（通信与信息系统专业论文）网络故障诊断专家系统知识库的设计与实现.pdf

中文摘要 中文摘要 网络对人类的经济、社会活动乃至日常生活正发挥着越来越重要的作用。一 旦网络发生故障，总是要求网络工作者能够快速准确地判断出故障的根源，以便 及时采取修复措施。然而，随着网络业务的日新月异和网络建设规模的不断扩大， 现代通信网变得愈来愈复杂，网络中一个故障的产生，往往会引发起多个告警事 件，这就要求对这些告警事件进行相关性处理，采用智能化的手段实现网络的故 障诊断和定位。 专家系统( e x p e r ts y s t e m ，e s ) 是人工智能的一个重要的应用领域，其理论和 技术已经日趋成熟，应用愈加广泛，将其应用于网络故障管理领域将会得到了较 好的效果。为了解决传统的网络管理专家系统存在知识获取瓶颈问题，本项目将 通过数据挖掘技术构造专家系统。在这种应用背景下，作为专家系统重要组成部 分的知识库也面临挑战。传统的知识表示方法在专家系统复杂度增加、知识数量 不断增大时，已无法胜任。 本文将面向对象技术用于该项目中知识库的构造当中，以克服传统知识库所 不能解决的难题。面向对象技术具有一系列优点，如表达自然、支持数据抽象、 代码重用，以及易于维护和易于扩充等。论文的主要内容包括： 1 1 使用面向对象的方法，构建了网络故障管理信息模型。被管理网络的拓扑 结构、网络资源信息、网络业务信息和网络事件信息都是知识库中的事实 型知识。本文以面向对象的方法，通过建立几个不同方面的实体关系，对 知识库中的事实型知识进行表示，构建了被管理网络的管理信息模型。在 此基础上，设计了关联规则的面向对象表示方法。 本文设计了面向对象知识库的推理机制。与传统的专家系统不同，推理机 不再作为一个单独的模块出现，而是作为推理函数封装在关联规则对象 中，由规则与推理机制一起构成了一个面向对象的知识库系统，推理过程 通过消息在各个规则对象间的传递来完成。 3 ) 以推理机制的面向对象封装为基础，通过继承覆盖的手段，结合关联规则 在推理中的执行特点，实现了正向推理策略和反向推理策略，并通过模拟 仿真验证了两种推理策略的有效性。 中文摘要 关键词；网络故障管理，专家系统，知识表示，面向对象 a b s t r a c t n e t w o r ki sb e c o m i n gam u c hi m p o r t a n tr o l ei nt h ee c o n o m i c , s o c i a la c t i v i t i e so f h u m a nb e i n g o n c eaf a u l to c c u r r e di nt h en e t w o r k ，t h e r ei sa l w a y sad e m a n df o rt h e n e t w o r km a n a g e rt oc o r r e c t l ya n dr a p i d l yl o c a t et h ef a u l ts o u r c e , i no r d e rt om a k ea s p e e d yr e c o v e r y h o w e v e r , w i t ht h ef a s ts c a l ee x p a n d i n ga n dn e ws e n ，i c e s a p p e a r a n c e ， t h em o d e mc o m m u n i c a t i o nn e t w o r kb e c a m es oc o m p l i c a t e dt h a tm a n ya l a r m sw e r e t r i g g e r e db y o n l yo n ef a u l t t h e r e f o r et h ea l a r me v e n t c o r r e l a t i o na n a l y s i sa n d i n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i si sn e e d e d t h ee x p e f ts y s t e ma b s ) i sac r u c i a la p p l i c a t i o nf i e l do fa r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e , a n d i t st h e o r i e sa n dt e c h n o l o g i e si sb e c o m i n gm a t u r e t om a k eas o l u t i o nt ot h eb o t t l e n e c k p r o b l e mo ft h et r a d i t i o n a le so fk n o w l e d g ea c q u i r i n g , o u rp r o j e c ti