（计算机软件与理论专业论文）基于产生式规则的科技项目评估专家系统研究与实现.pdf

东北大学硕士学位论文 摘要 基于产生式规则的科技项目评估专家系统研 究与实现 摘要 专家系统( e s ) 是人工智能领域的一个重要组成部分。目前专家系统大多采 用产生式系统( p r o d u c t i o ns y s t e m ) 技术实现，产生式规则表示法则是产生式系 统中用来表示专家知识的基本方法。本文提出基于关系数据库表示产生式规则的 思想，同时，提出了一种称为“分类编码产生式规则”的专家系统知识表示方法， 该方法实质性的改进了传统的产生式规则，可有效地解决基于规则专家系统存在 的知识组合爆炸及由此带来的搜索匹配效率低的问题。 关系数据库( r d b m s ) 有一套完整的关系理论基础，其强大的数据存储、检 索、组织及管理能力正是当前知识库系统所需要的。因此，在r d b m s 下实现知 识表示的机制是很有价值的。产生式规则的数据结构是一种不规范性图形结构， 本文在仔细研究了产生式规则的数学模型后，结合关系数据库的特点，提出了“分 类编码”的思想：将产生式规则前件和后件逐层分类、标志，将具有非规范性数 据模型的产生式规则分解为具有线性表结构的规则元素，再将规则元素及其关系 存于规则元素表及规则元素关系表中，最后，利用规则的前件和后件将规则元素 重新链接成产生式规则。 本文以某科委的科技项目评估为背景，以克服“同行评议法”的人为因素对 评估结论的正确性、公正性和科学性，受咨询专家的影响，提出在经知识工程师 抽耿咨询专家的知识基础上，建立科技项目评估专家系统( e t p e s ) ，并由e t p e s 进行科技项目的立项评估活动。 本文共有五部分，第一部分是关于专家系统和科技项目评估的介绍，由此引 出e t p e s 的设计方案；第二部分是对知识、知识表示和知识获取的概念和方法的 理解和思考；第三部分是对开发e s 的技术、方法和步骤的引入，为后面的工程 实现做准备；第四部分是本人所作的研究工作，主要内容：( 1 ) 课题的知识获取 方法：( 2 ) 课题的知识表示( 3 ) 推理机的设计；第五部分是实现e t p e s ，从总 体设计到每个功能模块的开发都有论述和介绍。 关键词专家系统知识获取产生式规则产生式系统知识表示项目评估 i i 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t r e s e a r c ha n d i m p l e m e n t a t i o n o fe t p e s b a s e do np r o d u c tr u l e a b s t r a c t e x p e r ts y s t e m i so n eo fm o s t i m p o r t a n tp a r t si na if i e l d a tp r e s e n t ，e si sm o s t l y i m p l e m e n t e db yp r o d u c t i o ns y s t e m t h er e p r e s e n t a t i o no fp r o d u c tr u l e i st h eb a s i c k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n t o e x p e r t s k n o w l e d g e t h e a r t i c l e a n a l y s e sk n o w l e d g e r e p r e s e n t a t i o no fp r o d u c t r u l eb a s e do nr e l a t i o nd a t a b a s e a tt h es a m e t i m e ，i no r d e rt o s o l v et h ep r o b l e mo f k n o w l e d g ee x p l o s i o ni nc o m b i n a t i o na n d i n e f f i c i e n tm a t c h i n gi n s e a r c h i n gr u l e s ，i tp u t sf o r w a r d ss o m eo p t i o nt h a tk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o nn a m e d “c l a s s i f i e da n dc o d e dp r o d u c tr u l e ”w h i c hi m p r o v e st h et r a d i t i o np r o d u c tr u l e i n n a t u r e r d b m sh a sb a s e do nas e r i e so f i n t e g r a t e dr e l a t i o nt h e o r i e sa n d i t ss t r o n ga b i l i t y o fs t o r i n g ，i n d e x i n g ，o r g a n i