术以及计算机科学

2、本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的社会效益和经济效益，同时也促进了人工智能基本理论和基本技术的发展。2.专家系统的基本特征基本特征1)具有专家水平的专门知识数据级知识：具体问题所提供的初始事实、问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论等。例如：病人的症状，化验结果，专家推出的病因、治疗方案等。知识库级知识：专家的知识，专家系统的基础，系统的性能取决于知识的数量和质量。例如：医学常识，医生诊治疾病的经验等。控制级知识：关于如何运用前两种知识的知识。例如：搜索策略。2.专家系统的基本特征2)能进行有效的推理根据用户提供的已知事实，通过运用掌握的知识，进行有效的推理，以实现

3、对问题的求解。精确推理不确定性推理不完全推理试探性推理2.专家系统的基本特征3)具有获取知识的能力建立知识编辑器，把领域知识“传授”给专家系统，建立知识库。系统自身具有学习能力，能从系统运行中总结出新知识，使知识库越来越丰富，完善。4)具有灵活性知识库推理机分离。2.专家系统的基本特征5)具有透明性透明性：是指系统自身及其行为能被用户所理解。解释机构：向用户解释它的行为动机及得出某些答案的推理过程。6)具有交互性专家系统一般都是交互系统。获取知识（对话中）。回答用户的询问（对话中）。2.专家系统的基本特征7)具有实用性专家系统是根据领域问题的实际需求开发的。8)具有一定的复杂性及难度专家系统拥

4、有知识，能运用知识进行推理，以模拟人类求解问题的思维过程。知识丰富。思维多种多样。3.专家系统与一般程序的区别与一般程序的区别1)常规程序数据结构算法；专家系统知识推理。2)常规程序把问题求解的知识隐含于程序中（数据级、程序级）；专家系统把问题求解的知识独立的组成知识库（数据级、知识库级、控制级）。3)常规程序面向数值计算和数据处理，顺序确定；专家系统面向符号处理，推理过程不确定。4)常规程序是精确的；专家系统不精确、模糊的。5)专家系统具有解释机构；常规程序没有。6)常规程序与专家系统具有不同的体系结构。4.专家系统的分类分类按专家系统的特性及处理问题的类型分类。(1)解释型：从所得到的有关

5、数据，经过分析、推理，从而给出相应解释的一类专家系统。特点：必须能处理不完全，甚至受到干扰的信息，并能对所得到的数据给出一致且正确的解释。(2)诊断型：根据输入信息推出相应对象存在的故障，找出产生故障的原因，给出排除故障的方案的一类专家系统。特点：要求掌握处理对象内部各部件的功能及相互关系，特别要注意多种故障并存，间歇性故障。4.专家系统的分类(3)预测型：根据相关对象的过去及当前状况来推测未来情况一类专家系统。特点：这类系统通常需要有相应模型的支持，时间推理是这类系统中常用的技术。(4)设计型：按给定要求进行相应设计的一类专家系统，工程设计、电路设计、建筑及装修设计等。特点：在给定限制条件下

6、能给出最佳或较佳设计方案。4.专家系统的分类(5)规划型：按给定目标拟定总体规划、行动计划、运筹优化等的一类专家系统。特点：在给定的约束条件下能以较小的代价达到给定的目标。(6)控制型：对各种大型设备及系统实现控制的一类专家系统。一般有数字和非数字两种模式。特点：能直接接收来自被控对象的信息，并能迅速地进行处理，及时做出判断和采取相应的控制能力。4.专家系统的分类(7)监测型：用于完成实时监测任务的一类专家系统。特点：随时收集任何有意义的信息，并能迅速地对得到的信息进行鉴别、分析、处理、一旦发现异常，能尽快做出反应。(8)维修型：用于制定排除某类故障的规划并实施排除的一类专家系统。特点：要求能

7、根据故障的特点制定纠错方案、并能实施这个方案排除故障，当制定的方案失效，部分失效，能及时采取补救措施。4.专家系统的分类(9)教育型：用于辅助教学一类的专家系。特点：要求有以深层知识为基础的解释功能，需建立各种相应的模型。(10)调试型：对系统实施调试一类的专家系统。特点：能根据相应的标准检测被调试对象存在的错误，能从多种纠错方案中造出适用于当前情况的最佳方案，排除错误。(11)决策型(12)管理型 4.专家系统的分类从结构化划分有四种专家系统(1)集中式专家系统 (2)分布式专家系统(3)神经网络专家系统(4)符号系统与神经网络相结合的专家系统5.专家系统的一般结构一般结构人机接口解释机构推