sg o i n g t oc o n s t r u c t a ne sb a s e do nd a t am i n i n gt e c h n o l o g i e s i nt h i sb a c k g r o u n d , t h ek n o w l e d g eb a s e ( k b ) ， a k e yp a r to f t h ee s i sf a c i n ga b i gc h a l l e n g e t h et r a d i t i o n a lk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n m e t h o d sb e c o m ei n c o m p e t e n tw h i l et h ee sc o m p l e x i t ya n dk n o w l e d g ea m o u n t i n c r e a s e s t h i st h e s i si n t r o d u c e st h eo b j e c t o r i e n t e dt e c h n o l o g yi n t ot h ec o n s t r u c t i o no ft h e k n o w l e d g eb a s ei no u rp r o j e c tt oo v e r c o m et h ed i f f i c u l t i e so f t r a d i t i o n a lk n o w l e d g eb a s e f a c e s o b j e c t o r i e n t e dt e c h n o l o g yh a sas e r i e so fm e r i t s ，s u c ha sn a t u r a le x p r e s s i o n ，d a t a a b s t r a c ta n dc o d er e u s es u p p o s e d ，a n de a s yt om a i n t a i na n de x p a n d t h em a j o rc o n t e n to ft h i st h e s i si n c l u d e ： a ) c o n s t r u c tn e t w o r km a n a g e m e n ti n f o r m a t i o nm o d e lu s i n go b j e c t - o r i e n t e d m e t h o d t h ei n f o r m a t i o no fm a n a g e dn e t w o r k st o p o l o g y , n e t w o r kr e s o u r c e s ， a n dn e t w o r kt r a f f i c sa n dn e t w o r ke v e n t sa r ea uf a c tk n o w l e d g e si nt h e k n o w l e d g eb a s e u s i n go b j e c t - o r i e n t e dt e c h n o l o g y , t h i st h e s i s m a k e st h e r e p r e s e n t a t i o no ft h e s e f a c tk n o w l e d g e sv i ad e f i n i n gs e v e r a lf r a g m e n t s e n t i t y r e l a t i o n s h i p ，o nw h i c har e p r e s e n t a t i o no ft h ea s s o c i a t i o nr o l e s i s d e s i g n e db a s e d b ) t h e i n f e r e n c em e c h a n i s mo fo b j e c t o r i e n t e dk n o w l e d g eb a s ei sd e s i g n e di n t h i st h e s i s d i f f e r i n gf r o mt r a d i t i o n a le s ，t h ei n f e r e n c em a c h i n ei sn ol o n g e ra n m a b s t r a c t i n d e p e n d e n tm o d u l e ，b u tb e i n ge n c a p s u l a t e di nt h ea s s o c i a t i o nr u l eo b j e c ta s a m e m b e rf u n c t i o n t h u st