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嵌入式仪褒设计专家系统推理机设计与实现 摘要 摘要 人工智能的根本目的是利用计算机模拟人的思维进行推理活动，专家系统是 人工智能科学中偏向于应用的一个分支，是人工智能实用化的具体表现。专家系 统实际上是一套能在某特定领域内利用知识和推理，以人类专家水平去解决该领 域中困难问题的计算机程序，它具有能在专家级水平上工作的知识、经验和能力。 从2 0 世纪6 0 年代中期，首批专家系统在美国开始研制以来，已广泛应用于医 学、数学、教育、工程、地质、生物化学、故障诊断和军事等领域，但在电子设 计自动化( e l e c t r o n i c d e s i g n a u t o m a t i o n ) 方面，专家系统的应用还比较少，特 别是提供嵌入式系统软硬件知识的专家系统。随着电子产品的普遍使用，开发能 够使用辅助电子设计的专家系统也成为了制造业信息的当务之急。本文便是在这 个背景下研究“嵌入式仪表设计专家系统”的推理机。 “嵌入式智能仪表设计专家系统”基于专家的知识积累和数据挖掘技术建立 了智能仪表设计专家知识库、规则库和案例库，利用人工智能技术为智能仪表专 业设计人员提供智能化、建设性的设计帮助。区别于传统的程序，通过模拟专家 和思维过程，利用知识来推理出结果，其结构可表达为“专家系统= 知识+ 推 理”，知识库是基础，推理机是它的核心。本文着重论述了推理机的设计和实现 过程。 本文研究了，基于案例的推理和基于规刚的推理相结合的推理方法。智能仪 表设计的现有案例数据对于设计人员具有非常重要的参考价值，在多数情况下， 设计要求往往和已有的成功设计案例具有较强的相似性。但是，基于案例的推理 方法在支持创新性设计上提供的支持非常有限，因此本系统采用基于规则和语义 网络的推理方法提供创新设计支持。 为了解决了大容量数据推理，时间上的可行性问题。根据嵌入式智能仪表设 计的基本原理、设计特点和关键技术，对传统遗传算法进行导向性定制并成功运 用到基于规则的的推理机当中：我们把多级分类索引技术和同异反参数选择技术 引入基于案例的推理过程。 借助本系统，具备基本设计知识的设计人员便可以根据设计需求和现有条件 给出专家程度的成熟的组合设计方案以及相关软、硬件模块和元器件的推荐方 案，可以最大限度地扩展设计人员的知识获取能力，缩短智能仪表设计周期，在 提高设计质量、可靠性和通用性的前提下为技术创新争取时间和提供平台。专家 系统在嵌入式系统智能仪表开发平台中的应用，能够极大的提高企业竞争力，对 于促进产业的发展具有现实的迫切性。 _ 关键词；专家系统；摊理机；仪表设计；优亿搜索：遗传算法i 多级索引 d e s i g na n d i m p l e m e n t a t i o n o f r e a s o n i n g m a e b l n e i n e x p e r ts y s i t m f o r e m b e d d e d m e t e r d e s i g n a b s t r a c t a b s t r a c t t h eu l t i m a t ea i mo fa r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ei st os i m u l a t et h eh u m a nt h o u g h ta n d c o n d u c t r e a s o n i n gp r o c e s s a s o n ea p p l i c a t i o n - o r i e n t e db r a n c h o fa r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ，e x p e r ts y s t e mi st h ei n c o r p o r a t eo ft h eu t i l i t yo fa 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 mi sb a s i c a l l yo n ec o m p u t e rp r o g r a mw h i c h 嘲a p p l yk n o w l e d g ea n d c o n s e q u e n c ei no n es p e c i f i ca r e ai ns e t t l i n gt h ep r o b l e m sw i t ht h eh u m a ne x p e r tl e v e l ， i th a s t h ea b i l i v yt ow o r kw i t he x p e r tl e v e lo f k n o w l e d g e ，e x p e r i e n c ea n dc a p a b i l i t y e v e rs i n c e1 9 6 0 sw h e nt h ef i r s tg e n e r a t i o no f e x p e r ts y s t e mw a sd e v e l o p e di nt h e u s a ，i th a