z i n ga n dm a n a g i n gd a t ai sn o wn e e d e db yk n o w l e d g e s y s t e m i ti sv a l u a b l et o s t u d yt h i sp r o b l e m t h es t r u c t u r eo fp r o d u c tr u l e s i sn o t c a n o n i c a lg r a p h i c s ，t h e nt h ea r t i c l ep u t sf o r w a r d st h eo p t i o no f “c l a s s i f i e da n dc o d e d ”： c l a s s i f y i n ga n dc o d i n gt h ef r o n tp a r ta n d t h eb a c kp a r to fs o m ep r o d u c tr u l e s t e pb y s t e p t h em o s ti m p o r t a n tt h i n gi st or e d u c et h ep r o d u c t r u l ew i t ht h en o tc a n o n i c a ld a t a m o d e lt or u l ee l e m e n t sw i t hl i n e a r i t yt a b l e t h ef o l l o w i n gi st os t o r et h er u l ee l e m e n t s a n dt h e i rr e l a t i o ni n t oe l e m e n t st a b l ea n de l e m e n tr e l a t i o nt a b l e a tl a s t ，i ti sl i n k i n gt h e f r o n ta n db a c kt o g e t h e rt ob ep r o d u c tr u l e u n d e rt h eb a c k g r o u n do fe v a l u a t i o no ft e c h n o l o g yp r o j e c tf o rs c i e n c ec o m m i t t e e o fs o m e p r o v i n c e ，t h ea r t i c l ea n a l y s i st h eh u m a n f a c t o r so f “c r a f tb r o t h e rc o m m e n t i n g m e t h o d ”a n dt h er e s u l ti s ：t h ec o r r e c t n e s s ，j u s t n e s s ，a n ds c i e n c eo ft h ec o n c l u s i o no f e v a l u a t i o ni se f f e c t e ds e r i o u s l y w es u p p o r tt h a tt h ee v a l u a t i o no ft e c h n o l o g yp r o j e c t e x p e r ts y s t e m e v a l u a t e st h ep r o j e c ta f t e rk n o w l e d g ee n g i n e e rg o tt h ek n o w l e d g ef r o m t h ec o n s u l te x p e r t s t h ea r t i c l ec o n s i s t so f 5p a r t s ，t h ef i r s ti si n t r o d u c t i o no fe t p e s ，t h e nt oe n d u c e t h ed e s i g no ft h i ss y s t e m ；t h es e c o n di sa b o u tt h ec o n c e p t so fk n o w l e d g e ，k n o w l e d g e a c q u i s i t i o na n dk n o w l e d g ep r e s e n t a t i o n ；t h et h i r d i s p r e p a r et h et e c h n o l o g y ，m e t h o d s a n ds t e p so fd e v e l o p i n ge sf o rt h ef o l l o w i n gs t a t e m e n t ；t h e f o r t hi sw h a tih a v e i i i 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t s t u d i e d ，w h i c hi n c l u d e st h r e ep o i n t s ：( 1 ) t h ew a y so fk