h er u l ea n di n f e r e n c em e c h a n i s mc o m p o s ea n o b j e c t - o r i e n t e dk n o w l e d g eb a s es y s t e m ，a n dt h ep r o c e s so fi n f e r e n c e i s a c c o m p l i s h e dv i am e s s a g ep a s s a g e c ) b a s e do nt h eo b j e c t - o r i e n t e de n c a p s u l a t i o no fi n f e r e n c em e c h a n i s m a n d c o n s i d e r i n gt h es p e c i a l t yo ft h ee x e c u t i v eo fa s s o c i a t i o nr u l e s ，t h i s t h e s i s i m p l e m e n t st h ef o r w a r da n db a c k w a r di n f e r e n c e ，a n dt h ec o r r e c t n e s so ft h e i m p l e m e n to ft h eb a c k w a r di n f e r e n c ei sb r i e f l yp r o v e d k e y w o r d s ：n e t w o r kf a u l tm a n a g e m e n t , e x p e r ts y s t e m ，k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ， o b j e c t o r i e n t e d i v 图目录 图目录 图2 1 专家系统的基本结构 图2 2 专家系统的一般结构8 图2 - 3 专家系统的理想结构 图2 4 知识量与能力的关系。1 2 图2 - 5 推理过程示意图 图2 - 6 知识库系统的组成一1 5 图2 7 基于规则的系统的推理关系 图3 i 网络故障诊断专家系统的总体结构 图3 - 2 计算机对象对客观对象的模拟实现过程2 6 图3 - 3 管理进程、管理对象与物理实体的关系3 0 图3 4 网络层面实体关系 图3 5 设各实体关系继承| 3 3 图3 - 6 设备实体关系囟含3 4 图3 7 业务与传输实体关系继承3 7 图3 8 业务与传输实体关系包含3 8 图3 9 网络事件实体关系继承4 l 图3 - 1 0 网络事件实体关系包含4 2 图3 1 1 告警记录写入数据库策略4 3 图3 1 2 关联规则实体关系 图4 - 1 规则对象的消息传递 图4 2 推理过程的设计5 2 图4 3 正向推理的实现过程5 4 图4 4 仿真使用的网络拓扑结构 v 表目录 表目录 表4 - l 业务需求5 7 表4 2 业务配置5 7 表4 3 测试用例1 所产生的告警列表5 8 表4 4 测试用例2 所产生的告警列表 5 9 缩略词表 英文缩写 越 e s k b 0 0 k r 英文全称 缩略词表 a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e e x p e r ts y s t e m k n o w l e d g eb a s e o b j e c t - o r i e n t e dk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n 中文释义 人工智能 专家系统 知识库 面向对象知识表示 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名：数 日期：c 2 哆年岁月2 夕日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘厂允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：羔鲣导师签名： 日期：m 年箩月2 夕e t 第一章绪论 1 1现代通信网的管理 1 1 1网络管理的重要性 第一章绪论 近年来，随着计算机与通信技术的发展与结合，通信网一直以很快的速度发 展和增长，对人类的经济、社会活动乃至日常生活正发挥着越来越重要的作用。 网络所带来的电子信息文化正渗透到社会生活的各个角落，改变着人们的生活、 学习和工作方式。而且信息社会对通信网的需求仍然在不断膨胀，各种通信技术 也在快速发展，以适应各方面的需要。于是网络变得越来越复杂，人类对网络的 依赖性越来越大，网络的管理和维护工作也变得越来越重要。 网络管理的重要性是随着网络管理方法的演变而逐步被人们所认识的，在早 期还使用人工接续的交换方式时，电话网的管理主要是采用人工的分散管理方式。 