sb e e nw i d e l ya p p l i e di nv a r i o u sf i e l d so f m e d i c i n e ，m a t h e m a t i c s ，e d u c a t i o n ， e n g i n e e r i n g ，g e o g r a p h y ，b i o c h e m i s t r y , f a u l t - j u d g m e n ta n dm i l i t a r y a n ds oo n h o w e v e r , e x p e r ts y s t e mw a sr a r e l yu s e di ne l e c t r o n i cd e s i g na u t o m a t i o n ，e s p e c i a l l y f o re m b e d d e ds y s t e mh a r d w a r ek n o w l e d g et y p e ，w i t ht h ep r e v a i l i n ga p p l i c a t i o no f e l e c t r o n i cp r o d u c t s ，d e v e l o p i n gt h ee x p e r ts y s t e mt h a tc a na i dt h ee l e c t r o n i cd e s i g n h a sb e c o m ea nu r g e n ta f f a i r t h i se s s a ya i m st or e s e a r c ho nt h er e a s o n i n gm a c h i n eo f “e m b e d d e dm e t e rd e s i g ne x p e r ts y s t e m 。 “e m b e d d e dm e t e rd e s i g ne x p e r ts y s t e m e s t a b l i s h e st h ei n t e l l i g e n tm e t e rd e s i g n e x p e r ts y s t e mk n o w l e d g ed a t a b a s e ，r u l ed a t a b a s ea n dc a s ed a t a b a s eo nt h eb a s i so f e x p e r tk n o w l e d g ea c c u m u l a t i o na n dd a t am i n i n gt e c h n o l o g y , a n da p p l ya r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c em e t e rt oa i dp r o f e s s i o n a li n t e l l i g e n tm e t e rd e s i g n e r sw i t hi n t e l l i g e n ta n d c o n s t r u c t i v eh e l po nt h ed e s i g n d i s t i n c tf r o mt h et r a d i t i o n a lp r o c e s s ，i th a ss i m u l a t e d t h ee x p e r tt h i n k i n gp r o c e s sa n du s e ds u c hk n o w l e d g et og e tt h er e s u l t s ，t h e r e f o r ei t s s t r u c t u r ec 孤h ec o n c l u d e da s e x p e r ts y s t e m = k n o w l e d g e + c o n s e q u e n c e w i t h k n o w l e d g ed a t a b a s ea sf o u n d a t i o na n dc o n s e q u e n c em a c h i n ea si t sc o r e t h i se s s a y f o c u s e so nt h ed e s i g na n dr e a l i z a t i o no f t h i sr e a s o n i n gm a c h i n e t h i sp a p e rs t u d i e so nt h ec o n s e q u e n c em e t h o dc o m b i n e dw i t ht h eo n eb a s e d0 1 1 c a s e sa n dt h eo n eb a s e do nr u l e s t h ee x i s t i n gd a t ao nc a s e so fi n t e l l i g e n tm e t e rh a v e v e r yi m p o r t a n tr e f e r e n c ev