n o w l e d g ea c q u i s i t i o nf o rt h e p r o j e c t ；( 2 ) t h em e t h o do fk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n f o rt h ep r o j e c t ；( 3 ) t h ed e s i g no f l o g i c a lo p e r a t i o nf o rt h ep r o j e c t ；t h ef i f t hi s t oi m p l e m e n tt h ee v a l u a t i o no ft e c h n o l o g y p r o j e c te si n c l u d i n g t h ea l ld e s i g na n de v e r yf u n c t i o n k e yw o r d se x p e ts y s t e m ，k n o w l e d g ea c q u i s i t i o n ，k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n p r o d u c tr u l e ，p r o d u c t i o ns y s t e m ，p r o j e c t e v a l u a t i o n i v 声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取 得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或 撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确 的说明并表示谢意。 本人签名：澎耗唾 日 期：跏步、，d 东北大学硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 专家系统【l l ( e x p e r ts y s t e m ) 是用来完成一系列非常复杂、在过去也许只有 极少数经过高级训练的人类专家才能完成的任务的系统。科技项目的评估通常采 用“同行评议法”【烈，即由一定数量的人类专家评估科技项目。由于人为因素的 影响，对科技项目评估的正确性、真实性、公正性和科学性难以保证【3 1 ，本文提 出通过多种知识获取方式得到领域专家的经验和知识，采用产生式的表示方式存 储在关系数据库中，实现基于产生式规则的科技项目评估专家系统( e v a l u a t i o no f t e c h n o l o g yp r o j e ae x p e r ts y s t e m ) 。 本章概略介绍专家系统和科技项目评估。介绍e s 的定义、发展以及它的前 沿技术。讨论科技项目评估( e t p ) 的作用和发展，同时提出e t p e s 的解决方案。 1 1 专家系统综述 1 1 1e s 的概念 专家系统是人工智能的一个分支 4 】。人工智能的一些领域见图1 i 。 图1 1 人工智能的一些领域 f i 9 1 1 s o m ef i e l d so f a r t i f i c i a li n t e l l i g e u c e 专家系统早期先导耆之一，斯坦福大学的e d w a r df e i g e n b a u m 教授，把专家 系统定义为“种智能的计算机程序。它运用知识和推理来解决只有专家( e x p e r t ) 1 东北大学硕士学位论文第一章绪论 才能解决的复杂问题”。现在的专家系统技术包括专门的专家系统语言、程序以及 为了辅助专家系统开发和执行而设计的硬件。图1 2 描述了一个基于知识的专家 系统。用户提供事实或其他信息给专家系统，相应的收到专家建议或者专门知识。 专家系统内部包括两个主要部分；知识库和推理机。知识库包含有为推理机所使 用和得出结论的知识。这些结论是专家系统对用户询问的响应。推理机是从知识 库中找出知识，并推出薪知识的软件系统，它的推理过程是用于推得所要求知识 的一种搜索策略 5 1 。 图1 2 专家系统的基本结构 f i g 1 ，2 t h eb a s i cs t m t i l r eo fe s i ) e s 的特点 知识工程师通过长时间的与人类专家进行接触而获得知识，然后将知识编码 到知识库中，随后专家评估系统性能并返回意见给知识工程师，这个过程一直循 环，直到系统的性能为专家所满意为止。专家系统具有许多显著的优点：适应性 强；成本低；持久性；复合专家知识；可靠性高；响应快以及始终理智、稳定和 完整的响应。 2 ) e s 的应用范围 专家系统应用广泛，几乎遍布所有的知识领域，其中有些被设计为研究工具， 有些则履行着重要的商业和工业功能。专家系统应用的分类“1 ，如表卜l 所示。 3 ) e s 的适用领域 一个专家系统的适用领域取决于很多因素，在开始建造专家系统之前，有必要 分析e s 的选择是否正确。取决的因素有： 边界( b o u n d a r y ) ：问题域容易确定边界吗? 需求( d e m a n d ) ：该专家系统是否有需求? 专家( e x p e f t ) ：有至少个愿意合作的人类专家吗? 