（计算机软件与理论专业论文）制造业企业售后服务决策专家系统的设计与实现.pdf

摘要 专家系统是迄今为止最成功的h 算机系统之一。它利用号家的纤验解决复杂i j 题，使人们从繁琐的i 作中解脱 来。专家系统在制造业岱l f ：甜剑定麻 用，但是由于新的经济环境的现，经营管理思想和氽、f i j 部运作机制随之发牛 哽 变，传统专家系统已难以适应现实要求。分析传统专家系统问题所在并远删新n 0 哎 计思想来指导适应新环境要求的新专家系统的设计，已经成为“n h 再：要i f l jj g 。t ： j 的谍 题，陔课题刈制造、i k 企、l t 竞予能力的提高h 有极入的现1 爻意义。 本文研究了基丁产生式规则的模糊争家系统及在制造类企、售后服务 儿策l 0 应用。传统的模糊系统做到n 勺仅仅是幕j i “胃信度”表达觇 j | j 的模树州。小史墟过 模糊集合，模糊溜侧，自然语。j 来构成个完全模糊化的模糊规则，哑加蚍血个、i p f j 常运营的实际情况。本文采用模糊识别的方法完成规则的模糊匹配，以虮l 权模糊 推理作为实现系统的模糊推理能力的基 i f j ，使争家系统町以解决哩复杂n 勺丈际n 0 题，以适应制造业余业售厉服务业务的不确定。降和不“j 预见性的i 司题。 硕士研究生：李楠( 计算机软什与理论) 指导教师：贾小珠教授 关键词：专家系统；模糊知识表示；模糊推理 a b s t r a c t e x p e r ts y s t e mi so n eo f t h em o s ts u c c e s s f u lc o m p u t e rs y s t e m ss of a rb yu t i l i z i n g e x p e r i e n c ef r o me x p e l s ，i tc a nr e s o l v ec o m p l e xp r o b l e m sa n df r e ep e o p l ef r o mf u s s y w o r k s t h ee x p e ms y s t e mh a sb e e nu s e di nt h em a n u f a c t u r i n ge n t e r p r i s e s b u ti ti s d i m c u l tf o rt r a d i t i o n a le x p e r ts y s t e mt oa d a p tt h en e wc o n d i t i o n sb r o u g h tb yt h e r e f o r m a t i o no fm a n a g e m e n tt h i n k i n ga n dc h a n g i n gi nt h ei n t e r n a lo p e r a t i o nm e c h a n i s mi t i se x i g e n tt oa n a l y z et h es h o r t a g eo ft r a d i t i o n a le x p e r ts y s t e ma n df i n do u tt h en e ww a yt o d i r e c tt h ed e s i g na n dd e v e l o p m e n to f t h en e we x p e r ts y s t e m t h er e s e a r c ho f t h i ss u l 2 j e c t i sc r i t i c a lt oa ne n t e r p r i s ei nac o m p e t i t i v ee n v i r o n m e n t t h i sp a p e rs t u d i e sap r o d u c t i o n - r u l e - - b a s e df u z z ye x p e r ts y s t e ma n dh sa p p l i c a t i o ni n t h ed e c i s i o no fp o s ts a l es u p p o r tb u s i n e s so fm a n u f a c t u r ei n d u s t r y u n l i k es o m eo ft h e p r e v i o u sf u z z ye x p e r ts y s t e m s ，w h i c hm e r e l yu s ea c o n f i d e n c ec o e f f i c i e n t t or e p r e s e n t t h eu n c e r t a i n t yo f r u l e ，t h i sp a p e rd e s i g n sas e to f t h o r o u g h l yf u z z yr u l e sb yi n t r o d u c i n g f u z z ys e tt h e o r y ，f u z z yp r e d i c a t i o na n dh u m a nl a n g u a g ei n t ot h es y s t e m ，t h