8、理机知识获取机构数据库及其管理系统知识库及其管理系统用户领域专家、知识工程师 人机接口人机接口用于完成输入、输出工作。进行内部表示形式与外部表示形式的转换。专家系统的使用者包括最终用户、领域专家、知识工程师。两种接口方式：菜单方式命令语言方式知识获取机构知识获取机构是把知识输入到知识库中，并负责维持知识的一致性及完整性，建立起性能良好的知识库，是专家系统的一个“瓶颈”。编辑软件输入。自身学习功能。知识库及其管理系统知识库及其管理系统知识库：是知识的存储机构，用于存储领域内的原理性知识、专家的经验性知识，有关事实等。知识来源于获取机构；为推理机提供知识。知识库管理系统：负责对知识库中的知识进行组

9、织，检索、维护等。推理机推理机是“思维”机构，是构成专家系统的核心部分。任务是模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。推理机的性能与知识的表示方式及组织方式有关，与知识的内容无关，有利于推理机与知识库的独立。推理机的搜索策略使用了与领域有关的启发性知识。为了保证推理机与知识库的独立性，采用元知识来表示启发性知识。数据库及其管理系统数据库及其管理系统数据库（综合数据库、黑板）存放事实、问题描述、中间和最终结果、运行信息的工作存储器。数据库管理系统普通数据库功能，使数据的表示方法与知识的表示方法保持一致。解释机构解释机构能对自己的行为作出解释，回答用户提出的“为什么”，结论如何得出等。由一

10、组程序组成，它能跟踪并记录推理过程，对用户提出的询问给予解释。6.知识获取知识获取一直是专家系统开发中的一个瓶颈问题。目前，专家系统的知识获取一般是由知识工程师与专家系统中的知识获取机构共同完成的。至今仍无一种可以完全代替知识工程师的自动化方法。知识获取的任务知识获取的任务知识获取的基本任务是为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足领域问题求解的需求。为此，需要做以下几项工作。抽取知识知识的转换知识的输入知识的检测（1）抽取知识抽取知识是指把蕴含于知识源（领域专家、书本、相关论文、经验数据）中的知识经识别、理解、筛选、归纳等处理后抽取出来，以便用于知识库的建立。通常，知识并不

11、是以某种现成的形式存在于知识源中的。例如，对领域专家往往缺少对自己经验的总结与归纳，甚至是只可意会不可言传的。另一方面，系统能够在自身的运行实践中通过机器学习功能从已有知识或实例中演绎、归纳出新知识，系统自身必须具有一定的“学习”能力。（2）知识的转换通常，知识是以自然语言、图形、表格等形式表示的，而知识库中的知识则是用计算机能够识别的形式来表示的，二者之间有很大差别。把抽取的知识转换为某种知识表示形式（知识工程师）。把该模式的知识转换为系统内部形式（输入编译）。（3）知识的输入把用某种知识表示方法表示的知识经编辑、编译送入知识库的过程称为知识输入。知识的输入一般有两条途径：利用计算机系统提供

12、的编辑软件。优点是简单、方便，无须编制专门程序即可直接使用。利用专门编制的知识编辑系统。优点是针对性、实用性强，更符合知识输入的要求。（4）知识的检测在上述建立知识库的过程中，无论哪一步出现错误，都会直接影响到专家系统的性能。因此，必须对知识库进行检测，以便尽早发现和纠正可能出现的错误。检测的主要任务是知识库中知识的一致性和完整性。知识获取方法知识获取方法非自动知识获取非自动知识获取首先由知识工程师从领域专家或其他知识源获取知识然后再由知识工程师用某种知识编辑软件把它送到知识库中。知识知识工程师工程师知识知识编辑器编辑器阅读知识库知识库对话科技文献领域专家 知识获取方法自动知识获取自动知识获取