理解( c o m p r e h e n d ) ：专家能够解释他的知识以使知识工程师理解吗? 求解( r e q u e s t & a n s w e r ) ：求解问题的知识主要是启发式和模糊的吗? 由上面的问题可知，e s 最适合于那些没有高效算法解决的情况，即非结构化 2 东北大学硕士学位论文第一章绪论 问题( 1 1 1 一s t r u c t u r e d p r o b l e m ) ，一个非结构化问题就不能有一个较好的算法来解决。 表1 1 专家系统的广义分类 t a b l e1 ，1e x l e n s i v ec a s s i f i c a t i o no f e s 种类 配置 诊断 教学 解释 监测 规划 预测 补救 控制 通用的领域 以正确的方法配置系统的组成 基于已观察到的迹象推断潜在的问题 智能教学使得学生可以问为什么，怎么样和如果会怎样之类的问题，如同 人在教学一样 解释观察到的数据 比较观察数据和预测数据以判断性能 规划行为以产生预期结果 预测给定情况的结果 对问题给定补救措施 管理一个过程，可能要求解释，诊断，检测，预测和补救 1 1 2e s 的发展 e s 技术的发展有着广阔的背景，国外的发展较早，而国内较晚，发展速度很 快。目前，已应用到很多领域。 1 )国外发展状况 在2 0 世纪5 0 年代后期至6 0 年代初，人们编写了大量的以通用问题求解为目 标的程序”1 。其中，最著名的是通用问题求解器，它把人类问题求解的模型归纳 为：长期记忆( 规则) 、短期记忆( 工作内存) 和认知处理器( 推理机) ，这三者 是现在基于规则的专家系统的基础。直到6 0 年代中期，人工智能的主要目标是依 赖少量的知识和功能强大的推理方法来生成智能系统。7 0 年代初期，领域知识才 是建造具有人类专家水平的问题求解器的关键“。随着基于知识系统的广为接受， 产生了许多成功的专家系统。到1 9 8 0 年，专家系统从大学实验室里推出并且出现 商业性产品。随着专家系统的逐渐成熟，e s 的应用领域迅速扩大，而且不断向纵 深发展。 2 ) 国内发展状况 我国对e 8 的研究与开发工作起步较晚，大约始予七十年代，但相对来说，其 3 查! 生茎兰堑主兰堡垒叁 苎二主壁垒 发展速度较快。我国初期e s 开发工作首先在医疗领域展开，先后出现了肝炎诊断 专家系统，子宫癌诊断专家系统等，随后很快进入农业领域。八十年代初，开发 工作相继渗透到交通运输、地质勘探、气象预报等领域。在进行专家系统开发实 践的同时，我国越和e s 研究者在基本领域和基本技术方面也做了大量研究工作。 经各行各业的专家学者与知识工程师的密切协作，我国定会在专家系统的研究与 开发方面赶超世界先进水平【 1 1 3e s 的前沿技术 在未来的几十年内，专家系统将向着实时化( r e a l t i m e ) ，网络化( n e t w o r k ) ， 对象化( o r i e n t e do b j e c t ) 等方向发展。从技术的角度看，专家系统的未来研究的焦 点是学习问题( m a c h i n e l e a r n i n g ) ，模糊控制( f u z z y c o n t r 0 1 ) ，以及人工神经网络 ( a r t i f i c i a ln e u t r a ln e t w o r k ) 。 1 ) 实时专家系统( r e a l t i m e e x p e r ts y s t e m ) e s 技术一半用于数据静态并且无严格时间要求的领域，许多早期的诊断、设 计和配置e s 都显示了这样的特性。这种基于知识的传统专家系统难以实现对整个 复杂大系统进行状态监测和故障诊断，需要将人工智能技术与实时控制技术结合 开发出r t e s ，利用机器直接操纵动态环境以帮助解决实时问题。主要的应用领 域有工业过程控制、空中交通控制、自主飞行器导航以及各种科研军事等方面。 r t e s 除具有一般e s 的功能外，应具有保证响应时间，时态推理和实时控制， 与乡 部环境相结合，异步事件，非单调性，集中资源等特性。 目前，己有e s 的开发工具用于r i t e s 的开发比较困难，应为其构造专门的开 发工具。r t e s 的开发己引起了很多领域专家的广泛重视，这将是未来的研究热点 之。 2 ) 网络专家系统( n e t w o r ke s ) 飞速发展的i n t e r n e t i n t r a n e t 已经成为e s 新的系统平台，利用i n t e r n e t 技术 在w e b 上接受用户信息、回馈e s 的建议和结论是专家系统发展的必然趋势。从 w w w 的任一节点，i n t e m e t 用户可以浏览w 色b e s 站点中的信息，提出问题，浏 览结论，在线咨询，进行各种检索，这就是基于w w w 的专家系统( w e b e s ) 。 w e be s 显然要求支持i n t e m e t i n t r a n e t 标准，具有分布式应用体系结构，它可以看 作是有多主机、多数据库与多台终端通过i n t e r n e t i n t r a n e t 组成的网络，其网络 c l i e n t 端作为e s 功能层和数据管理层，用以获得信息和各种应用，网络s e r v e i 端 作为数据维护层，提供数据信息和系统服务。 