i sm o d e l w i m o r ea l i g nw i t ht h er e a lw o r l db u s i n e s so p e r a t i o n s t h i sp a p e ru s e sl h z z yr e c o g n i t i o n t e c h n o l o g yt os o l v et h ep r o b l e mo fm a t c h i n go ft h ef u z z yr u l e sa n de n a b l et h ef | h z z y r e a s o n i n ga b i l i t yo nt h eb a s i so f w e i g h t e df u z z yr e a s o n i n gs y s t e m t h u sm a k e t h ee x p e r t s y s t e mm o r er e l i a b l ei ns o l v i n gc o m p l e xp r a c t i c a lp r o b l e m st h r o u g h t h i ss y s t e m w ec a n s o l v et h eu n c e r t a i na n du n p r e d i c t a b l ep r o b l e m sw h i c ha r ev e r yc o m m o ni np o s ts a l e s o p e r a t i o n so fm a n u f a c t u r ei n d u s t r y p o s t g r a d u a t es t u d e n t ：n a nl i ( c o m p u t e rs o f t w a r e t h e o r y ) d i r e c t e db yp r o f x i a o z h uj i a k e y w o r d s ：e x p e r ts y s t e m ，f u z z yk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ，f u z z yr e a s o n i n g 学位论文独创性声明 学位论文独创性声明 本人声明，所呈交的学位论文系本人在导师指导下独立完成的研究 成果。文中依法引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可。论文 内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本 人己用于其他学位申请的论文或成果。 本人如违反上述声明，愿意承担由此引发的一切责任和后果。 论文作者签名： 名摘 日期：加够年尹月e t 青岛人学硕士学位论文 学位论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权 归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请 专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学 术论文或成果时，署名单位仍然为青岛大学。 本学位论文属于： 保密口，在年解密后适用于本声明。 不保密口。 ( 请在以上方框内打“4 ”) 论文储虢彪榔 聊虢偷缈 日强：印抟 具f 歹日 日期：2 舻。占年彳月f 多日 ( 本声明的版权归青岛大学所有，未经许可，任何单位及任何个人不得 擅自使用) 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题的目的和意义 随着经济的发展和中国加入w t o ，中国制造业面临的竞争越来越激烈，市场环 境越来越复杂。这就要求企业在日常的生产经营活动中能够迅速的做出正确的决策 以适应瞬息万变的外部环境。任何一个决策失误都可能会给企业带来不可挽回的损 失，从而使企业在竞争中处于劣势，甚至最终被市场淘汰。计算机拥有快速，准确 的特点，而且由于科技的发展，现在的软件与硬件价格都已经降到了企业可以承受 的范围之内，那么如果将计算机技术应用到企业的闩常决策中来，上述问题就可以 迎刃而解。专家系统( e x p e r ts y s t e m ) 就是这样的一个有力的工具，在企业的经营 决策活动中应用专家系统可以使企业在竞争中占据更加有利的位置，从而脱颖而 出。 然而令人担忧的是，从现阶段来看企业对专家系统的重视还远远不足。决策过 程过于依赖相关负责人的主观决断，得不到任何专家系统的支持。高层领导凭直觉 做决策，由于缺乏对决策所需的各方面的数据和知识的了解，所做的决策往往不是 最优的：中层领导凭经验作决策，没有任何文档或系统的纪录，一旦人员离职则需 要重新积累和培养颏人，费时费力；基层凭个人利益做决策，往往滋生腐败现象， 给公司造成损失。 方面有了专家系统的支持可以帮助企业在竞争中获得有利地位，而另一方 面，现阶段企业又不愿意使用专家系统。造成这种自相矛盾的现象的根本原因是什 么呢? 在调查了一家国有大型家电制造企业以及本人所在公司的四个不同部门以 后，发现企业相关人员认为现有的决策专家系统尚存在一些缺陷，不能适应企业的 需要。