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文档简介

第5章产生式表示与专家系统2023/7/241内容5.1产生式与产生式系统5.2专家系统概述5.3专家系统结构及工作过程5.4专家系统的开发5.5专家系统的实例5.6新型专家系统2023/7/2425.1产生式与产生式系统(1)产生式1943年美国数学家Post,最早提出产生式系统并把它作为计算手段。同一时期,Chomsky在研究自然语言结构时,提出了文法分层的概念,并提出了文法的重写规则,即语言生成规则,语言生成规则实际是特殊的产生式。1960年,Backus提出了著名的BNF,用以描述计算机语言的文法。后来发现,BNF范式实际上就是Chomsky的上下文无关文法。2023/7/2435.1产生式与产生式系统(2)5.1.1产生式表示5.1.2产生式系统结构5.1.3产生式系统工作过程2023/7/2445.1.1产生式表示(1)产生式的一般形式为:前件后件(情况行为)前件是前提,规则的执行条件。后件是结论或动作,规则体。产生式规则的语义:如果前提满足,则可得结论或者执行相应的动作,即后件由前件触发。产生式也可以表示前面讨论过的各种操作在形式语言中的文法规则也称为产生式在推理系统中产生式的前件就是前提,后件就是结论,所以,产生式又是一个前提-结论对。2023/7/245产生式规则的例子:(1)如果电视机声音太大引起邻居抱怨,则将音量调小一点儿。(2)如果申请人有良好的金融声誉和良好的资产负债表,那么贷款应该被批准。(3)IF当前环境分配设备给总线组件,并且有一个未分配的双端口磁盘驱动器,并且已知所需控制器类别,并且每个控制器没有任何设备分配给它,并且这些控制器能够支持的设备数目已知THEN分配磁盘驱动器给每一个控制器,并且记下相关的控制器对,其中每一个控制器支持一个驱动器第(3)条规则用在配置DECVAX计算机系统的XCON/R1专家系统中。2023/7/2465.1.1产生式表示(2)例5.1

三个聪明人问题。古代有个国王想知道他的三个大臣中谁最聪明,就在他们每个人前额上都画了一个点,他们都能看到别人点的颜色,但看不到自己点的颜色。国王说,你们中间至少有一个人的点是白色的。于是重复地问他们:“谁知道自己点的颜色?”三位大臣们头两次都回答说不知道。题目要求证明下一次他们全都会说“知道”,并且所有的点都是白色。2023/7/2475.1.1产生式表示(3)分析:

这类问题的特点是有有限个受试者,每个人对问题都只有部分了解,无法直接求解。但在推理过程中每个人又可以从别人那里获得新的知识,重新进行推理。可以用产生式来表达推理过程中所用到的各种知识。2023/7/2485.1.1产生式表示(4)状态集合表示:

用x1,x2,x3表示三个人点的颜色,1表示白色,0表示非白色。

X=(x1,x2,x3)表示颜色分布状态。全部可能的状态集合(可能界PW0):{(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}

实际给定的状态为现实界X0=(x10,x20,x30)

用排除法寻找X0。2023/7/2495.1.1产生式表示(5)排除过程:第一次,大臣只知道至少有一个人是白点,排除(0,0,0)状态。这时如果有人看到两个非白点,根据排除的状态可推知自己是白点。第二次大臣根据没有一个人知道自己点颜色的事实推知至少两人为白点。排除(0,0,1)、(0,1,0)、(1,0,0)状态。这时如果有人看到一个非白点,根据排除后得到的状态可推知自己的点是白的。第三次,大臣们根据仍无人知道自己点颜色的新事实推知没有一个非白点出现,即X0=(1,1,1)。于是三人都知道自己点的颜色是白的。2023/7/24105.1.1产生式表示(6)引入一些中介状态,并定义下述符号:

Si——i大臣看到的非白点数;

Wi——i大臣猜出自己点的颜色否。如果他宣布已知道自己点的颜色,为1,否则为0;

n——X0中白点的个数。可对前面的分析过程形式化。

2023/7/24115.1.1产生式表示(7)第一次,大臣只知道至少有一个人是白点,排除X0={(0,0,0)}状态。(n>=1)<=>X0

{(0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)};第二次大臣根据没有一个人知道自己点颜色的事实推知至少两人为白点。(2)(n>=1)(Si=2)=>(Wi=1),(i=1,2,3,下同);(3)(i)(Wi=1)(n>=1)=>(n=1);(4)(n=1)=>(i)(Wi=1);(5)(i)(Wi=0)(n>=1)=>(n>=2);(6)(n>=2)<=>X0

{(0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)};第三次,大臣们根据仍无人知道自己点颜色的新事实推知没有一个非白点出现。(7)(n>=2)

(Si=1)=>(Wi=1);(8)(i)(Wi=1)(n>=2)=>(n=2);(9)(n=2)=>(i)(Wi=1);(10)(i)(Wi=0)(n>=2)=>(n=3);(11)(n=3)<=>X0