d 东北大学硕士学位论文第一章绪论 3 ) 对象专家系统( o r i e n t e do b ) _ i e c t e s 客观世界是由对象组成的，每一个对象都有其独特的运动规律和自然属性。 传统的程序语言仅把呆板的、被动的数据或者数据结构作为解空间的对象，使程 序设计者只有借助极其复杂的算法或过程才能操作解空间对象而得到问题的解。 显然，这种面向过程的方法与人类认识客观世界的思维方法存在着很大的区别， 导致计算机的求解空间与客观实际的问题空间之间存在着一条鸿沟。 由e s 的特征可知，面向对象方法学适合于建造e s ，面向对象方法学所追求 的基本原则是使求解空间与领域问题空间在结构上尽可能的一致。程序设计者可 以接着问题空间中对象的丰富特征自由的定义解空问的对象，从而用面向对象方 法学构造的软件系统或k s 能够比较自然的反映思考问题的方式，同时也为e s 的 知识和被模拟领域中实体的表示提供了条件。 面向对象具有许多与人类思维过程相类似的特性，是专家系统开发的一种趋 势，它能有效的表达现实世界中大多数领域的知识，具有广阔的应用范围，用面 向对象方法来建造e s ，无疑会给e s 的研制带来新鲜活力和生机。 4 ) 机器学习( m a c h i n el e a r n i n g ) 目前较成功的专家系统普遍存在着共同的闻题： a ) 不能自行修正其知识及知识体系中的错误； b ) 不会通过已有经历改善自身性能； c ) 不能自主的获取新知识； d ) 不能自动的产生合理的启发式方法和推理策略； e ) 不能由类比产生新的问题解答； 这些缺点都从不同的侧面反映了现有专家系统本身的不完善。m l 是一个有特 定目的的知识获取过程，其内部表现为新知识结构的建立与修改，外部表现为机 器的工作能力的高低。学习是人类智能的主要标志和提高智能的基本手段。机器 学习是使计算机具有智能的根本途径，基于上面的分析，学习问题在专家系统的 研究与开发中至关重要的。 5 ) 人工神经网络专家系统( a r t i f i c i a l n e u t r a ln e t w o r ke s ) a n n e s 是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络 系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网 络处理和记忆信息的方式完成人脑那样的信息处理功能。神经网络的应用己渗透 到模式识别、语音处理、机器人、e s 等各个领域，是未来的前沿学科。根据人工 神经网络具有的特征，利用神经网络可以实现e s 的功能，神经i 网络设计的e s 的 知识表示、知识获取、并行推理、适应性学习、理想推理、容错能力等方面显示 5 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 了明显的优越性。这些方面恰好是传统e s 所欠缺的，所以，a n n e s 越来越受到 广大学者的关注。 神经网络专家系统的特点： a ) 神经元网络知识库体现在神经元之间的连接强度( 权值) 上，它是分 布式存储的，适合于并行处理； b ) 推理机基于神经元件信息处理过程； c ) 神经元网络有成熟的学习算法； d ) 容错性好。 从目前的研究进展来看，随着神经元网络的发展，人工神经网络已显示了巨 大的优越性，a n n e s 正在兴起。进一步研究其技术、方法有着重大的意义，其 广泛应用将是对人工智能和e s 的有力推动。 1 。2 科技项目评估综述 科技项目评估是对与科学技术活动有关的行为，根据委托者的明确目的，由 专门的机构和人员依据大量的客观事实和数据，按照专门的规范、程序，遵循适 用的原则和标准，运用科学的方法所进行的专业化判断活动。 1 2 1e t p 的定义 1 ) e t p 的重要性 科技计划是各级政府科技工作的具体部署，也是科技促进经济和社会发展的 纽带与桥梁；科技项目则是科技计划的载体。科技项目的选择和确定是否科学， 是否符合国家或地区经济和社会发展的实际需要，是否能发挥应有的作用，不仅 关系到其本身的成败与否以及有限的科技资源的配置效率，更重要的是，将直接 影响经济和社会发展。在市场经济的发展对科技的需求日益旺盛，人们的科技意 识、科技观念日益增强，以及各级政府对科技工作越来越重视，投入逐年增加， 期望值越来越高的情况下，科技项目的立项与选择越来越令人瞩目。科技项目的 立项评估为科技决策民主化和科学化，为科技发展从粗旷向集约转变迈出了重要 的一步。科技项目立项评估活动抓住了科技计划工作的“关键”，对实施“把领航 产业的关键生产技术、商新技术作为科技工作的战略重点”1 ，对提高科技计划的 科学性，提高科技资源的配置效率，发挥了积极作用。 2 ) e t p 的功能 6 东北大学硕士学位论文第一章绪论 a ) 参谋功能，科技评估的首要功能是为政府、企业和其他投资者提供咨询 服务。在社会主义市场经济条件下，企业将逐渐成为科技创新和投资的主体，他 们也越来越重视预测宏观经济变化对企业的影响以及项目的选择和筛选。所以， 更好地为政府、企业提供咨询服务，满足政府、企业的评估需求，也是发挥科技 评估参谋功能的重要方面； 鸪导向功能，科技评估是站在客观、公正的立场进行，其评估结论更公正、 客观，更容易被投资者和决策者接受，从而对决策产生重要影响，其结果有导向 功能； c ) 学习功能，评估过程同时也是学习过程。