即网络的操作维护人员以手工方式统计各种话务数据和交换设备、传输线路的运 行质量数据，定期向主管部门报送并按照主管部门的指示调整网络设备的运行。 但这种管理方法有很大的局限性。首先网络各个部分的管理和控制工作都是在局 部的范围内进行的，不可能从全网的角度来分析和处理网络中发生的问题。一旦 电信网中某个部分出现问题，既不知道是否就是本地自身的问题，还是其他地方 的问题波及到这里，更不可能知道是否是全局的问题。另外由于网管工作都由手 工进行，统计的数据量十分有限，而且还容易出差错。手工统计的速度慢，周期 长，往往不能及时发现问题，实时性很差。随着计算机技术的应用，程控交换机 逐步占据了主导地位，自动化的集中式管理方式应运而生。这时，网络管理中的 各种活动，包括网络状态数据的采集、处理都用计算机来实现。但为了能从整个 网络全局的角度进行管理，就势必需要建立个网络管理中心，负责收集整个电 信网中各个组成部分的状态数据，从全局的角度对网络数据进行分析，统一调度 网络资源。这样可以避免局部管理中的盲目性，对网络中的问题达到治本的目标。 对于规模较大的电信网，只设一个网管中心是不够的，一般采用多层次的分级管 理体制。也就是说，在网络中建立多个区域管理中心，由它们对区域内的通信业 务进行集中管理。随着网络管理内容的不断增多，网络管理工作越来越繁重，网 1 - 电子科技大学硕士学位论文 络管理的地位也越来越显著和受到重视。如今，网络管理已经被作为一个专门问 题进行研究，国际上成立了一些网络管理技术研究组织，专门讨论各种网络的管 理技术以及网络互连以后的管理问题。国际标准化组织、国际电信联盟也成立了 相应的研究机构研究网络管理的标准化，并且已经有一系列的关于网络管理的国 际标准得到了通过。 随着新的通信技术的不断涌现和网络业务的不断拓展，网络管理的功能也不 断得到增强。在现代通信网中，网络管理不仅要能详细、准确地统计网络数据， 而且应能从全网的角度分析、处理问题，保证网络能够持续、稳定、安全可靠并 高效地运行，为网络带来更高的效益和更好的服务质量。可见网络管理在现代通 信网中确实起着极为重要的作用。 1 1 2 网络故障管理的智能化 现代通信网已经发展到使网络的维护和操作相当复杂的程度。网络管理员经 常性地对网络进行定期例行维护，虽然能减少网络中发生问题和故障的可能性， 却不能保证网络中不会发生故障。如何及时发现和排除故障是网络管理员将会遇 到的最头疼的问题。 网络服务的意外中断会影响网络用户的利益，增加用户的投诉与抱怨，降低 客户满意度，最终损害网络服务提供商的经济利益与形象。因而故障管理历来就 是非常重要的网络管理功能，并受到网络运营部门的高度重视。随着网络承载的 业务不断增多，分布式处理应用和远程访问对网络服务可靠性的要求越来越高， 故障排除时间也随之被要求缩短，因而故障管理工作就显得越来越重要。当网络 中不可避免地发生了故障以后，如何确定故障的位置是排除故障的关键前提。但 网络中的网络硬件、网络软件、应用软件、计算机及其在不同节点之间的分布的 组合是无穷的，尤其是一个节点的故障可能会在其他多个节点上表现出来。这使 得网络故障诊断变得非常复杂。网络的故障诊断与定位，传统的方法是采用人工 方式，即依靠具有丰富经验的网络维护人员该领域的专家来完成的。他们熟 悉各种网络资源的故障状态及它们之间的关联性，能够识别各种事件的优先级并 对它们做出快速反应。但具有丰富经验的专家毕竟数量有限。另一方面，人工诊 断往往费时，而且不能在线进行。尤其对间歇性的故障，人工维护无法及时检测 和排除。这些都促使网络故障管理系统引入人工智能技术，即采用基于知识的网 络管理，例如专家系统、神经网络等 2 一 第一章绪论 正是由于网络故障诊断的重要性和复杂性，使得故障管理成为应用专家系统 最早的网络管理领域。专家系统是解决复杂问题的软件，它可以处理不完整和不 确切的数据，可以捕获间歇和偶尔出现的问题，可以应付复杂的情况，提供处理 结果的解释，甚至可以自动学习和积累经验。最重要一点是专家系统的响应时间 将可以达到实时水平，它能够在线处理只能网络元素发出的告警信息，并给出行 动建议在网络管理中引入故障诊断专家系统后，网络维护的大量工作都将由故 障管理系统直接完成，这就可以尽量减少网络维护人员的介入。即使需要，也仅 仅是需要维护人员去排除专家系统所判断出的指定故障源而已。 1 2 论文的选题背景和意义 本文的研究课题是国家自然科学基金项目基于数据挖掘的通信告警相关性 分析的子课题之一。 在现代社会中，网络在各个方面都扮演着越来越不可或缺的角色，网络故障 所造成的损失变得越来越难以估量。因此，对故障进行快速诊断，及时采取修复 措施显得尤为重要。传统的网络管理专家系统存在知识获取瓶颈，难以适应规模 日益扩大，复杂度日益提高的网络环境。在这样的背景下，基于数据挖掘的通信 告警相关性分析项目希望构造采用数据挖掘技术的专家系统，对网络进行故障 管理。 作为人工智能的一个分支，专家系统利用大量的专业知识以解决只有人类专 家才能解决的复杂问题。在一个专家系统中，知识库所扮演的角色相当于专家的 大脑，人类专家所具有的专业知识，都被高度抽象化地存储在知识库当中。