a l u ef o rd e s i g n e r ss i n c eu n d e rm o s tc i r c u m s t a n c e st h e d e s i g nh a v es t r o n gs i m i l a r i t y 谢也t h ee x i s t i n gs u c c e s s f u lc a s e s h o w e v e r , t h e c a s e b a s e dc o n s e q u e n c em e t h o dp r o v i d e sl i t t l es u p p o r to nt h ei n n o v a t i o nd e s i g n , t h u s t h i ss y s t e mu s e sr u l e - b a s e da n dl i n g u i s t i cn e t w o r kc o n s e q u e n c em e t h o d st os u p p o r t i n n o v a t i o ni nd e s i g n f o rt h ep u r p o s eo fs e t t l i n gt h ev a s t - a m o t m td a t ac o n s e q u e n c e ，a n dt h eu s a b i l i t yi n t i m e ，w eb r i n gt h em u l t i s o r t i n gi n d e xt e c h n o l o g ya n ds p ap r e f e r e n c et e c h n o l o g yt o d e s i g na n di m p l e m e n t a t i o no f r e a s o n i n gm a c h i n ei ne x p e r ts y s t e mf o re m b e d d e dm e t e rd e s i g n a b s t r a c t t h ec a s e b a s e dc o n s e q u e n c ep r o c e s so nt h eb a s i so fp r i n c i p l e ，d e s i g nf e a t u r ea n dk e y t e c h n o l o g yo fe m b e d d e di n t e l l i g e n tm e t e rd e s 近弘，t h i si sa l s od o n e 撕mt h e s u c c e s s f u la p p l i c a t i o no fo r i e n t e dc u s t o m i z a t i o no nt r a d i t i o n a lg e n e t i ca l g o r i t h mo n r e a s o n i n gm a c h i n e w i t ht h i ss y s t e m e v e nd e s i g n e r sw i t l lb a s i cd e s i g nk n o w l e d g ec a ng i v eam a t u r e c o m b i n e db l u e - p r i n ta n ds u g g e s t e dp r e c e p t0 nr e l a t i v es o f t w a r e ，h a r d w a r ea n dp a r t s o nt h eb a s i so fd e m a n di n d e s i g na n dc u r r e n tc i r c u m s t a n c e s i nt h i sw a y ；t h e d e s i g n e r s a b i l i t yt oa c q u i r ek n o w l e d g ei sr a i s e d ，t h ec y c l eo ft h ei n t e l l i g e n tm e t e r d e s i g ni ss h o r t e na n dt i m ea n dp l a f f o r mf o ri n n o v a t i o no nt h eb a s i so fl i f t i n gd e s i g n q 叫i t y , s t a b i l i t ya n du n i v e r s a la d a p t a t i o ni sp r o v i d e d t h ea p p l i c a t i o no fe x p e r t s y s t e mi ne m b e d d e ds y s t e mi n t e l l i g e n tm e w rd e v e l o p i n gp l a t f o r mc a ng r e a t l y i m p r o v et h ec o m p e t i t i v es t 陀【l g t ho fe n t e r