对投资者和管理者而言，应学 习如何正确使用评估结论，使决策更加科学化和民主化；对评估机构和评估者而 言，一要学习如何选择恰当的评估方式和方法以提高评估的质量，二要不断学习 新补充的科技知识，了解技术发展现状和趋势，提高评估、判断能力： 由管理功能，科技评估可以为科技管理服务。前评估主要是为决策提供参 考意见；中评估则是检查项目进展状况，为管理者改善管理服务；后评估主要是 总结项目实施经验教训，为今后的立项选择服务； e ) 监督功能，科技评估可以对科技活动的全过程进行监督。例如，在政府 的科技投资活动中，科技评估可以监督科技投资的使用方向、效果，也可监督资 金接受方的借款或拨款的用途，项目是否按计划进彳亍等； f ) 制衡功能，在科技投资立项前的决策中，不同层次的的决策者和不同的 内部组织的意见不尽相同，甚至有严重分歧。此种情况下，如果仅凭长官意志决 策难免出现决策失误。科技评估结论则为参与决策的各方提供了重要依据，也为 决策各方最终达成一致的意见创造了宽松的环境和条件。 g ) 此外还有交易、检讨、宣传等功能。 3 ) e t p 的特点 区别于资产评估等其他评估活动，科技项目评估有如下特点： a ) 有专业化的组织，从第三方的角度操作； b ) 有专业化的操作规范； c ) 有一套科学的获取项目信息、分柝项目信息的技术方法。 一可以做到，多渠道客观取证； 一能够为咨询专家创造公正发表意见的环境： 一从多角度排除个人偏好的分析。 根据评估对象和目的不同，评估结果可以有多种表现形式，货币量评价不是 唯的表现形式。 7 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 1 2 2 科技项目评估的发展 1 ) 国外情况介绍“” 科技项目评估活动，美国最早，起始于上个世纪2 0 年代，美国成立国会服务 部( c r s ) ，直接针对各委员会及议员们提出的各类问题进行研究、分析和评估。 其中与科技有关的研究、分析和评估即可认为是科技评估的雏形。经过多年的发 展，该项工作在美国己成为制度化、经常性的工作行为，并建立了科技评估支持 系统。其完善的评估机制以及丰富的评估形式和内容，最终影响了许多国家并纷 纷效仿。日本的科技评估最早可追溯到上个世纪4 0 年代日本科技审议会制度，对 科技方面的重大战略和决策问题进行审议，其科技审议机构可以认为是日本最初 的科技评估机构；5 0 年代，为完善科技审议会制度，日本建立了技术评价体系， 加强对重大科技计划的管理和大规模研究开发计划的项目评估：进入9 0 年代，日 本在技术评价体系的基础上，建立了日本开放型研究评价体制，增加了科技评估 的透明性和公开性，使科技评估发展到一个新的阶段。 2 ) 国内情况介绍 与些西方发达国家相比，我国科技评估活动开展也比较晚，1 9 9 3 年科技部 将技术评估首先正式引入科技宏观管理环节，作为国家重大科技计划管理改革的 突破口，并组建了国家科技评估中心。借鉴国际经验，结合中国实际，针对不同 评估对象，制定相应评估规划和评估指标体系，对重大实施计划效果，对重大科 技项目在经济社会发展中产生的影响，对开放机构和产业化基地创新能力及运作 机制，开展了卓有成效的一系列评估活动。 由于国家对科技评估活动的高度重视，目前我国很多部委、多数省、市都组 建了科技评估机构，并积极地开展了工作。据2 0 0 0 年9 月1 4 日国家科技评估中 心网报导，当时已有3 1 个各类评估机构加入国家科技评估中心，其中以中科院评 估研究中心，北京科环技术发展中心，武汉长江评估咨询中心、吉林省科技评估 咨询中心( 现吉林省科技评估有限责任公司) 等工作较为突出，而且各有特色。 国家科技评估中心近年先后对“国家九五科技攻关计划”、“国家高新技术 产业开发区和高新技术企业评估”、“国家重点基础研究( 9 7 3 ) 计划项目预算”、 “国家新产品重大项目”、“国家新产品评估的规范与质量控制”、“国家重大 科技产业工程”等重大项目进行评估，评估工作产生了积极作用。 8 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 1 3 本文所做的工作 科技项目( t e c h n o l o g y p r o j e c t ) ，主要指国家、地方及国防等科学研究规划、 计划内的科研项目及其他界定在科学研究范畴的项目。评估( e v a l u a t i o n ) 是指按 照明确的目标来测定对象的属性，并将这种属性变为主观运用的行为，即明确价 值的过程。科技项目评估专家系统( e v a l u a t i o no ft e c h n o l o g yp r o j e c te x p e r t s y s t e m ) 就是专门对科技项目进行科学评估的专家系统。 1 3 1 同行评议法的缺点 根据目的、对象的不同，有不同的科技评估方法，通常的方法有同行评议、 层次分析、加权优序、效用函数、相关分析、综合评价及模糊综合评价等方法， 同行评议法是最常使用的一种重要评估方法。由于进行专业化咨询离不开行业咨 询专家，选聘咨询专家时必须坚持回避原则。