这才是他们不愿意使用专家系统的根本原因。归纳起来主要的意见集中在以 下两点： 第一，现有的专家系统擅长解决确定性的问题，而不能很好地解决不确定性问 题。 第二，现有的专家系统经常用来解决可预见的问题，而对不可预见的问题束手 无策。 在本人所在的企业售后服务部门的业务中，不确定性和不可预见性问题尤其突 出。与生产部门对比来看：生产部门的同常生产活动有明确的流程来规范，而售后 服务部门面对的则是从客户反馈来的各种各样五花八门的问题。对相同的问题可以 有不同的解决方案，而对不同的问题也可以有相同的解决方案。这就要求售后服务 决策专家系统要有很强的处理不确定性问题的能力。另外不同于生产部门有明确的 l 青岛大学硕十学位论文 生产计划，售后服务部门面对的是突发性的，不可预见的客户需求。而且有些时候 这种需求的规模相当庞大，例如由于突发的质量缺陷造成的大规模的产品召回；由 于洪水，地震等不可预见的灾难对客户设备造成的大规模损坏而产生的相应的大规 模维修或替换的需求，以及客户提出的大规模升级的需求，等等。上述任何情况都 要求售后服务部门能够快速的调配大量的资源以迅速满足客户的需求，避免客户由 于闩常经营停顿造成的损失。这就要求售后服务决策专家系统还要具有很强的处理 不可预见性问题的能力。如果能够做好该系统，不仅可以优化售后服务部门的流 程，降低部门费用，从而为企业创造价值，还可以为企业在其他部门实施专家系统 起到指导与借鉴的作用。 本文就是要通过分析和建立这样一个适用于售后服务业务的决策专家系统，辅 助相关人员在面对各种不确定的以及不可预见的问题时迅速地作出正确的决策。 1 2 本文的组织结构 本文共分六章，第一章是绪论，第二章介绍了专家系统的理论，包括专家系统 的定义，优缺点，发展过程以及应用状况，并详细介绍了专家系统的两个主要组成 部分一知识库和推理机，并针对产生式规则的知识表示形式给出了f 、逆向推理机 的详细设计。第三章介绍了模糊专家系统的理论，包括模糊专家系统的特征，结 构，以及它与传统专家系统的区别。与第二章相对应的，第三章办详细介绍了模糊 专家系统的知识表示和模糊推理的方法。第四章是在结合在研的“制造类企业售后 服务决策专家系统”项目的基础上撰写的，详细描述了该系统的知识表示方法以及 与知识表示相关的内容。第五章则进一步阐述该“制造类企业售后服务决策专家系 统”推理机制的设计与实现，并详细描述了运用该系统的一个推理实例。第六章是 结论与展望，总结了本文主要特点与解决的问题，并指出了不足，指明了未来的改 进方向。 2 第二二章专家系统概述 第二章专家系统概述 2 1 专家系统的定义 专家系统( e x p e r ts y s t e m ) 是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理束解 决专家能够解决的复杂问题。专家之所以被称为专家，是因为他拥有解决自己专 业领域问题的大量专门知识，以及诀窍和经验，甚至直觉。专家系统实际上就是计 算机上实现的这种领域专家的模仿物。1 2 1 专家系统作为一种计算机系统，继承了计算机快速、准确的特点，而且可以不 受时间、地域和人为因素的影响。专家系统可以综合许多人的知识和经验。从而博 采众长，提供人类专家难以提供的高质量服务。 2 2 专家系统的发展过程及应用状况 1 9 6 5 年，化学家勒德贝尔( j l e d e r b e r g ) 提出了一种可以根据输入的质谱仪数 据推断未知有机化合物的分子结构的算法。在此之后，他与费根鲍姆等人一起探讨 了用规则表示知识来建立系统，以便在更短的时间内获得同样结果的可能性，经过 3 年研究，终于在1 9 6 8 年建立了这样的系统，这就是著名的d e n d r a l 专家系统。产生 于斯坦福大学的这一系统是专家系统发展史上成功的首例，它的出现标志着人工智 能的一个新的研究领域专家系统诞生了。 6 0 年代中期以后，人工智能由追求万能、通用的一般研究转入特定的具体研 究，通用的解题策略同特定领域的专业知识与实际经验结合，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。大批专家系统从各个领域涌现出来。如： m a c s y m a 系统是麻省理工学院于1 9 6 8 年开始研制的。这是一个为帮助数学家、 工程师们解决复杂微积分运算和数学推导而开发的大型专家系统，经过1 0 多年的工 作，研制出了具有3 0 多万l i s p 语句行的软件系统； m y c i n 是斯坦福大学人工智能研究所于1 9 7 3 年开始研制的一个诊断和治疗细菌 感染性血液病的专家咨询系统，第一次使用了目前专家系统中常用的知识库的概 念，并对不确定性的表示与处理提出了可信度方法： h e a r s a y 是卡内基一梅隆大学7 0 年代研制的语音识别系统，之后其又相继推出 了h e a r s a y i i ，h 卧r s a y i i i 等； 3 青岛人学硕十学何论文 p r o s p e c t o r 是斯坦福大学人工智能研究所于1 9 7 6 年丌始研制的一个著名的地质 勘探专家系统。由于它首次实地分析华盛顿洲某山区一带的地质资料，发现了一个 钼矿床，使之名声大震，成为第一个取得明显经济效益的专家系统。 