{(1,1,1)};(12)(n=3)=>(i)(Wi=1).2023/7/24125.1.1产生式表示(8)上述结果可以推广到更一般的情况:设有m个大臣,国王说至少有l个人的点是白色的,则有下述产生式:

(1)(n>=l)<=>X0

{x|x中的白点数>=l};

(2)(n>=l)(Si=m-l)=>(Wi=1),(i=1,2,…,m,下同);

(3)(i)(Wi=1)(n>=l)=>(n=l);

(4)(n=l)=>(i)(Wi=1);

(5)(i)(Wi=0)(n>=l)(l<m-1)=>(n>=l

+1);(6)(i)(Wi=0)(n>=l)(l

=m-1)=>(n=m)。2023/7/24135.1.2产生式系统结构(1)问题求解框架与产生式系统对应:叙述性知识——动态(全局)数据库过程性知识——产生式规则库控制性知识——推理机产生式规则库推理机动态数据库2023/7/24145.1.2产生式系统结构(2)三个组成部分:动态数据库——人工智能系统的数据结构中心。是一个动态数据结构,用来存放初始事实数据、中间结果和最后结果。相当于人的短期记忆功能。产生式规则库——作用在全局数据库上的一些规则的集合。每条规则都有一定的条件,若全局数据库中内容满足这些条件可调用这条规则。一般可形成一个称为推理网络的结构图。相当于人的长期记忆功能。推理机——负责产生式规则的前提条件测试或匹配,规则的调度和选取,规则体的解释和执行。即推理机实施推理,并对推理进行控制,它也是规则的解释程序。相当于人的认知处理器。2023/7/24155.1.2产生式系统结构(3)例5.2猴子摘香蕉问题。如图5-2所示,一个房间里,天花板上挂着一串香蕉。房间里有一只猴子,还有一只可被猴子推移的箱子,而且,当猴子登上箱子时刚好可以摘到香蕉。设猴子在房间的a处,箱子在b处,香蕉在c处。问猴子如何行动可以摘取香蕉?建立产生式系统。解:(1)全局数据库中表达问题在求解过程中所处的各种状态:用四元组(w,x,y,z)表示。其中:w:猴子的水平位置,w

{a,b,c};x:是否在箱子上,0表示不在箱顶,1表示在箱顶;y:箱子的水平位置,y{a,b,c}

;z:猴子是否拿到香蕉,0表示没有拿到香蕉,1表示拿到香蕉。初始事实是(a,0,b,0),目标位置为(c,1,c,1)

2023/7/24165.1.2产生式系统结构(4)(2)规则集:规则动作条件动态数据库事实变化R1goto(u)(w,0,y,z)(u,0,y,z)R2pushbox(v)(w,0,w,z)(v,0,v,z)R3climbbox

(w,0,w,z)(w,1,w,z)R4grasp(c,1,c,0)(c,1,c,1)其中,u,v

{a,b,c}(3)推理结果:R2(c)R1(b)(a,0,b,0)(b,0,b,0)(c,0,c,0)2023/7/24175.1.3产生式工作过程(1)推理机在工作过程中需要完成的工作主要可以分为三个阶段:高效模式匹配冲突消解推理常用提高匹配效率的方法:(1)索引匹配(2)分层匹配(3)过滤匹配2023/7/24185.1.3产生式工作过程(2)冲突消解策略马尔科夫算法:按优先级排序消除冲突Rete算法:不是用事实去匹配每一条规则,仅考察有变化的规则。其他:规模排序:对所有匹配成功的产生式中选择前提条件最多或者情况元素最多者作为优先执行的规则加权排序:给初始事实或中间结论以不同的优先权,与优先权较高的事实匹配的产生式优先使用2023/7/24195.1.3产生式工作过程(3)产生式系统推理正向推理反向推理双向推理2023/7/24205.1.3产生式工作过程(4)正向推理过程2023/7/24215.1.3产生式工作过程(5)反向推理过程2023/7/24225.1.3产生式工作过程(6)例5.35.4汽车轮胎故障诊断及采取相应措施的产生式系统及其求解。r1:IF