常存在这样的问题： 1 ) 目标难以保证，评估活动为咨询专家提供了接触和熟悉被评估对象的机 会，咨询专家与被评估对象有技术和商业合作，由非利益相关者变为利益相关者 可能增大，优先满足评估机构的目标难以保证： 2 ) 回避制度难以遵守，由于经费、时间、信息等条件的限制，有些本该回 避的人员没有回避，或者放宽咨询专家的资格要求，甚至出现委托方直接指定咨 询专家； 3 ) 专家分布缺乏均衡性，专家过分的集中在某一地区、某一单位、某- 4 , 部分人； 4 ) 对被评估对象不熟悉，咨询专家缺少必要的科技评估专业知识培训，专 家不合格，难以保证评估质量； 5 1 缺少综合分析，未严格按评估程序进行，评估机构不加分析的直接使用 咨询专家的结论； 6 1 选聘咨询专家受到环境限制，在一些情况下，无法选聘到合适咨询专家。 1 3 2e t p e s 的解决方案 科技评估的整个过程离不开咨询专家，咨询专家在评估活动中以评估者身份 出现，不独立承担职业责任，这就要求科技评估机构必须建立一套既要拥有咨询 专家知识，又可以避免由于咨询专家的人为因素而造成负面效果，由知识工程师 9 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 将咨询专家的知识经过分类，细化，合理编码，使用恰当的知识表示方法表示出 来，建立知识库，并为评估程序和知识库管理提供友好界面，于是，关于科技项 目评估的专家系统就产生了。 在需求分析阶段，将科技项目评估活动的业务流程表示如图1 3 所示： 评估项目进度安排 重大项目与可谓 管理部门、计划 部门交互意见 磊磊 一项。申报靴 项目形式审查及推荐 项目复审与委托评佶 拟定评估工作方案 组成评估组和专家组进行项哥 立项评估 = 科委 形成项目初步评估意见一十卜评估机构 综合评估、拟定评估报告 i： l j 复评程序i 一 验证确认、提交审定 一j 图1 3 科技项目评估业务流程 f i g 1 3 t h ef l o wo f e v a l u a t i o no f t e c h n o l o g yp r o j e c t 科技项目评估专家系统( h 曙e s ) ，是基于规则的产生式系统，项目分为两大 部分：申报部分和评估部分。用户通过互联网申报有关科技项目，申报内容通过 审核后，就可以进行项目的评估活动，图1 4 是科技评估专家系统的结构示意图。 本文作者负责科技项目评估专家系统的研究与开发，该系统提供了多种查询 方式，并能在评估项目的终端进行申报项目信息的浏览。系统的功能模块：信息 浏览；信息查询：项目审核；项目评估；知识库管理；系统管理；相应输出和系 统帮助。项目评估模块是系统的主要功能，称为“评估内核”，完成项目评估的推 理算法，相应的“评估外壳”是在评估推理开始前对本次评估所做的全部工作的 总称，包括评估项目的选择、评估重点、评估报告设定等，图【_ 5 是“评估外壳” 模块的组成部分。 1 0 东北大学硕士学位论文第一章绪论 项目申报者科技专家申报者 网上申报子系统 上上 科技项目申报科技专家中报 审晕 科技项目评估专家系统 基于专家信息的甄选专家系统 l科技项目评估子系统 专家甄选子系统 科技项目管理子系统i 知识库管理子系统 知识库管理子系统 专家信息管理子系统 图1 4 科技评估专家系统结构示意图 f i g 1 4 s t r u c t u r e ds k e t c hm a po ft e c h n o l o g ye v a l u a t i o ne s 图1 5e t p e s 系统的“评估外壳” f i g 1 5 e v a l u a t i n gs h e l l o i e t p e s 1 1 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 系统提供了相应的输出功能：打印评估报告；通过e m a i l 发送评估报告；显 示申报者的电话号码来提醒评估报告己产生。根据用户在“评估外壳”中的选择， 系统可以自动执行评估报告的告知方式。另外，允许主管部门的工作人员做一定 的调整，图1 6 是在评估阶段的临时调整界面，最初显示知识库的框架权重，有 特殊权限的使用者可以在一些默认规则的下，适当的调整评估的框架，这样做的 好处，一方面增强系统功能，扩大应用范围，另一方面，为案例学习提供了环境。 图1 6 项目评估框架调整 f i g ，1 6c h a n g e t h e h a m e o f e v a l u a l i o n o f t h e f 巧e c i 本文共有五部分，第一部分是关于专家系统和科技项目评估的介绍，并引出 科技项目评估专家系统的设计方案；第二部分是对知识、知识表示和知识获取等 概念的理解和思考；第三部分是对开发e s 的技术、方法和步骤的介绍，为后面的 工程实现做准备；第四部分是本人所作的研究工作，主要内容：( 1 ) 课题的知识 获取方法：( 2 ) 课题的知识表示；( 3 ) 推理机的设计：第五部分是实现e t p e s ， 从总体设计到每个功能模块的开发都有论述和介绍。 1 2 东北大学硕士学位论文 第二章知识、知识获取和知识表示 第二章知识、知识获取和知识表示 知识一词，每个人都知道它的意义， 识在层次结构中的位置。最底层是嗓音， 但难以对它进行定义。图2 1 表示了知 由几乎没有意义的事项和含糊难解的数 据组成。