除这些以外，还有几个影响较大的专家系统是c a s n e t 和斯坦福大学研制的a m 系 统及p u f f 系统。c a s n e t 是又一个几乎与m y c i n 同时歼发的专家系统，用于青光眼病 的诊断与治疗。a m 是一个用机器模拟人类归纳推理、抽象概念的专家系统，而p u f f 是一个肺功能测试专家系统，经多个实例进行验证，成功率高达9 3 。 2 0 世纪8 0 年代以来，专家系统的研制和丌发明显的趋向商品化，丌始走出校 园，直接服务于生产企业，产生了明显的经济效益。例如d e c 公司与卡内基一梅隆 大学合作开发了专家系统x c o n ( r 1 ) ，用于为v a x 计算机系统制订硬件配置方案，从 而节约资余近l 亿美元；i b m 公司为3 3 8 0 磁盘驱动器建立了相应的专家系统，创利 1 2 0 0 万美元：著名的a m e r i c a ne x p r e s s 信用卡通过信用卡认可专家系统筛选目标客 户，避免损失达2 7 0 0 万美元。 我国在专家系统的研制丌发方面虽然起步较晚，但也取得了很好的成绩。例 如，中国科学院合肥智能机械研究所丌发的施肥专家系统、南京大学丌发的新构造 找水专家系统、吉林大学开发的勘探专家系统及油气资源评价专家系统、浙江大学 开发的服装裁剪专家系统及花布图案设计专家系统、北京中医学院丌发的关幼波肝 病诊断专家系统等都取得了明显的经济效益及社会效益。关于专家系统的研究文 献及成果也相当丰富，覆盖领域范围极广。这些工作都推动了专家系统与人工智能 理论及技术的研究进步。一8 就开发技术而言，4 0 年来取得了长足的进步。2 0 世纪7 0 年代中期以i j 的专家系 统多属于解释型或故障、疾病诊断型，它们所处理的问题基本上是可分解的问题。 2 0 世纪7 0 年代后期相继出现了其他类型的专家系统，如设计型、规划型、控制型 等。这期间，专家系统的体系结构也发生了深刻变化，由最初的单一知识库及单一 推理机发展为多知识库及多推理机，由集中式专家系统发展为分布式专家系统，近 些年人们开始研制神经网络专家系统以及把符号处理与神经网络相结合的专家系 统。 2 ，3 专家系统的优缺点 2 3 1 专家系统的优越性 4 第二章专家系统概述 近十多年来，专家系统获得迅速发展，应用领域越柬越广，解决实际问题的能 力越来越大，这是专家系统的优良性能以及对国民经济的重大作用决定的。专家系 统的优越性包括下列几个方面： i 成本低：与使用人类专家相比，专家系统提供给用户的专家知识成本非常 低。而且由于科技的不断进步，专家系统的软件与硬件价格还会不断降低。 2 可靠性强：专家系统可以排除一些人为或者环境因素的干扰。此外。专家系 统还可协调多个专家的不同意见：如果专家没有犯错误的话，专家系统应该始终与 专家意见一致。 3 先进性：由几个专家复合起来的知识，其水平可能会超过其中的任何一个专 家。 4 ，持久性：专家知识是持久的，不像专家那样会退体，或者死亡。只要维护得 当，专家系统的知识会无限地持续。 5 可理解性：专家系统能明确、详细地解释导出结论的推理过程。一个人可能 不愿意或不能够去这样做。 6 可学习性：专家系统能够通过扩充知识库或者在不断的实践中不断学习， 自我完善。 7 响应快：迅速或实时的响应对某些应用来讲是必要的。依靠合理配置和使 用软件或硬件，专家系统可以比专家反应得更迅速，更有效。 2 3 2 专家系统的缺陷 当然，万事万物有利必有弊，专家系统也有其缺陷。它的主要不足是： ( 1 ) 专家的知识领域通常是有限的。专家系统的目的是解决特定的问题，对 领域外的问题不能应用专家系统。 ( 2 ) 专家系统只能应用规则，不能运用常识。有时一些很简单的问题，由于 涉及常识问题，造成了无法用专家系统解决。 ( 3 ) 专家系统的丌发费用高。周期长。专家系统十分复杂，因此需要长时日j 占用很多人类专家以及这一过程的其他人员，造成了丌发费用过高和丌发周期长。 ( 4 ) 知识获取及表示困难。专家知识获取及表示一直是专家系统建设的瓶颈 问题。专家知识往往是长期经验的总结。获取专家知识进而形成描述完整的知识形 式是一件极困难的工作。 2 4 知识 5 青岛人学硕十学位论文 “知识”是我们熟悉的名词，但究竟什么是知识呢? 就目前而言还缺乏统一的 严格定义，但是一般来说，知识是人类通过实践( 包括学习、模仿、试验、生理等 实践活动) 认识到的客观世界的规律性。知识是人们在长期的生活及社会实践，科 学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识和经验。人们把实践中获得的信息关 联在一起，就获得了知识。知识反应了客观世界中事物之间的关系不同的事物或 者相同的事物阳j 的不同关系就形成了不同的知识。1 1 “ 知识在专家系中尤为重要。事 实上与w i r t h 的经典表述“算法+ 数据结构= 程序”相类似，在专家系统中：知识+ 推理= 专家系统。由此可见知识在系统中的重要性。 2 4 1 知识的分类 知识的表示与知识的分类有密切的关系。 有以下几种川： ( 1 ) 事实性知识：描述事实。 ( 2 ) 过程性知识：描述做某件事的过程， ( 3 ) 行为性知识：不直接指出事实本身， 识经常表示为某种数学模型。 若从知识的表示来划分，常见的知识 使人知道如何去做。 只给出它在某方面的行为。