因此， 知识库是专家系统的核心组件。传统的知识库构造方法是根据专家的知识设计出 众多的基于规则的i f - - t h e n 产生式结构及其相应的解释性描述。当专家系统复 杂度提高，知识数量不断增大而产生知识“爆炸”时，这种方法的缺点将表露无 遗：诊断推理效率低下，容易出错，可维护性差等，大大降低了专家系统的可信 度。 随着面向对象技术的发展，它的系列优点如表达自然、支持数据抽象、代 码重用以及采用它所开发的程序具有良好的界面和结构，易于维护和易于扩充等 越来越为人们所认识而被广泛地应用于各个领域。本文提出将面向对象技术用于 该项目中知识库的构造当中，以克服传统知识库所不能解决的难题。 本课题采用面向对象的技术构建知识库，使整个知识库结构化、对象化，利 - 3 一 电子科技大学硕士学位论文 用面向对象中数据封装机制，继承机制等特性，将规则库与应用程序相分离，将 使知识库的管理维护工作更易于进行，更好地实现知识的独立性、隐藏性以及重 用性。另外，在知识库的设计中更多地结合本项目的特点，配合所获取关联规则 的特殊性以及推理机制，构造出能满足系统其他模块需求并能够协调运行的知识 库系统，使整个专家系统的运行效率得到提高。 1 3本人所做的主要工作 本文的研究工作是国家自然科学基金项目基于数据挖掘的通信网告警相关 性分析的组成部分之一。在项目的研究中，本人所做的主要工作如下： 1 ) 使用面向对象的方法，构建了网络故障管理信息模型。被管理网络的拓扑 结构、网络资源信息、网络业务信息和网络事件信息都是知识库中的事实 型知识。本文以面向对象的方法，通过建立几个不同方面的实体关系，对 知识库中的事实型知识进行表示，构建了被管理网络的管理信息模型。在 此基础上，设计了相关性分析所得出的关联规则的面向对象表示方法。 2 ) 设计了面向对象知识库的推理机制。与传统的专家系统不同，推理机不再 作为一个单独的模块出现，而是作为推理函数封装在关联规则对象中，由 规贝j j 与推理机制一起构成了一个面向对象的知识库系统，推理过程通过消 息在各个规则对象间的传递来完成。 3 ) 以推理机制的面向对象封装为基础，通过继承覆盖的手段，结合关联规则 在推理中的执行特点，实现了正向推理策略和反向推理策略，并简要了证 明了反向推理实现方法的正确性。 1 4 论文结构及内容安排 本论文围绕网络故障诊断专家系统中构建面向对象知识库的研究目标，主要 分为以下几个部分： 第二章介绍了专家系统和知识库系统的基本概念和主要知识，为后文面向对 象知识库的构建奠定基础。 第三章建立了网络故障诊断专家系统的基本结构，然后根据网络信息模型的 基本概念，通过对几个方面实体关系进行定义和描述，对知识库中的事实型知识 进行表示，构建了被管理网络的管理信息模型。在此基础上，设计了关联规则的 - 4 第一章绪论 面向对象表示方法。 第四章将专家系统的推理机制在规则对象中进行封装，并在此基础上结合关 联规则在推理中的执行特点，实现了正向推理策略和反向推理策略，并通过仿真 验证了两种推理方式的有效性。 最后为结束语。 5 电子科技大学硕士学位论文 2 1 专家系统概述 第二章专家系统与知识库 专家系统( e x p e r ts y s t e m 。k s ) 是人工智能的一个重要的应用领域，产生于6 0 年代中期，经过多年的研究和发展，其理论和技术目趋成熟，应用也愈加广泛。 目前专家系统已在医疗、化工、图像处理、金融决策、军事等领域开发出了大量 的专家系统，产生了巨大的经济效益和社会效益。 2 1 1 专家系统的定义 专家是指在某一专业领域的知识与解决问题的能力达到较高水平的入，他们 经过了长期的专业训练与经验积累，拥有大量的知识，而且具有将知识运用到具 体问题和任务中的能力，擅长从众多看似不相关的信息中发现问题的本质，解决 其他人不能解决的问题。 专家首先熟练掌握了某个领域的专业知识，包括该领域内相关的定义、事实 和理论，这些往往可以在教科书和文献当中找到；除此之外，他们还经常使用他 们的个人知识，这些个人知识大部分来源于专家本人的经验积累，一般也称为启 发性知识。启发性知识能让专家在某些特殊情况下做出合理的猜测，寻找最有希 望的解决途径，有效地处理错误和不完全的数据。 在实际的问题处理过程中，有许多问题无法被精确地描述和严格的分析，必 须利用专家的对问题的描述能力和有选择性地应用有关知识的能力。但是，作为 一种稀缺资源，高水平的专家是有限的，专家的数量不可能大到在任何需要他们 的地方都可以进行配备的程度，并且这样做也造成了人力资源的浪费。因此，一 种可行的解决方案是：设计一种计算机程序，利用其存储的某一领域内专家的专 业知识和经验，来解决过去需要人类专家才能解决的问题。这种具有人类专家水 平的计算机程序就被称为专家系统。利用类似专家的思维方式和路径，对问题的 原始数据进行合理的推理、演绎，并做出判断和决策，这就是专家系统的任务。 从结构上看，专家系统主要是由一个存放专家领域知识的知识库和一个应用 知识进行推理的推理机所组成的，它与传统程序的区别在于专家系统中知识库和 推理机是相互独立的，而传统程序则是数据与算法的有机结合。