13、所谓自动知识获取是指系统自身具有获取知识的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从专家提供的原始信息中“学习”专家系统所需要的知识，而且还能从系统运行实践中总结、归纳出新的知识，发现和改正自身存在的错误，并通过不断地自我完善，使知识库逐步趋于完整一致。7.专家系统的建造与评价建造与评价专家系统的建造原则(1)恰当地划定求解问题的领域系统的设计目标领域专家的知识面及水平(2)获取完备的知识 完备的知识指其数量能满足问题求解的需要，质量上要保证知识的一致性以及完整性。(3)知识库与推理机分离：可实现正向、逆向、混合推理。7.专家系统的建造与评价(4)选择、设计合适的知识表示模式：充分考虑领域知识的特

14、点，表示模型与推理模型统筹。(5)推理应能模拟领域专家求解问题的思维过程。(6)建立友好的交互环境。(7)渐增式的开发策略。8.专家系统的开发过程开发过程知识工程辅助人类专家的知识处理系统 主要功能：推理、评估、预测、规划、解释处理对象：知识和数据运行机制：难以确定的软件工程社会事务处理的信息处理系统主要功能：查找、统计、排序处理对象：数据运行机制：是确定的8.专家系统的开发过程知识工程的生命周期建造专家系统的过程(分为八个阶段）系统设计知识获取编程调试原型测试修正与扩充系统包装与总调系统维护需求分析8.专家系统的开发过程需求分析任务对用户领域专家进行调查研究确定专家系统目标任务可行性分析，形

15、成书面报告8.专家系统的开发过程系统设计：分总体设计、详细设计两阶段总体设计要完成以下工作确定专家系统类型确定系统的体系结构确定知识的表示模式及知识库的结构确定问题的求解策略确定用户的接口方式硬、软件配置及工具的选择详细设计要求完成的工作进行模块化设计模块间的界面要清晰，便于通信便于实现8.专家系统的开发过程知识获取与领域专家交谈，抽取所需知识，掌握专家处理问题的方法、思路查阅有关文献、获得有关概念的描述、参数对获得的知识进行分析、比较、归纳、整理、找出知识的内在联系、规律对所得知识进行检查对确定下来的知识用总体设计时确定的知识表示模式表示出来8.专家系统的开发过程编程、调试模块设计分调、联调

16、原型测试可靠性：事实-结论对否，推理可信度，模糊性知识的一致性：输入不一致性的知识，是否可检测出运行效率：知识查询、推理方面的运行效率解释能力：回答问题是否达到要求，是否有说服力，质量8.专家系统的开发过程修正与扩充系统包装及总调设计生成各类人-机界面增设、调整人机界面与系统内部模块及知识库的接口总调-用已有定论的实例生成各类文档系统维护：规则维护9.专家系统的评价评价(1)知识的完备性。(2)表示方法及组织方法适当性。(3)求解问题的质量。(4)系统的效率：指系统运行时对系统资源的利用率、时空开销。(5)人机交互的便利性。(6)系统的可维护性。(7)解释能力。(8)系统研制时间与效益。9.专

17、家系统的开发工具开发工具目前已有的开发工具分为四类人工智能语言专家系统外壳通用型专家系统工具专家系统开发环境 9.1 人工智能语言(1)表处理语言LISP(List Processing Language)是麦卡锡和他的研究小组在1960年研制实现的人工智能语言LISP特点适合于处理符号的语言是一种典型的函数型语言，没有语句的概念LISP程序：一串函数定义，串函数调用，主要控制结构是递归 9.1 人工智能语言(2)逻辑程序设计语言PROLOG是由科瓦尔斯基首先提出，1972研制实现的一种逻辑设计语言PROLOG的主要特征：在PROLOG程序中仅含事实、规则、询问、不存在语言的控制结构（条件、循

18、环、转向等）自动实现搜索、模式匹配、回溯功能数据结构和程序结构统一，所有数据和程序都是由项构造而成递归是PROLOG的重要特征，把大数据结构作为小程序来处理 9.1 人工智能语言(3)面向对象的程序设计语言SMALLTALK是施乐公司1972年为个人计算机DYNABOOK开发的一种语言主要特征是一种面向对象的程序设计语言通过传递消息实现过程调用具有较大的灵活性，可扩充性9.2 专家系统外壳 专家系统外壳又称为骨架系统，由一些已经开发成功，在实际使用中被证明为行之有效的专家系统演变而来。抽取其中具体的知识，保留它的体系结构和功能，再把领域专用的界面改为通用的界面。在专家系统外壳中，知识表示模式、