p r i s e sa n dt h e r e f o r eh a sg e n u i n eu r g e n c yi n t h ep r o m o t i n go f i n d u s t r yd e v e l o p m e n t - k e yw o r d s ：e x p e r ts y s t e m ；r e a s o n i n gm a c h i n e ；m e t e rd e s i g n ； o p t i m i z a t i o ns e a r c h ；g e n e t i ca l g o r i t h m ；m u l t i - l e v e li n d e x l l i 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现第一章绪论 第一章绪论 随着世界经济的高速发展和工业竞争的日益加剧，卖方市场开始向买方市场转变，产品 成本、质量和研发周期正越来越被人们所重视并成为企业参与市场的关键竞争力所在，也 关系到其生存和发展之要务。对于产品成本，设计开发在生产中所占的成本只有6 ，但对 产晶总成本的影响却占了7 0 ；对于产品质量，由于制造工艺导致的问题少于设计造成的系 统性品质缺陷；对于开发周期，设计过程不仅自身是整个工序的耗时环节，更很大程度上决 定了后续的周期。 计算机的出现，大大的推动了产品设计环节的改革。产品设计是f 个由用户需求驱动的， 充分考虑产t 钴后续过程中可能发生的各种质量问题与故障信息通过并行设计方法、实现技 术与知识的综合，进行系统化、规范化的设计过程。产品设计实现过程复杂，涉及大量的知 识与信息( 如：设计过程信息、设计结果信息、设计知识与经验信息等) ，而且具有关系复杂、 模犁构造困难等特点。对于这样一个设计过程，如果仅通过设计人员手工来完成难咀获得 令用户满意的设计结果。因此，产品设计需要强有力的工具与系统的支持，将计算机技术引 入到产品设计中，开发计算机辅助工具与系统是发展的盛然。 本文提及的“嵌入式系统智能仪表开发平台专家系统”的设计目标是建立智能仪表设计 专家知识库，为智能仪表专业设计人员提供智能化、建设性的设计帮助。根据设计人员的具 体设计需求和现有条件给出专家程度的相关软、硬件模块库以及成熟的组台设计方案，可以 昂大限度盘扩展设计人员的知识获取能力，缩短智能仪表设计周期，提高创新能力。推理机 则是决定系统功能、性能的关键环节。 本章将从项目背景介绍入手，描述整个系统的功能和框架以及推理机在这一系统中的位 置。进而介绍这一领域的基本知识和概念，以及国内外的相关研究成果。 1 1 项目背景介绍 1 1 1 专家系统功能概述 专家系统是人工智能科学中偏向于应用的一个分支，是人工智能实用化的具体表现【”。 所谓专家系统，是一种智能化的计算机软件系统，运用知识和推理来解决只有专家才能解决 的复魏问题翻。“嵌入式智能仪表设计专家系统”基于专家的知识积累和数据挖掘技术建 立了智能仪表设计专家知识库、规则库和案例库，利用人工智能技术为智能仪表专业设计人 员提供智能化、建设性的设计帮助。 本系统由知识库、推理机、知识获取、解释界面等四部分组成，知识库和推理机是它的 4 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现第一章绪论 核心。它以软硬件模块库和元器件库为基础构建智能仪表设计知识库，根据嵌入式仪表的设 计规律以及各种流量仪表的特点构筑规则库和推理机制。将宴际应用需求通过专家系统的人 机接口后，系统通过接收用户提出的设计需求，结合知识库中的相关内容，自动推理，给出 智能仪表的概奄设计和软硬件的原理设计方案并给出模块、元器件、嵌入式处理器的选型， 最后由用户选择和优化，得出最终的设计方案。系统将在整个交户过程中通过学习自我完善， 最终将完善的设计方案经过评定认证之后作为案例库存入系统。 借助本系统，具备基本设计知识的设计人员便可以根据设计需求和现有条件给出专家程 度的成熟的组合设计方塞以及相关软、硬件模块和元器件的推荐方案，可以最大限度地扩展 设计人员的知识获取能力，缩短智能仪表设计周期，在提高设计质量、可靠性和通用性的前 提卜为技术创新争取时间和提供平台。 以设计流量计为例：某设计人员给出目标产品的设计方式( 插入式、电磁式、孔扳式、 超声波式、涡街式等) ，同时指定功耗，电压等性能指标，系统可以根据用户设计要求通过 专家知识库给出下一阶段的设计方案，确定可选的元器件库、硬件模块库以及对应的软件模 块库等。同叠寸，设计人员选定某个元器件或者模块时，给出相应的搭配方案建议。 特定的用户在具体的设计过程中，会形成一定的设计习惯和设计偏好。本专家系统平台 能够将这种设计习惯和偏好学习起来形成知识，并将这种习惯和偏好应用与这一具体用户在 未来的设计过程中，提高用户的工作效率。同时，设计专家可以提交的设计结果将不断扩充 系统的案例库，或者根强技术的变革和元器件产晶的升级而更新领域知识，从而不断增强系 统的功能。 1 1 2 专家系统研究内容 支持创新设计的嵌入式仪表设计专家系统的关键研究内容主要分为以下几方面 1 1 2 1 知识表达 流量计嵌入式系统设计的知识，不仅包含许多经验类的表层知识，而且包含许多系统原 理性的深层知识，因而单一选择某一种袁达方式都不能尽善尽美。