传统的程序通过 6 第二章专家系统与知识库 算法对大量的数据进行积累和处理，使繁琐的事务处理自动化；而专家系统通常 是要完成那些需要拥有专门知识的专家在短时间内完成的任务，需要动态地建立 解决问题的方法。【l j 2 1 2 专家系统的特征与分类 专家系统是一个基于知识的系统，它使用总结的人类专家的知识，模拟专家 的思维、推理过程，解决对于人类专家都相当困难的问题。经过四十多年的发展， 专家系统的应用已经遍布各个专业领域，种类也越来越多。按照其解决问题的类 别，可分为设计专家系统、解释专家系统、规划专家系统、诊断专家系统、控制 专家系统等多种类型。但不管是哪类专家系统，一般都具有以下几个方面的特 征： ( 1 ) 启发性。专家系统能运用专家的知识和经验进行问题的解决，不仅能使用 逻辑知识，也能使用启发性知识进行判断、推理和联想。这些启发性知识 是在专家长期实践中积累起来的经验性知识，它们可能没有形成严谨的理 论体系，但对实际问题的解决往往是非常有效的。 ( 2 ) 透明性。专家的很多知识是在他们的实践中得来的，有些并不容易为旁人 所理解。因此，专家系统必须能解释其推理过程，让用户了解知识的内容 和推理思路，增加用户的信任感，也有助于知识的检查和更新。 ( 3 ) 灵活性。由于专家系统的知识与推理机构是相互独立的，因此系统可以很 容易地不断接纳新知识，亦能对错误或过时的知识进行调整。 ( 4 ) 智能性。现实中需要解决的问题往往是不断发展变化的，这就需要专家系 统具有一定智能的自我学习的能力。除了能模仿专家，使用他们的业已存 在的知识解决问题，还应该能够像人类专家一样对经验进行总结，形成新 的知识，以适应可能发生变化的问题。这是专家系统的更高级的目标。 2 1 3 专家系统的结构 专家系统的结构根据应用的环境和所处理的任务类型而各不相同，但不论采 用哪种系统结构，存放知识和运用知识进行问题求解是两个最专家系统两个最基 本的功能模块。知识库用于存储从专家那里获得的某个专业领域的知识；推理机 依据一定的策略进行推理，根据知识和当时所处的环境推导出正确的结论。图2 - 1 表示了专家系统的基本结构。 一7 一 电子科技大学硕士学位论文 图2 1 专家系统的基本结构 在构造知识库时，需要研究如何把专家的知识转化为计算机可识别的形式， 即如何对专家知识进行表示，让专家系统能够对他f f ) 进行识别，查询，使用等操 作：另外，还需要研究如何从专家那里获得知识，即知识获取问题，这往往是专 家系统的瓶颈所在。 鉴于这些考虑以及专家系统的功能和特征，斯坦福大学的费根伯姆( e f e i g e n b a u m ) 教授领导研制了医疗专家系统m y c i n ，在1 9 7 6 年取得了巨大的成 功，被认为是专家系统的典范。m y c i n 是一个基于规则的专家系统，它所采用的 系统结构在至今的专家系统中也十分的流行。图2 2 表示了这种系统结构。 人 机 接 口 图2 2 专家系统的一般结构 这种一般结构包括了六个部分，分别是：知识库、推理机、知识获取程序、 综合数据库、解释程序以及人机接口。其中知识库、推理机和综合数据库是目前 多数专家系统都具有的部分。而知识获取程序、解释程序和人机接口是专家系统 8 一 第二章专家系统与知识库 都期望的部分，但它们并非都得到实现。 随着对专家系统的不断深入研究，著名的知识工程和专家系统学者eh a y e s r o t h ，d aw a t e r m a n 和d b l e n a t 等提出了如图2 3 的专家系统理想结构。【2 】 这种结构的思想来源于h e a r s a y 系统的黑板控制结构和基于规则的专家系统结 构。目前还没有出现一个专家系统具有这种结构的所有部分，每个专家系统根据 其所要完成的任务不同，一般都具有图中的部分模块。 图2 - 3 专家系统的理想结构 接口是人与系统进行信息交流的媒介，它为用户提供了直观方便的交互作用 手段。接口的功能是识别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息，并 把这些信息转化为系统的内部表示形式。另一方面，接口也将系统向用户提出的 问题、得出的结果和做出的解释以用户易于理解的形式提供给用户。 黑板是用来记录系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果的数 据库。它包括计划、议程和中间解三部分。计划记录了当前问题总的处理计划、 目标、问题的当前状态和问题背景。议程记录了一些待执行的动作，这些动作大 多是由黑板中已有的结果与知识库中的规则作用而得到的。中间解区域存放当前 系统已产生的结果和候选假设。 知识库包括两部分内容。部分是已知的同当前问题有关的数据信息；另一 部分是进行推理时要用到的般知识和领域知识。这些知识大多以规则、框架和 9 电子科技大学硕士学位论文 语义网络等形式表示。 调度器按照系统建造者所给的控制知识( 通常使用优先权的办法) ，从议程中 选择一个项作为系统下一步要执行的动作。执行器应用知识库中的及黑板中记录 的信息，执行调度器所选定的动作。