行为性知 ( 4 ) 实例性知识：只给出一些实例，关于事物的知识即隐藏在这些实例之中。 ( 5 ) 类比性知识：既不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事物的某些 相似之处。 ( 6 ) 元知识：关于知识的知识。 2 4 2 知识的表示方法及其选择 这里的知识的表示，是指面向计算机的知识描述或表达形式和方法。知识表示 是建立专家系统及各种知识系统的重要环节，也是知识工程的一个重要方面。经过 多年的探索，现在己经提出了不少的知识表示方法，诸如： ( 1 ) 产生式规则：是从仞始的事实出发，用模式匹配技术寻找合适的规则，如 果代入己知事实后使某规则的前提为真，这个规则可以作用在这组事实上，产生式 被激活，从而推出事实，依次类推到得出结论为止。这是目前己建立的专家系统中 知识表示的主要方法。 ( 2 ) 语义网络：是用于描述基于网络结构的知识表示方法。它是由结点和描述 结点间关系的弧线连接而成。其中结点表示目标、概念或事件，孤可以根据所表示 的知识来定义。结点和弧构成的图称为语义网络图。 6 第二章专家系统概述 ( 3 ) 框架：人们把大量的经验知识中的事例、事件及其细节通过数据结构的形 式存储起来，这种结构在计算机中表示为框架。1 1 2 1 1 ”l ( 4 ) 谓词逻辑：它是人类自然语言的一种简化形式，是表达人类思维和推理的 最精确方法。其结构是将命题分解成个体( 客体) 和谓词两个部分： ( 谓词) ( 个体常量符号) 其中： a 谓词是对个体做出断定的部分，即描述对象的性质或对象之怕】逻辑关系的 词。 b 个体是命题要做出断定的那些项目。1 1 4 | 另外在有些文献中，把知识表示还可分为陈述表示和过程表示。陈述表示是把 事物的属性、状态和关系逻辑具体地描述出来；而过程表示则是把事物的行为和操 作、解决问题的方法和步骤具体地显示出来。一般称陈述表示为知识的静态表示， 称过程表示为知识的动态表示。 知识表示方法的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大。选择合适的知识 表示方法要考虑以下几个方面的因素： ( 1 ) 表示能力：应能正确地、有效地将问题求解所需的各类知识表示出来。 ( 2 ) 可理解性：所表示的知识应易读、易懂、便于知识获取、知识库检查、修 改及维护。 ( 3 ) 可访问性：应能有效地利用知识库中的知识。 ( 4 ) 可扩充性：应能方便、灵活地扩充知识库。 近年来，知识表示作为人工智能领域中一个专门被研究的课题发展很快，产生 了很多以知识为主要研究对象的著作和研究成果。 2 4 3 知识的表示原则 对同一知识，一般可以用多种方法进行表示，但其效果却不尽相同。究竟选择 何种知识表示方法，需要满足以下几个方面的要求： ( 1 ) 充分表示领域知识 选择一个知识表示方法时，首先应该考虑的是它能否充分地表示领域知识。为 此，需要深入地了解领域知识的特点以及每一种表示模式的特征，以便选择最合适 该领域的表示方法。知识表示模式的选择和确定往往要受到领域知识自然结构的制 约，要视具体情况而定。并且当己有的知识表示方法不能适应或解决所面临的问题 时，就需要重新设计一种新的知识表示模式。 7 青岛人学硕十学竹论文 ( 2 ) 有利于对知识的应用 知识的表示和应用是密切相关的两个方面。“表示”的作用是把领域内的相关 知识形式化并用适当的内部形式存储到计算机中去，而“利用”则是使用这些知识 进行推理，求解。 这里所说的“推理”是指根据已知事实，通过使用存储在计算机中的知识推出 新的事实或者某个操作的过程。为了使一个智能系统能有效地求解领域内的各种知 识，除了必须具备足够的知识外，还必须使其表示形式便于对知识的利用。如果某 一种表示模式的数据结构过于复杂或者难于理解，使推理不便于进行匹配和冲突消 解等处理，那就势必影响到系统的推理效率，从而降低系统求解问题的能力。 ( 3 ) 便于对知识的组织、维护与管理 为了把知识存储到计算机中去，除了需要用适合的表示方法把知识表示出来 外，还需要对知识进行合理的组织，而对知识的组织形式是与表示方法密切相关 的，不同的表示方法对应于不同的组织方式，这就要求在设计或选择知识表示方法 时能充分考虑到对知识进行的组织方式。 另外，在一个系统初步建成后，经过对一定数量实例的运行，可能会发现其知 识在质量、数量或性能方面的问题，此时或者需要补充一些新知识，或者需要修改 甚至删除某些己有的知识。在进行这些工作时，又需要进行多方面的检测，以保证 知识的一致性、完整性等，这称之为对知识的维护与管理。在确定知识的表示模式 时，应充分考虑维护与管理的方便性。 4 ) 便于理解和实现 一种知识表示模式应是人们容易理解的，这就要求它符合人们的思维习惯。至 于实现上的方便性，更是显然的。如果一种表示模式不便于在计算机上实现，那它 就只能是纸上谈兵，没有任何实用价值。 2 4 4 知识库及知识库管理系统 正如数据库是数据的集合一样，知识库是知识的集合。当然，这些知识包括概 念、事实与规则。由于概念一般包含在事实内，因此，实际上知识库中应包括事实 与规则两个部分，而仅由事实或规则所组成的知识库，我们认为它仅是狭义上的知 识库。 数据库与知识库之阳j 有着不可分割的关系。数据库中所包含的显式表达的关系 和约束条件可以视为某种低层知识。