为此，我们拟选择以产生 戏规则和语义网络相结合的设计知识表达方法，其中前者主要用于经验类知识的表达，后者 主要用于知识深层表达，包括实体结构、层次及实体间因果关系等。相关知识可通过对象标 记建立与模块器件库和设计案例库的关联。在设计过程中，主要针对流量仪表的设计特点 如元件功耗常用程度。电压要求，具体功能等性能指标进行细分。 1 1 2 2 知识获取 专家系统用于领域问题求解必须依赖与其知识库的容量、质量，而知识获取就在于建筑 嵌入式仅表设计专家系统推理机设计与实现 第一章绪论 出上述要求的知识库。知识获取是专家系统建造的关键环节，亦是建造专家系统的“瓶颈”。 本系统知识获取方法主要有三种。第一种方法是通过知识工程师获取知识。知识工程师 在知识获取过程中协调领域专家进行领域知识的形式化，通过知识获取界面生成专家知识 库。第二种方法是领域专家通过知识编辑器直接将自己的知识和经验存入知识库，在这种方 法中，知识编辑器提供一个具有一定格式的对话界面，领域专家按照对话要求输入知识。专 家输入界面的设计应具有简单，易操作的特点。第三种方法是通过知识学习模块从用户的设 计过程的阶段性步骤、新的案例以及信息收集模块的交互中获取新知识。 在知识获取过程中，机器学习算法、知识，学习文本的生成、知识的形式化及知识库的建 立、知识库的调试、精练与维护将起到关键的作用，现在机器学习算法主要有机槭学习、归 纳学习、类比学习、联接学习等多种学习方法。对比各种算法，并结合我们这个系统的实际 情况，我们将根担备种算法的特长结合系统需求采用机械学习+ 归纳学习+ 类比学习的方 法。 1 1 2 3 推理机实现 推理机用来根据规则或其他知识库里的知识及推理机的输入条件，进行启发推理、算法 推理，求解得出结论。现在常用的推理机控制策略主要有：数据驱动控制策略、目标驱动控 制策- 混合控制策略、冲突仲裁策略。嵌入式仪表的设计具有过程化的显著特点，需要专 家系统在现有条件的知识下提供后续设计的方案选择，是典型的正向推理的方式。因此本系 统将采用数据驱动控制策略进行推理，利用数据库系统提供的s q l 语言和脚本语句予以实 现。 智能仪表设计的现有案例数据对于设计人员具有非常重要的参考价值，在多数情况下， 设计要求往往和已有的成功设计案例具有较强的相似性。因此本系统采用基于案例的推理和 基于规则的推理相结合的方法。对于和已有案例相似的设计工作。按如下四个步骤操作： 】) 搜索案例库中最相似的案例； 2 ) 利用所找到的案例的信息和知识进行后续设计； 3 ) 在已有案例不能完全满足设计需求时，完成相应的修改，得到最终设计成果： 4 ) 保存耨的案例，为将来的设计提供帮助。 但是，基于案例的推理方法在支持创新性设计上提供的支持非常有限，因此本系统采用 基于规则和语义网络的推理方法提供创新设计支持。 创新设计过程中，推理机首先根据用户需求或条件，结合知识库中的嵌入式系统设计知 识，从计算、存储、通信、i o 等维度对目标系统的设计空间进行启发式搜索，构造目标系 统的体系结构和框架。该过程利用用户需求与知识库提供的约束模型，采用约束求解算法进 行空阁裁减，以提高设计效率。 6 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现第一章绪论 在耻基础上，推理机根据设计过程的基本规则和目标系统的需求访问相应的元器件，模块 库，给出用户可选择的元器件、软硬件模块以及相应的配置建议。 对推理阶段可能生成的多项设计方案，根据用户提供的评价准则，对推理的结果进行性 能、功耗、成本的综合评估，为用户提供最优或近似最优的设计方案。 晟后，基于规则的验证机制可以检测用户在创新设计过程中设计的合理性，减少设计人 员的设计失误。 1 1 2 4 解释机制 专家系统的解释机制也是一个非常重要的过程。对于刚接触专家系统的设计人员，往往 会对系统在设计过程中的推理过程和建议方案存在疑问。因此，专家系统的设计必须能够在 不同层面上提供健全的解释机制。解释机制能够根据用户的提问，对结论、求解过程以及系 统当前的求解状态提供合理性说明。解释机制的作用包括：e s 生成中对k b 的调试；e s 原型 测试；用户使用中的运行解释；起某种程度上的“教师”作用。 本系统在设计专家系统的解释机制时，主要从以下几个方面设计： 1 ) 建立适当的人机接口：即用户与专家系统进行交互的界面要恰当； 2 ) 建立对应于由推理机生成的推理路径：动态解释类型与所选取的静态解释内容问的 关联，并记录相应的推理路径及信息。 3 ) 建立易于用户接受的解释信息的表达方式：即解释的叙述问题便于用户理解、接受； 4 ) 建立并组织好所有的静态解释信息；它是实现动态运行过程解释的前提，即解释空间。 1 1 2 5 学习功能 智能仪表的设计过程对于专家知识库的正确性和完备性是非常有效的验证过程。设计人 员在系统使用过程中的反馈信息对于知识库的更新有直接的作用。当设计结果是从以前的案 例经过明显修改而得到时，新的案例存入案例库，并在两个案例之闻建立“差异”链接关系。 当设计结果是通过基于规则的方法解决时同样在新的设计成果建立一个新的案例。本系统 学习过程的主要目标是案例库，但系统也可以在设计过程中通过人机交互更新它的通用知 识。另一方面，特定设计人员在设计过程中会形成备自的设计习惯和设计偏好。系统的学习 功能也提供个性化的机制，将个人的设计习惯和偏好组织成个人知识库。