协调器的主要作用就是当得到新数据或新假 设时，对已得到的结果进行修正，以保持前后结果的一致性。 解释器的功能是向用户解释系统的行为，包括解释结论的正确性及系统输出 其他候选解的原因。为完成这一功能，通常需要利用黑板中记录的中间结果、中 间假设和知识库中的知识。 2 2 专家系统的核心一知识库 知识是人类对客观世界的认识，是人们在生活、劳动和与自然界作生存斗争 中对自然、物质的基础上，升华提高成为有系统的信念和经验的集大成。数据、 信息和知识形成一个层次，数据在底层，知识在最上层。数据是信息的载体，信 息是数据所表达的客观事实。数据经过一系列的加工，如归纳、综合、比较、分 类、联想或计算等数据处理过程成为信息，以使人们容易理解数据的意义。在数 据和信息之上的是知识。知识是入们通过实践认识到的客观世界规律性的东西。 知识是信息经过加工整理、解释、挑选和改造而形成的，是人们进行决策的基础。 数据是资源，数据处理的计算化将有助于提高数据资源的利用率和获得高质量的 信息。知识是一种更宝贵的资源，知识的推广和使用可以产生巨大的经济效益。 2 2 1知识的分类 ( 1 ) 过程型知识 传统的数据处理将知识寓于程序中，即程序就代表着系统解决问题所使用的 知识。这种知识的表示类型称为过程型知识。过程型知识针对特定的问题，根据 具体的处理步骤用一系列过程来表达的，所以执行效率非常高，但它有以下缺点： 不易表示大量知识，并且知识难于理解和修改。只适合表达完全正确的知识， 稍有含糊的知识就难于用程序表达。只适合于处理完整、准确的数据。综上所 述，过程性知识表示要求待处理的问题具有成熟的解法和完整，准确的数据，这 大大地限制了它的适用范围，所以适用性较差。 ( 2 ) 描述型知识 以描述的方式来表示的知识叫描述型知识。描述型知识包含事实知识和判断 1 0 一 第二章专家系统与知识库 知识，事实知识描述有关对象、事件，以及行为等特征。判断知识是指对事实的判断 和判断的过程。前者为经验知识，是人类专家从长期丰富的实践经验中自然学到 的知识。后者为信念知识，是人类基于主观理解和感情色彩对客观事件的解释和推 理过程。描述型知识可以用数据结构来表示，使知识作为一种独立于程序的实体存 在，把用于解决问题的知识与程序编制方面的知识有效的分开，描述型知识具有知 识表示清晰明确、易于理解、可读性好等优点，同时知识之间联系简单，从而增加了 知识的模块性，大大地降低了修改和扩充知识的难度。但描述型知识表示在解决问 题时要重复查找适用的知识，所以知识量越多则处理效率就越低。但它的适应性都 很好。在知识库中考虑到知识的独立性、可维护性，以及知识库的通用性和适应性， 采用描述型知识表示是适宜的。 ( 3 ) 元知识 所谓元知识就是关于知识的知识。具体一点说元知识可分为以下几类。第一 类是有关怎样组织、管理知识的元知识，这些元知识刻画了知识的内容和结构的一 般特性，以及分类、综合等有关特征。第二类是有关利用知识求解问题方向的元知 识，对领域知识的运用起指导作用。第三关是有关从知识源中获取知识的知识。在 这里知识源包括书本、人脑和其他知识系统。 2 2 2 知识的分级与分层 知识存在着以下的分级。首先是关于闯题领域的事实、定理、模型、实验对 象和操作等，这些常识性知识和原理性知识称为“零级知识”；其次在其上产生的 启发式的方法，如：单凭经验的规则、含义模糊的建议、不确切的判断标准等，这 些经验和信念可称为“一级知识”；第三，如何利用上述两级知识，又产生“二级 知识”，这种知识的层次划分可以继续下去，每一级知识对底层知识有指导意义。 上述的零级知识和一级知识称为目标级知识，而把二级以上的知识统称为元知识。 实际上，元级知识和目标级知识的概念都是相对的。元级知识又可分离成： 元级知识= 该元级的元级知识+ 该元级知识的目标级知识。 从原则上来说，只要元级知识足够多，就可以对其应用分离技术。因此，分 元级与目标级的实质，是一个多级知识模型。 知识又可以分成表层知识与深层知识。表层知识模型可以用产生式规则来组 成。深层知识模型由一个纯数学描述式子的集合来组成。表层知识是用来解决具 体问题的知识；而深层知识则是理论，它用来说明表层知识的严密性与正确性， 是原理性的知识某种知识表示方法，只有当它既有表层模型又有深层模型，才 1 1 电子科技大学硕士学位论文 能认为是完全的知识表示方法，否则会又“知其然而不知其所以然”的缺陷。 2 2 3 知识原理 智能是指在求解问题时从巨大的解空间中迅速找到合适解的能力。一个系统 之所以能在求解问题的过程中体现出高水平的智能理解和智能行为，主要是由于它 能够利用专业领域的概念、事实、方法、模型以及领域的启发性知识，这就是知识 原理的定义。知识原理强调只有小部分知识能被一般化，而且具有通用性。因此， 在求解问题时，仅仅有通用性的方法是远远不够的。事实上，如果只获取通用的 方法，那么在求解问题时，会因为缺乏足够的限制，而无法有效控制求解的范围。 知识数量的多少与解空间的大小之间存在着反比例关系，一般来说，拥有的领域 知识越多，则搜索的解空间越小。 一般来说人或系统拥有的知识越多，则解决问题的能力亦就越强。