知识库中所包含的、有明确定义的事实断言和 通过规则等形式表达的某些与特定问题有关的明显关系。实际上就是数掘库中的内 容。这样，在用逻辑程序设计语言描述时，程序、数掘库、知识库在形式上就能够 8 第一二章专家系统概述 统一起来。所以，知识库可以看作是由数据库通过演绎数据库( d e d u c t i v e d a t a b a s e ) 延伸而成的。演绎数据库是建立在关系型数掘库理论基础上的一种新发 展。 管理知识库中知识的程序称为知识库管理系统，知识库管理系统可简称为 k b m s 。它应具有以下的功能： ( 1 ) 知识的操纵 知识的操纵包括对知识库中知识的插入、删除及修改，其中知识的删除是删除 知识库中的某些知识，知识的插入是在知识库中添加一些知识，知识的插入涉及到 添加的知识与数据库中的知识的相容性、冗余性等。所谓相容性即是添加的知识与 知识库中的知识是否相矛盾。所谓冗余性即是指所添加的知识是多余的，它可以从 原有知识库中经演绎而推出，而没有添加这些知识的必要。知识的修改涉及到删除 与插入两个部分，因此也存在与知识库的相容性与冗余性等问题。 ( 2 ) 知识的查询 知识的查询在这罩有两层含义：一是从知识库中提取知识。二是由知识库中的 知识可以推算出一些新的知识。 ( 3 ) 知识的控制 知识的控制包括知识的致性和完整性控制、知识共享、知识安全、并发控 制、故障恢复等。这都类似于数据库管理系统。根据k b m s 的功能可以看出，从功 能范围看，k b m s 实际上是d b m s 的一个扩充，即k b m s 包括了d b m s 的一切，因此在 构制k b m s 时就可以尽可能的利用现有的d b m s 的功能束实现k b m s 。 ( 4 ) 知识库中知识表示模型 知识库中的知识通常用一种或几种方法来表示。知识表示的方法决定了知识库 的结构，因此，建立知识库的关键在于如何表达知识。当酊知识的表示方法有以下 几种：产生式规则( p r o d u c t i o nr u l e s ) 、语义网络( s e m a n t i cn e t s ) 。谓词演算 ( p r e d i c a t ec a l c u l u s ) 、框架( f r a m e s ) 等等。 ( 5 ) 知识的搜索 建立知识库的重要目的之一是有效地运用知识求解复杂的闯题，问题求解的过 程本质上即为知识的匹配和搜索过程。在搜索过程中，知识库中的知识通常可看成 具有层次关系的树状式、网状式结构。即从某一结点出发的有向图。搜索就是从该 点出发对有向图的遍历，即沿着有向弧按特定次序访问有向图中的每一个结点：搜 索的目的是寻找某些满足一定条件的结点的集合。搜索方法基本上可分为“盲目搜 索”和“启发式搜索”两大类。很多文献都对此作了很详尽的阐述，在此不再赘 述。 9 青岛人学硕十学位论文 2 5 知识获取 显然，要进行知识处理，仅仅解决了知识表示问题是不够的，因为如果不解决 知识从何而来的问题，知识处理将成为无米之炊。因而在知识处理中解决知识获取 的问题是十分关键的课题。知识获取是把用于问题求解的专门知识从知识源中提炼 出来并转化为计算机程序的过程。专家系统的能力是由它所拥有的知识的数量和质 量决定的。知识获取的效率是专家系统成败的关键。知识获取的方法可分为自动获 取方式和非自动获取方式。自动获取是指利用计算机程序自动地获取所需的知识， 非自动获取是指通过人工方式获取所需的知识。知识获取是一个与领域专家、专家 系统建造者及专家系统自身都密切相关的问题，如何获取高质量的知识仍然是专家 系统的“瓶颈”问题。由于理论及技术上的问题，知识的完全自动获取还有许多困 难。目前，知识获取通常由知识工程师与专家系统中的知识获取机构共同完成。 多年的研究表明，在建立基于知识的系统中( 例如，专家系统和智能决策系统 中) ，知识的获取是最难解决的，而且效率低，人们往往要花很多人力和财力在知 识获取上，它被公认为是知识处理的一个“瓶颈”。所以知识的获取在知识处理中 的地位至关重要举足轻重，证在吸引越来越多的人对它进行广泛研究。但是应该说 知识获取研究至今仍还是仞步的，离问题的真正解决尚有很大距离。 2 5 1 知识获取的任务 狭义而言，知识获取的任务在于把已有的知识( 包括经验、事实、规则等 等) ，从大脑或书本中总结和抽取出来并转换成某种形式的表示。可是广义而言， 也把从已获取的知识和实例以某种方式产生新知识的任务( 即机器学习) 也包括在 知识获取之中。所以知识获取要研究的主要问题包括： ( 1 ) 对专家或书本知识的理解、认识、选择、抽取汇集、分类和组织的方 法。 ( 2 ) 从己有的知识和实例中产生新知识，包括从外界学习新知识的原理和方 法。 ( 3 ) 检查或保持己获取知识集合的一致性( 或无矛盾性) 的方法。 ( 4 ) 尽量保证己获取的知识集合无冗余的方法。 2 5 2 知识获取的过程 知识获取的过程要分为四个阶段 1 0 第二章专家系统概述 ( 1 ) 确定阶段：包括问题的确定、目标的确定、问题的划分、问题之问的关 系等。此阶段要求领域专家与知识工程师一起交换意见，以便进行知识库的丌发工 作。 ( 2 ) 概念化阶段：此阶段的工作主要是把上一阶段确定的对象、概念、术语 及其关系加以明确化。包括问题的定义、规范性描述、术语的确定等。 3 ) 形式表示和实现阶段。