19、推理机制是确定的，用外壳建造专家系统时，需把相应领域的知识用外壳规定的模式表示出来，装入知识库中。目前常用的专家系统外壳有 EMYCIN KAS EXPERT9.2 专家系统外壳(1)EMYCIN是由斯坦福大学的迈尔于1980年开发的一个专家系统外壳，它的前身是专家系统MYCIN。适合建立咨询性诊断，分析型专家系统，采用产生式规则表示知识和目标制导控制机制提供了一个开发知识库的环境，开发者可使用Inter LISP语言表示知识，在知识编辑、输入时可进行语法一致性，包含检查9.2 专家系统外壳(2)KAS-Knowledge acquisition system它的前身是PROSPECTOR知识

20、获取系统，知识表示有三种形式：产生式规则、语义网络、概念层次KAS采用正逆混合推理，在推理过程中推理方向不断变化网络编辑程序RENE，把用户输入信息转化为相应的语义网络，检测语法错误、一致性网络匹配程序MATCHER,分析两个语义网络之间的关系，决定二者是否匹配，检测知识库矛盾、冗余9.2 专家系统外壳(3)EXPERT是美国Rutgers大学的威斯和库里科斯基等人在1981年设计完成的一个专家系统外壳知识由三部分组成 假设：由系统推出结论事实：有待观察和确认的证据推理规则：事实到事实的规则（FF型）事实到假设的规则（FH型）假设到假设的规则 (HH型）9.3 通用型专家系统工具(1)OPS5

21、是由卡内基-梅隆大学的迈克达莫特，纽厄尔等在1975年研制开发的一种基于规则的通用工具OPS1-OPS2-OPS3-OPS4-OPS5-OPS83OPS5由产生式规则，推理机，数据库组成，有12个基本动作，分为七类9.3 通用型专家系统工具(2)ART是由美国的克莱顿和威廉姆斯等人研制开发的一种基于规则、基本框架，面向过程的通用型工具ART的组成知识语言：产生式规则、框架、过程表示领域知识编译程序：知识语言表示的领域知识转换成内部表示推理机：正向、逆向、混合推理开发环境9.4 专家系统开发环境专家系统开发工具包国外有GURU、AGU、KEE、ProKappa国内有天马中科研教学所与浙江大学等七

22、个单位联合开发的，国家“七、五”攻关项目，1990年10月完成。9.4 专家系统开发环境四部推理机：常规推理机、规则推理机、演绎推理机、近拟推理机三个知识获取工具：知识库管理系统、机器学习、知识求精四套人机接口生成工具：窗口、图形、菜单、自然语言知识的表示模式：框架、规则、过程 AGE-Attermp to GEneralize 是由斯坦福大学研制的，是在对DENDRAL、MYCIN、AM、NOLGEN进行解剖分析并抽取其关键技术而形成的一个建造工具。10.新一代专家系统的研究新一代专家系统的研究1.分布协同式的体系结构分布协同式的体系结构：(1)分布协同式体系结构：把知识库分布于一个计算机网

23、络的不同节点上，或者把推理机制分布于计算机网络的不同节点上，或者这两者同时分布，但在求解问题时，他们能互通信息，密切合作、共同完成问题求解任务(2)主要解决任务任务分布：问题-分解-子问题 交给不同的成员去完成合作策略：成员间通信、合作、求解(合作方式、策略、通信手段)10.新一代专家系统的研究2.知识的自动获取知识的自动获取(1)知识的获取分两个阶段知识库尚未完成时，从领域专家，文献资料获取知识在系统运行中，通过运行实践不断归纳，总结新知识(2)前者要解决：自然语言识别与理解 从大量的实例中归纳知识 后者要解决：自然语言识别、理解 通过实践发现问题，总结经验教 训归纳新知识，修改旧知识等10.新一代专家系统的研究3.深层知识的利用深层知识的利用(1)深层知识：相关领域中理论性知识，原理性知识(2)表层知识或浅层知识：专家经验4.知识表示及推理方法知识表示及推理方法建立一致的知识表示框架，是指包含多范例的多种表示模式在时态推理方面有所突破定性推理非单调推理结束结束