这样在该设计人员 来来的设计过程中，系统将根据他的个性化特点提供设计帮助。将系统知识库和个性知识库 结合的学习机制能够提高设计人员的工作效率。 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现 第一章绪论 1 1 3 专家系统整体框架 1 1 3 1 系统层次结构 本系统采用采用j 2 e e 絮构，用户通过浏览器输入设计需求和得到输出结果，知识库将保 存在后台，系统推理也将在后台实现。其总体结构如瞰1 1 所示： w e bb r o w s e r 交 用户需求信息处理 互 知识库查询 模块下载 薯 守 模块上传 w e b p a g e l h t t 9 ii x m l i w e b s e r v e r l w e bs e r v e r l a p p l e t g t ； l a p p l e t 库 l s e r v l e d j s pls e r v l e t ) s p x m l nn x m 卜 n u0n8 e j b 、推理机、 务尚尚尚豳 图1 1 专家系统总体架构 系统总共包括四层：用户界面层、页面服务器层、逻辑层和数据层。 1 ) 用户界面层 用户界面层为终端用户提供与系统进行交互的工具，它主要由一系列放在w e bs e r v e r 上 可下载的a p p l e t 和w e b 页面组成，这些a p p l e t 嵌于w e b 页面中，用户可以通过访问页面激活 对应a p p l e t 。用户界面是实现用户与系统的信息交流的人机交互接e l ，向用户显示、打印推 理过程并对结论加以说明，便系统摆脱黑箱操作模式而拥有透明性，这一点对比较有设计经 验的用户尤其重要1 3 1 。 2 ) 页面服务器层 t用户界面层+页藤服务器层上逻辑层下数据王 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现 第一章绪论 页面服务器层是系统的w 曲服务器，主要f h a p p l e t 库及s e r v l e f f j s p 组成，页面服务器层处 理客户端( b r o w s e r ) 的请求，调用逻辑层的业务逻辑八推理机等，完成对用户输入信息的处 理，并生成结果h t m l 页面返回给用户。 3 ) 逻辑层 逻辑层为整个系统的处理逻辑，推理机在逻辑层完成。设计过程中，用到的数据有用户 输入的整体特性，有知识库中的不同软硬件模块之问的关联和约束( 如软硬件兼容性、处理 器管脚复用等) ，嵌入式系统设计的原理等。技术人员在设计过程中要对许多模块和器件选 择，连接组合逻辑进行分析、推测和模拟试验，涉及到的知识无论从内容上、作用上还是形 式上都有很大的差别。有静态参数也有动态参数、有固定的规则还有不确定因素等【4 】。阂此 推理机要做到全面考虑各种需求，采用分阶段方式进行。 4 ) 数据层 数据层保存系统的所有数据，包括元器件库、模块库、模型库、规则库，以及实际的模 块文件。元器件库存放晟基础的仪表单元元器件，按元器件的不同类型分别建立数据库 表，详细描述元器件属性。模块库是仪表组成单元模块，按模块的不同类型分别建立数 据库表，详细描述模块属性，特别是接口属性。模型库是一种类型仪表的模块构造模型，帮 助设计者选择仪表合适的模块构造。规则库以模块的输入输出方式、所需满足的各种特性为 祭件，确定用于推理的规则结构。模块文件是一系列物理文件清单，包括电路原理图，布线 图，元器件清单，软件子程序等，在模块文件中给出了它们的链接路径。 1 1 3 2 用户操作功能 在用户界面上，主要功能模块如图1 2 所示。 图1 2 用户功能模块划分 明户界面包括新仪表设计、知识库维护、模块及元器件查询、模块下载一l j 传等功能。 9 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现 第章绪论 ) 新仪表设计 新仅袁设计是一个用户不断输入需求、系统不断调整反馈最终得出结论的过群，其体的 推理过程在逻辑层完成。 2 ) 知识库维护 知识库维护包括元器件、模块数据的导入和维护，仪表模型的建立和维护，规则库的建 立和维护。 3 ) 模块及元器件查询 模块及元器件查询为用户提供方便的查询功能。 4 ) 模块下载 由于模块文件不是保存在用户计算机上，因此当用户确定一个仪表设计后，需从服务器 下载响应的模块，系统提供按整个设计批量下载以及单独下载的功能。 5 ) 模块上传 当用户有新的模块需要加入模块库中时，提供模块上传功能，以维护知识库的一致性。 