形式表示阶段的任务主要在于把上述概念抽取出 的知识进行适当的组织，形成合适的结构和规则。在实现阶段中把形式化阶段中对 数据结构、推理规则以及控制策略等的规定，用计算机语言通过程序来实现。 ( 4 ) 测试阶段。测评阶段中采用测试手段来评价原型系统及实现系统时所使 用的表示形式，选择一些具体实例输入专家系统，检验推理的真确性，进一步在发 现知识库和控制结构的问题，一旦发现问题或错误就进行必要的修改和完善，然后 再进行下一轮测试，如此循环往复，直到达到满意的结果为止。 从逻辑的角度来看，知识的获取过程是由知识吸收过程，知识协调过程、知识 均衡过程等组成。具体表述如下： ( 1 ) 知识吸收过程：在不能够和知识库中规定的完整性约束的要求相矛盾这 一前提约束下，它能系统地从外部世界吸收知识。同时，该功能还应该包括有消去 冗余的机制。 ( 2 ) 知识协调过程：当f ； 知识库中的错误知识片段将加以修改，避免造成在 假定新的事实是真实的i j 提下的不一致性。这个时候要注意在获取新知识过程中与 原有的知识的一致性。 ( 3 ) 知识均衡过程：知识均衡功能具有调整前提型知识和假定性知识( 相 信) 之间的一致性的功能，它提供了在真理维持系统中修改“相信”的功能，“相 信”功能的修改可通过下述办法来实现：由元推理过程建造一裸证明树，由用户另 给的知识片段( 如果给了的话) 或者原有知识片段的反面来替换证明树中取不确定 的知识片段。 2 5 3 知识获取的方法 前文已经提到，知识的获取是最难解决的，它被公认为是知识处理的个“瓶 颈”。所以知识的获取正在吸引越来越多的人对它进行广泛研究并取得了些进 展。现有的比较成熟的知识获取的方法有以下几种： ( 1 ) 知识诱导法 在专家系统开发中知识获取是一个瓶颈，这里的瓶颈有多方面的含义。其中有 许多与专家本人有关，主要是专家不能提供知识工程师以构造专家系统所需要的知 青岛人学硕十学位论文 识。其原因也是多方面的。概括起来，无非是两类。一类是不愿意提供，一类是不 知道怎样提供。这就要求想办法克服专家提供知识问题上的保守，l h , 理，或者要帮助 专家挖掘并整理他自己的知识。概括起来就是知识工程师要掌握沟通的技巧，以顺 利地解决上述困难，保障知识获取顺利进行。 ( 2 ) 场记分析法l i “ 场记分析法发源于心理学，特别是发源于行为心理学向认知心理学的过渡时 期。与行为心理学的观点不同，认知心理学家认为人的意识和精神活动是可以观 察，可以了解，可以分析和研究的。场记分析方法的要旨就是要求被试验者用“大 声朗读”的方法说出他正在处理某件事情时的内心意识过程，以便获取和研究被试 验者的意识活动。早在1 9 7 2 年，n e w e l l 和s i m o n 就作过这样的实验：让下棋者在下 棋过程中大声说出他们的思考过程，并且要不加整理和优化地说出来，供研究者分 析。此后，场记分析成为认知心理学的重要研究手段。知识工程兴起以后，又成为 知识获取的有效方法。这罩的“场记”指的是现场记录的意思。 ( 3 ) 个人结构理论和分类表格技术 1 9 5 5 年，出于研究医疗心理学的需要，英国心理学家k e l l y 提出了一种理论。 称为个人结构理论。它的核，i t , 观点是认为每个人都以自己的独特眼光观察世界，认 识世界，划分世界上的万事万物。由于这种观察世界事物的视角因人而异，所以被 称为个人结构。掌握了一个人的个人结构，十分有利于了解这个人的思想和心理状 态。而分类表格( r e p e r t o r yg r i d ) 技术就是通过交谈测试( r e p e r t o r yt e s t ) 确定 的，后因感到此名字容易混淆而采用现名。这个方法后来被人们逐渐应用于不仅分 析观察者个人，而且分析被观察的世界。 ( 4 ) 基于模型的知识获取 获取知识不能从空白丌始。任何知识获取过程都是以原有的知识为基础来获耿 新的知识。在这原有的知识中有一部分是核心的，根本的，称为知识模型，有时也 叫背景知识。模型的使用是贯穿于所有知识获取过程之中的，只是使用方式不同， 有时显式，有时隐含。我们记住一个要点：模型也是知识，是一类特殊的知识。知 识是用来解决问题的，好像机器是用束制造产品的一样。模型知识和一般知识的不 同之点是，它好像机器中的母机，可以用来生产别的机器，即可以用来获取别的知 识。更进一步，它既可以获取一般知识，也可以获取新的模型知识。就好像工作母 机既可以生产一般机器，以可以制造新的工作母机一样。知道了这一点，就可以变 换出许许多多的设计和使用模型的方法束。 2 6 专家系统的推理与解释机制 1 2 第二章专家系统概述 2 6 1 推理的概念 人们在对各种事物进行分析、综合并做出决策时，通常是从己知的事实出发， 通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实，或归纳出新的事实，这一过程通常 称为推理。严格地说，推理就是依据一定的原则从己有事实推出结论的过程，它包 括： ( 1 ) 演绎推理：是指由一组前提必然地推导出某个结论的过程，其核心就是 三段论法。 ( 2 ) 归纳推理：是指以某命题为日口提，推导出与其有归纳关系的其它命题的 过程。 ( 3 ) 外展推理：外展推理可以表示由因到果的解释论证过程。 ( 4 ) 非单调推理：是指在推理过程中，在增加某些新的事实时，能够取消以 前得出的一些结论。 ( 5 ) 不精确推理：不精确推理也称近似推理，是指在事实或知识存不确定性 时的推理。 目前，专家系统使用得最多的知识表示形式是产生式规则。利用这种形式进行 推理时，有一个重要的问题是搜索m i 。更明确地说： 推理机= 搜索+ 匹配( 假言推理) 在推理过程中，是一边搜索一边匹配。匹配所需要的事实来自于事实库中已有 的事实和用户所回答的问题。不成功的匹配将引起搜索中的回溯和从一个分枝向另 一分技的转移。 根根据推理的方向可分为正向推理和逆向推理。 2 6 2 正向推理流程 正向推理逐条搜索规则库，对于每一条规则的前提条件，检查事实库中是否存 在。 前提条件中的各子项，若在事实库中不是全部存在，则放弃该条规则。反之， 则执行该条规则，把结论放入事实数据库中。反复循环执行上述过程，直至推出目 标，并存入事实库为止呻 。 该方法的缺点是需要搜索所有的规则。 1 3 青岛人学硕十学位论文 开始 一 ， j = o ，一否 l 一i ：1 4 1 1 + + ， 。，粤犁! 紫擎一 魁 配为$ 么? r 叫 目标没找到 否厂一 醋标存事 r 。实表一l ，么? 2 6 3 逆向推理流程 幽2 - l 正向推理流程 结束 逆向推理是从目标丌始，寻找以此目标为结论的规则，并对该规则的酊提进行 判断，若该规则的前提中某个子项是另一规则的结论时，则找以此酊提为结论的规 则，重复以上过程，直到对某个规则的前提能够进行判断。按此规则i j 提判断 ( “是”或“否”) 得出对结论的判断，由此回溯上一个规则的推理，一直回溯到目 标的判断1 ”j 。逆向推理的优点是目标明确，推理快。 4 兰= 三兰童窒墨丝塑堡 2 6 4 推理机 翻2 - 2 逆向推理流程 1 5 青岛人学硕+ 学位论文 推理机作为专家系统的控制机构，能通过运用由用户提出的已知数掘，从知识 库中选取相关的知识并按照一定的推理策略进行推理，直到得出相应的结论。在设 计推理机时，一般要考虑推理方法、推理方向和搜索策略三个方面。一般推理方法 分为确定性推理和不确定性推理两种方法；推理方向又有乖向( 或向前) 推理、反 向( 或向后) 推理及币反向推理三个方向：搜索策略可分为盲目搜索和启发式搜索 两大类，而盲目搜索方法又有穷尽式搜索、宽度优先搜索和深度优先搜索三种方 法，启发式搜索大都是在深度优先搜索和宽度优先搜索的基础上发展起来的，启发 式搜索的方式比较多，常用的有爬山法、分支界限法、a $ 算法等。 2 6 5 专家系统的解释机制 解释机制是专家系统的重要内容。它把推理过程显示给用户，让用户知道目标 是如何推导出来的，消除用户对目标的疑虑。 本节介绍对推理过程的全部解释。该方法是随推理机同步进行，在推理的同时 进行解释。 ( 1 ) 每当提取一条规则压入规则栈时，就显示“引用”该规则和“正在寻 找”该规则前提中某项事实。推理按规则日f 提中所寻找的该项事实作为结论，继续 搜索规则。 ( 2 ) 当栈顶目标在规则库中找不到以此目标为结论的规则，它就是叶结点， 需要向用户提问。 ( 3 ) 当规则栈中推出一条规则时，就要说明和显示该规则是“成功”的还是 “失败”的。规则i j 提中所有事实成立，则该规则是成功的。结论事实就成立，它 将被记入到事实库中。若规则前提中有某项事实不成立，则该规则是失败的。 ( 4 ) 当求得最后结果，即目标时，作最后说明需把事实库中所有取值为“y ” 的事实提取出来逐个显示。这些事实中规则号为0 者，显示为“你说过”，表示是 用户回答的( 即它是叶结点) ；规则号非0 者，显示“引用r t l er l ”，表示是由 该规则推导出来的，n 表示规则号。 2 7 专家系统的发展前景 专家系统作为一种计算机程序系统，使许多需要智能爿。能解决的问题可以交由 计算机来处理，是计算机应用的一个重要部分。许多现有的科学、技术、工业、商 业对应用这种技术怀着极大的兴趣。但是，它还远远不是一种成熟的商品化技术。 在此之前，还需要解决专家系统本身在实用中存在的许多问题，并在与其它计算机 1 6 第二章专家系统概述 己有的传统技术相结合的基础上取得实质性进展。这样，专家系统在应用中j 。能有 新的突破。 1 7 青岛人学硕十学伉论文 第三章模糊专家系统的理论研究 在传统的专家系统中，规则的前件和结论只能是精确的数据和命题。它们只能 在 0 ，1 中取值，如果要模拟领域专家知识的不确定性，只能在舰则的尾部引进一 个“置信度”，用以表示规则的置信程度，除此之外。规则本身是不允许含有模糊 数据( 如，“大约o 8 ”) 和模糊命题( 如，“老王个子很高”) 的。采用这种在规则 尾部加“置信度”表示整个规则的不确定性在许多情况下不能很好地模拟领域专家 的经验、窍门和求解问题的策略和方法。为了更好的表示领域专家的知识，就需要 将不确定性引入规则的内部，既规则的前件和结论中可以包含模糊命题，这就需要 在专家系统的研制和丌发中，引进模糊数学的理论、方法和技术，从而使专家系统 的开发进入第二代模糊专家系统。l 2 0 f 2 i “2 ： 3 1 模糊专家系统概述 3 1 1 模糊专家系统与传统专家系统的区别 传统的专家系统实际是一个二值逻辑系统，它只能处理确定性( 即只能在 0 ，1 中取值) 的数据和命题。模糊专家系统与之不同的是，它可以处理不确定性的数扼 和命题，即它可以在 0 ，1 中取值，也就是说模糊专家系统是采用模糊集、模糊