知识量的 多少可以粗略地用以下三个知识阈值来衡量。 知识的形式化阈值；求解一个问题所需要的最少知识量。 知识的胜利阈值：系统具有的知识足以解决某范围的大部分问题，那么知识 的这一数量称作胜利阀值。 知识的专家阈值：系统所具有的知识能处理领域中所有异常情况，这时系统的 知识量达到了专家阈值。 图2 4 所示为解决闯题的能力与知识量之闻的关系曲线。在图中用w 表示形 式化阀值，用c 表示胜利阈值，用e 表示全体专家阈值。【可 能 力 w ce 知识塞 图2 4 知识量与能力的关系 从图中可得出，当某人或某系统拥有的知识数量落入w 与c 之间时，则每增 一1 2 第二章专家系统与知识库 加一定的知识，解决问题的能力会明显得到提高。当知识数量落入c 与e 之间时， 知识的拥有量达到领域专家的水平。这时再增加一些知识，对解决闯题的能力提高 不显著，但知识的增加是有用的。当知识数量达到e 后，知识的拥有量相当于该 领域专家全部知识的总和，再添加知识对增加解决问题能力的改进将不会有实质 性影响。 2 2 4 知识库和知识库系统 2 2 4 1知识库及其管理 知识库( k n o w l e d g eb a s e ，k b ) 至今还没有一个统一的定义。从存储知识的角 度来看，以描述型方法来存储和管理知识的机构叫做知识库。知识库是事实、规 则和概念的集合。事实在库中是短期信息，这种信息在与用户交互作用中会迅速 改变。规则是从专家们的经验中抽出来的知识，是长期信息。它能指导专家系统 如何由已知的或新产生的事实中推导出假设来。规则的质量直接影响到专家系统 的性能的优劣。概念包含信念和常识。信念会随着时间的改变而变化，所以是一 种非长期的信息；常识是一种不随时间变化的固定概念，所以是一种长期信息。 从使用知识的角度来看，知识库是由知识和知识处理机构组成。知识库形成一个 知识域，该知识域中除了事实、规则和概念之外还包含推理、归纳、演绎等知识 处理方法，逻辑查询语言、语义查询优化和人机交互界面等。一般来讲，从存储 知识的角度出发做出的知识库的定义比较常用，而且也比较符合知识库使用的实 际情况。 知识库管理是指对知识库进行管理、控制，完成对知识库的各类操作，并向 用户提供检索、查询手段，它包括系统的维护与诊断、日常的系统事务管理、各 种实用程序的管理、出错处理、知识库系统的安全控制和用户的使用权限管理等。 在早期的知识库中，知识数量比较少，知识的层次也是单一化的，知识的管理并 不十分突出，因此在设计知识库时，比较重视知识的使用而不重视知识的管理。 随着知识库的大型化，知识数量达到成千上万条，知识的层次也丰富起来，包括 尝试性知识、原理性知识、经验知识和元知识等，知识的管理成为突出的问题。 知识库及其管理综合起来应具有以下功能： ( 1 ) 知识表示功能。应能提供用户一种或多种知识表示方法。目前已有的知识 表示方法有谓词逻辑方法、框架方法、产生式规则、语义网络等等。常用 的是谓词逻辑方法、框架方法和产生式规则。 1 3 - 电子科技大学硕士学位论文 f 2 ) 知识的系统化组织管理。包括实时管理、规则管理和概念管理等。 ( 3 ) 知识的获取与学习功能、知识的编辑功能。在获取新知识的过程中要对知 识的完整性、新旧知识的一致性进行处理。 ( 4 ) 向用户提供对知识项进行查询、检索的功能。还应能对用户的查询请求进 行语法检查，并给出出错信息。 ( 5 ) 知识库组织同应用程序分开，知识具有独立性。不同的用户可以使用相同 的知识，知识库中存储的知识是可以共享的。 ( 6 ) 知识的维护与诊断功能。包括日常的系统事务管理、出错处理等。 ( 乃知识库的安全控制和用户的使用权限管理。以防止不合法的操作而损坏知 识库。 2 2 4 2知识库系统 如果一个系统具有能用计算机所存贮的知识对输入的数据进行解释，生成作 业假说并有对其进行验证的功能，则该系统称为知识库系统。按照这个定义，知 识库系统中的知识，是该系统在自身进行推理过程中所利用的信息，而不是提供 给系统使用者的信息。因此，知识库系统与数据库系统不同之处就在于，它并非 向用户提供检索的信息，面是提供根据输入的数据信息使用知识进行判断分析的结 果。嗍 知识库系统的核心组成部分是知识库和推理过程。知识库是以致的形式存 贮知识的机构，推理机构则是为了使用知识库藏内的知识执行推理的控制机构。 利用知识，解释输入的数据或事实，推导出用户所需的结论；并根据要求， 说明得出结论的依据，用于进行这种推理控制的模块称为推理机。推理过程如图 2 5 所示。 图2 - 5 推理过程示意图 推理机构应具备以下几项功能： 知识库与待解决问题之间的协调功能。当知识库系统输入提问时，为了能提 高回答该提问的知识库当中知识使用效率，寻求一种与提问内容有关的推理算法。 1 4 - 第二章专家系统与知识库 知识库中信息交换及知识扩充功能。在推理过程中能随时从知识库中获取必 要的事实和规则来支持进一步的推理，有必要时可以通过人机接口向用户获取更 多的有关问题的事实条件，在推理过程中得到的新知识、新概念可以通过k b m s 向知识库中追加新知识或修正原来的知识内容。 知识库中新知识的获取能力