1 1 3 3 此架构的特点 1 ) 系统重用性好 系统采用基于组件和分层部署的方法，提供一个柔性的开发平台，使得新增应用系统、 扩展老系统的新功能、改变不同的显示界面、扩展不同的应用平台( 数据库、应用服务器) 都非常容易； 2 ) 集成性好 系统基于j 2 疆架构，j 2 e e 可以支持对c o m ，d c o m ( 通过j n d l ) 、c o a 对象、1 a v a b e 、 e j b 、r m i 、w e b s e r v i c e l 拘集成和调用，且系统提供的应用集成代理也可集成各种应用； 3 ) 跨平台性能好 系统各种应用服务组件均用j a v a 编写，因而系统的跨平台性能较好，能运行在各种操作 系统平台之上，充分保护用户的硬件资源； 4 ) 可扩展性高 系统采用基于组件的支持方法，把各个功能切分的很细，使得系统功能的扩展非常容易， 可_ 以充分适应不同档次用户的要求，低端用户可平滑地过渡到商端： 崴入式仪表设计专家系统推理机设计与实现 第一章绪论 5 ) 对w e b 支持较好 系统是一个基于w 曲架构的系统，a p p l e t 、s e r v l c t 、x m l 技术的采用，既提商了系统的 效率，又方便了系统与w e b 麻用的集成 1 2 领域知识和相关研究 1 2 1 人工智能和专家系统 1 2 1 1 人工智能的诞生 在人工智能产生之前，对于方案设计这类推理型问题的处理显得无能为力，面人们在现 实生活中用到的推理型工作方式却根常见，因此利用计算机来模拟人的这种推理思维就显得 尤为重要，这就使得人工智能的发展成为必然。再者，从计算机科学和计算机工程的观点看， 人工智能也是计算机研究和应用发展到一定阶段的产物。 人工智能的诞生始于1 9 5 6 年1 5 j ，由当时的年轻数学助教、现s t a n f o r d 大学教授m c c a r t h y 等人发起，十几名从事数学、心理学、信息科学和计算机科学等方面的青年学者在美国 d a r t m o u t h 大学举办的为期两个月的夏季学术讨论班。这次会议第一次正式使用了“人：【智 能”这一术语，从而开始了人工智能的发展。 人工智能的根本目的是利用计算机模拟人的思维进行推理活动，尤其是在人类专家如何 织决领域内的一些难题方面。在早期的发展过程中，许多学者都在致力于探索人脑的神经网 络结构，希望能通过对人类思维的普遍模式和规律的研究，在真正理解人的思维机理的基础 上，实现对智能活动的模拟。由于这种微观机理的模拟途径涉及到许多学科领域，异常艰难 复杂。也超越了当时的现实可能性。所以这种思想曾一度阻碍了人工智能的发展。后来，科 学家们开始对过去的思想和途径进行反思，得出的结论是应该将人工智能研究从微观机理探 索转向宏观研究人类思维活动的方向，特别是着重研究人类专家如何解决某些特定领域的难 豚，而人类专家解决领域内问鼷的关键是利用他们丰富的知识和推理能力由此产生了以专 家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。自6 0 年代由s t a n f o r d 丈学开发的名为 d e n d r a l 的推断化学分子结构的专家系统开始应用以来，专家系统开始蓬勃发展，如7 0 年 代开发的诊断和治疗传染性血液病的专家系统m y c i n 和矿藏勘探的专家系缆 p r o s p e c t o r , 8 0 年代开发的为美国著名计算机公司d e c 做v a x 机硬件配置的专家系统 ) ( c o n ，结构分析设计系统s a c o n 等等。国内的如上海计算所的“内科病诊疗系统气某自 动化所的“石油测井解释系统”1 6 】，机械设计方面的有华中理工大学所研制的机械零部件设 计专家系统( c d d e s ，i s p c a d ，z j c a d ，d a m w e s ) 等。【7 1 赣 式仪表设计专家系统推理机设计每实现第一章绪论 5 ) * j - w e b 支持较好 系统是一个基t - w e b 架构的系统，a p p l e t 、s g g v t c t 、x m l 技术的采用，既提高了系统的 效率，叉方便了系统与w e b 麻用的集成 1 2 领域知识和相关研究 1 2 1 人工智能和专家系统 1 2 1 1 人工智能的诞生 在人工智能产生之前对于方寨设计这类推理型问题的处理显得无能为儿，而人们在现 实生活中用到的推理型工作方式却很常见，因此利用计算机来模拟人的这种推理思维就显得 尤为重要，这就使得人工智能的发展成为必然。再者，从计算机科学和计算机1 1 程的观点看， 人丁智能也是计算机研究和应用发展到一定阶段的产物。 人工智能的诞生始于1 9 5 6 年胪j 。出当时的年轻数学助教、现s t a n f o r d 大学教授m c c a r t h y 等人发起，十几名从事数学、心理学、信息科学和计葬机科学等方面的青年学者在美国 d a r t m o u t h 大学举办的为期两个月的夏季学术讨论班。这次会议第一次正式值井j 了“人工智 能”这一术语，从而开始了人工智能的发展。 人工智能的根本目的是利用计算机横拟人的思维进行推理活动，尤其趋在人类专家如何 解决领域内的一些难题方面。在早期的发展过程中许多学者都在致力于探索人脑的神经网 络结构希望能通过对人类思维的普遍模式和规律的研究，在真正理解人的思维机理的基础 上，实现对智能活动的模拟。由于这种微观机理的模拟途径涉及到许多学科领域，异常艰难 复杂，也超越丁当时的现实可能性，所以这种思想曾一度阻碍了人工智能的发展。后来，科 学家们开始对过去韵思想和途径进行反思，得出的结论是应该将人工智能研究从微观机理探 索转向宏观研究人类思维活动的方向，特别是着重研究 类专家如何解决某些特定领域的难 题，而人类专家解决锈域内伺鼹的关键是利 寻他 f 丰高的知识翱推理能力，由此产生了丝专 家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统。