往上一层是数据，是一些有潜在意义的事项。信息，或是经过加工后具 有意义的数据在第三层。再上一层就是代表专门化信息的知识。最上面的知识是 元知识( m e t a k n o w l e d g e ) ，是关于知识和专家知识的知识。 图2 1 知识的层次结构 f i g 2 1h i b e r a r e h yo f k n o w l e d g e 国际经济合作与发展组织把知识分成四大类“”，即k n o w - - w h a t ，k n o w ，w h y , k n o w h o w , k n o w - w h o 。也有人将知识再增加三大类，即k n o w - w h e n ，k n o w w h e r e ， k n o w h o w m a n y 。 2 1 知识获取的定义 知识获取指从某个领域或某些知识源( 如专家、书本或专家处理的实例) 获 取专家系统实现问题求解所需要的专门知识，包括共性知识和个性知识。其实质 是确定知识范围，采集和加工编辑知识的过程。采集知识指从专家那里采集与被 求解有关的知识。加工编辑知识指知识的规格化、系统化，使知识库便于管理。 知识获取( k n o w l e d g ea c q u i s i t i o n ) 是建造专家系统的“瓶颈”问题，它是决定 1 3 东北大学硕士学住论文第二章知识、知识获取和知识表示 个专家系统性能是否优越的主要因素，是开发专家系统的关键技术之一。 根据知识的内容和结构可以分为多种类型，如描述性知识，过程性知识，控 制性知识，再如概念性形式，状态性形式，等等。本文将知识分为：事实、过程 规则、启发式规则。除了这些特殊形式的知识以外，一个专家系统还要有关于研 究领域的一个一般的概念模型和找到问题答案的总体构想。 获取专门知识“2 1 是e s 的关键，其特点如下： 1 ) 启发性( h e u r i s t i c ) ，专门知识通常没有严谨的理论依据，很难保证其在 各种情况下的普遍正确性，但在一定条件下解决问题，它们往往简洁而有效，能 够起到有效的化简问题或快速求解问题的作用。具有这种特点的知识成为启发性 知识( h e u r i s t i ck n o w l e d g e ) ，而把能够确保其正确无误的知识称为逻辑性知识 ( l o g i c a lk n o w l e d g e ) 。人类专家的技能主要来源于启发性知识。因此，专家系统 要达到人类专家处理问题的水平就必须要能够存储和利用这些启发性知识。 2 ) 专有性( s p e c i a l l y ) ，由于专门知识大多是人类专家在实践中积累起来的启 发性知识，所以通常只有专家本人了解它们。启发性知识多来源于经验，没有正 确性保障。因此，专家的专门知识通常不被他人了解，基本上是专家本人的专有 知识。为了提高系统的可信程度，特别是当系统的结论与用户的看法相抵触时， 系统一定要提供解释功能，回答用户的问题，告诉用户如何解决问题，使用了哪 些知识，这些知识的内容是什么以及它们的来源和合理性等等，使专家系统对用 户来说是“透明的”。 3 ) 不稳定性( n o ts t a b i l e ) ，相对于逻辑性知识来说，它们是不稳定的。一旦 遇到新情况、新问题，人类专家随时可能修正已有的知识或归纳出新知识以便能 够处理这些新问题。专家知识的不稳定因素要求e s 应具有较大的灵活性。也就 是说，系统应是容易修改和扩充，以便不断适应新情况的需要。 4 ) 难于抽取( d r a wo u t ) ，专门知识是人类专家长期积累起来的，这些知识 在专家头脑中往往没有很好的组织结构。因此，要求专家在短期内把它所知道的 知识都整理出来是不现实的，这就决定了e s 的开发是一个不断扩充的过程。 2 2 知识获取的方法和阶段 一个e s 的知识从确定各种知识源( 如专家或书本) 到系统投入使用需要经 过不同的阶段，不同阶段需要用到不同的技术，概括分为五个阶段“”： 1 ) 问题的确定阶段 1 4 东北大学硕士学位论文第二章知识、知识获取和知识表示 在知识获取之前，知识工程师需要在待建模的问题领域选取一个或多个领域 专家，甚至是多学科的专家，以请教的方式学习与领域有关的知识，获取领域问 题的基本概念。 2 ) 概念化阶段 在确定k a 目标的基本概念之后，通过各种知识源的获取及与专家的密切配 合，把前述确定的系统目标内的主要概念、关系以图解形式描述出来。这阶段 主要包括：确定数据类型，分析系统确定的输入输出、目标的约束、领域问题的 求解策略以及通常可使用的局部假设等等。 3 ) 形式化阶段 接下来，把在概念化期间分离出来的重要概念，子问题以及信息流特征映射 成为以各种知识工具和框架为基础的更加正式的一般表示。 4 ) 实现阶段 形式化之后是实现阶段，主要完成：选择适当的辅助工具建立初始的知识库， 即把形式化的知识映射到与该问题选择的工具相联系的表示框架中。由于知识在 框架中是一致的、相容的，并用它们定义具体的控制和信息流程，因而它就成为 一个可执行的程序，从而成为一个模型专家系统。 5 ) 完善阶段 模型系统从头到尾运行两三个实例后，就要通过各种各样的实例来找出知识 库和推理结构的弱点，知识工程师与专家相互配合反复修正这些弱点。同时系统 自身也应能随着经验的积累在原有知识库的基础上进行扩充和改进。 2 2 1 知识获取的困难 开发专家系统时，k