自6 0 年代s t a n f o r d 大学开发的名为 d e n d r a l 的推断化学分子结构的专家系统开始应用以来，专家系统开始蓬勃发展如7 0 年 代开发的诊断和治疗传染性血液痛的专家系统m y c i n 和矿藏勘探的专家系统 p r o s p e c t o k8 0 年代开发的为美国著名计算机公司d e c 做w l 跏硬件配覆的专家系统 x c o n ，结构分析设计系统s a o o n 等等。国内的如上海计算所韵“内科瞒诊疗系统气菜自 动化所的“石油测井解释系统”问，机械设计方面的有华中理工大学所研制的机械零部件设 计专家系统( c d d e s i s p c a d ，z j c a d 。d a m w e s ) 等。1 7 1 计专家系统( c d d e s i s p c a d ，z j c a d 。d a m w e s ) 等。1 7 1 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现第章绪论 1 2 1 2 专家系统的提出 专家系统实际上是一套能在某特定领域内利用知识和推理，以人类专家水平去解决该领 域中困难问题的计算机程序，它具有能在专家级水平上工作的知识、经验和能力。尽管专家 系统是一种计算机程序，但它又有别于传统的程序传统的程序结构可以表达为“传统程序 = 数据十算法”而专家系统主要集中在符号的处理上，通过模拟专家和思维过程，利用 知识来推理出结果，其结构可表达为“专家系统= 知识+ 推理”，主要适用于基于知识的 推理过程。 一般认为，专家系统主要由知识库、推理机、知识获取机制和用户接口四个部分组成， 其核心是知识的获取、存放专门知识的知识库和利用知识解决实际问题的推理机。 专家系统之所以能不断得到研究和发展，主要是因为它有如下优点： 】) 以专家水平工作； 2 ) 避免了人类专家由于疲劳、遗忘等因素所造成的影响； 3 ) 为专家知识提供了存贮手段和传授途径，易于继承，避免在知识的继承上花费太多 的时间； 4 ) 比培养人类专家容易且节省经费。 1 2 1 3 智能技术在设计中的应用 人工智能是一门新兴的学科，近年来得到了迅猛的发展并广泛应用于制造业、消费性产 品、金融、管理和医药等各行业。传统的a i 研究领域主要包括了问题求解和规划、机器人、 计算机视觉、神经网络、遗传算法和机器学习等内容。而基于事例的推理、粗糙集理论和智 能a g e n t 则是a 1 研究领域中新的热点问题f 8 l 。应用a l 技术进行产品设计是一个新兴的研究领 域。目前，基于知识的系统( k b s ) 正逐渐应用于过程设计和产品设计中。 i ) 基于知识的系统在过程设计中的应用 基于知识的系统的优点在于它能很好地管理工业生产的过程，尤其能够更好地适用于自 动化生产，特别适用于c i m f c o m p u t e r i n t e g t a l e d m a n u f a c t u r i n g ) _ p a r k k h o s h n e v i ：f 1 9 9 2 年开发了实时计算机辅助过程规划统( r t c a p p ) 9 ，该系统实现了棱镜部件设计及棱镜生 产过程的并行设计，可向设计者提供了每一个增加的设计功能的生产成本反馈信息，使设计 者可以选择最低成本的设计方案。r t c a p p 是一个可进行部件及其生产过程同步设计的并行 工程软件实现工具。 s s e m a k u l a & c l o y d 于1 9 9 4 年开发了d q a c a p p 系统f 埘。该系统主要应用于生产线的柔 性制造环境d d y n a c a l ) p 系统由标准动态规划( s p l a n ) 和动态过程规划系统o p l a n ) 组成。 其中，s p l a n 根据c a d 文件的输出结果，确定整个生产线中的加工过程规划，并根据生产 嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现 第一章绪论 系统的资源对这些过程进行决策评价，将可行的实现参数传输给d p l a n d p l a n 主要功能 是验证由s p l a n 所筛选出的过程规划的有效性。 2 ) 基于知识的系统在产品设计中的应用 目前，基于知识的系统已应用于产品设计的各设计层面，如设计评价、方案设计等各种 设计活动。 l o n d o n 等人于1 9 9 2 年开发了应用于产品初步设计中成本和可制造性评估的专家系统 e c m g i ”】。该系统在设计的实现过程中，尽可能早地向设计者提供初步的设计方案的加工成 本估计及可制造性的反馈意见。e c m g 系统被设计成一个通用化、用户化的软件工具。包括 两个软件包：e c m g 软件包帮助设计者得出初步的设计方案的成本估算，了解可制造性参数 对设计方案的影响：现修改或添加功能。 l a is & h - y 于1 9 9 3 e c m g e d i t 软件包可帮助设计者对知识库或成本估算模型单独实年开 发了面向装配设计的基于知识的专家设计系统i l ”。该系统实现了产品装配性分析并根据 分析结果，对设计方案提出改进建议。系统中知识来源于实际设计经验和装配j 二具书，系统 中推理机制为启发式推理。 s y a n 于1 9 9 4 年开发了表面