轮胎瘪了AND空气很快泄出THEN

确认故障:轮胎没有气r2:IF

轮胎变形了AND你的轮胎边缘有凹入THEN

确认故障:变形了的轮胎。r3:IF

轮胎被磨损AND磨损严重THEN

确认故障:磨损了的轮胎r4:IF

变形了的轮胎AND你要更换轮胎THEN

轮胎需要更换r5:IF

磨损了的轮胎AND你要更换轮胎THEN

轮胎需要更换r6:IF

轮胎没有气AND你要更换轮胎THEN

轮胎需要更换r7:IF

轮胎没有气AND你要修理轮胎THEN

轮胎需要修理r8:IF

轮胎需要修理AND你有一个扳手AND你有一个千斤顶AND你的状态良好THEN

采取措施:自己修理它2023/7/24235.1.3产生式工作过程(7)r9:IF

轮胎需要更换AND你离电话很近THEN

采取措施:呼叫公路服务获得帮助r10:IF

轮胎需要修理AND你要给这个轮胎充气AND你有一个泵AND你知道如何使用它THEN

采取措施:自己给轮胎充气r11:IF

轮胎需要修理AND你知道某人有这个技术AND他能够做这个事情THEN

采取措施:请求他的帮助r12:IF

轮胎需要更换AND你知道某人有这个技术AND他能够做这个事情THEN

采取措施:请求他的帮助r13:IF

轮胎需要更换AND你有一个扳手AND你有一个千斤顶AND你的状态良好THEN

采取措施:自己更换它2023/7/24245.1.3产生式工作过程(8)规则集形成的部分推理网络:2023/7/24255.1.3产生式工作过程(9)已知初始事实:F1:轮胎瘪了F2:空气很快泄出F3:你要更换轮胎F4:你离电话很近目标条件:采取什么样的措施处理故障?采用正向推理回答采取的措施来处理故障。

2023/7/24265.1.3产生式工作过程(10)反向推理过程:2023/7/24275.2专家系统概述5.2.1什么是专家系统5.2.2专家系统的类型5.2.3专家系统的发展2023/7/24285.2.1什么是专家系统(1)专家系统应该具备四个特征:(1)应用于某专门领域。(2)拥有专家级知识。(3)能模拟人类专家思维和决策过程。(4)达到专家级水平。

2023/7/24295.2.1什么是专家系统(2)专家系统的特点解决那些不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题;强调知识与推理的分离,因而系统具有很好的灵活性和可扩充性;还具有“自学习”能力,即不断对自己的知识进行扩充、完善和提炼专家系统不会像人那样容易疲劳、遗忘,易受环境、情绪等的影响。2023/7/24305.2.2专家系统的类型(1)按解决问题性质分类解释型预测型设计型诊断型规划型监视型控制型调试型教学型修理型2023/7/24315.2.2专家系统的类型(2)按应用分类典型化学专家系统。典型电子学专家系统。典型医学专家系统。典型工程学专家系统。典型地质学专家系统。典型计算机专家系统。2023/7/24325.2.2专家系统的类型(3)

按系统的体系结构分类集中式专家系统分布式专家系统人工神经网络专家系统按知识表示形式基于规则的专家系统基于一阶谓词的专家系统基于框架的专家系统基于语义网的专家系统按采用的技术符号推理专家系统神经网络专家系统2023/7/24335.2.3专家系统的发展(1)1.专家系统发展历史第一代:这些专家系统具有高度专业化、求解专门问题的能力强等特点,但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷,求解问题的能力弱;第二代:专家系统属单学科专业型、应用型系统,其体系结构较完整,移植性方面也有所改善,而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进;第三代:多学科综合型系统,采用多种人工智能语言,综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略,并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统;第四代:多专家协作、综合知识库、采用人工智能最新技术实现多Agent专家系统。2023/7/24345.2.3专家系统的发展(2)2.专家系统技术的发展20世纪,50、60年代,产生式系统框架的提出;20世纪70年代,领域知识的重要性,知识库与推理机的分离,MYCIN、EMYCIN出现;20世纪80年代,各种开发语言应用于专家系统,出现各种开发工具。2023/7/24355.3专家系统结构及工作过程5.3.1专家系统的结构5.3.2专家系统工作过程2023/7/24365.3.1专家系统的结构(1)1.专家系统的概念结构2023/7/24375.3.1专家系统的结构(2)2.专家系统实际结构图5-10专家系统实际结构示例

图5-11黑板模型

2023/7/24385.3.2专家系统工作过程(1)工作过程:步1根据用户提供的证据以及问题对知识库进行搜索,寻找可匹配的知识片段或知识网络;步2对同一问题可能会有多处知识片段或网络与之匹配,即形成知识操作算子序列,构成一个假设集合;步3根据推理机提供的控制策略对形成的假设集合进行排序进入到推理机的议程中,并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案;步4按照推理机提供的推理机制进行推理,求解具体问题;步5如果该推理过程不能解决问题,则回溯到假设方案序列中的下一个,重复求解问题;步6上述过程循环执行,直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题即本问题无解。2023/7/24395.3.2专家系统工作过程(2)图5-12基于规则的专家系统的相关技术2023/7/24405.3.2专家系统工作过程(3)PROSPECTOR中的不确定性处理-主观贝叶斯模型:2023/7/2441PROSPECTOR中的不确定性处理正向推理:将证据的不确定性传递给最终结论的不确定性:用户输入证据E,在观察S下的确定性因子(-5,5);用证据匹配规则R,规则的不确定性用LS、LN表示计算组合证据的不确定性利用CP公式或EH公式计算结论H的不确定性计算组合结论的不确定性反向推理:系统根据评判函数确定目标、子目标,根据用户提供的证据的可信度,转向正向推理,进行概率传播,直到到达可以由用户回答的证据为止。2023/7/24425.3.2专家系统工作过程(4)MYCIN中的不确定性处理:以确定性理论为基础的可信度推理模型在专家系统MYCIN中采用的推理方式就是反向链和深度优先的搜索策略。当MYCIN系统启动后,系统会自动生成一个包含(姓名,年龄,性别,治疗方案)的病人信息,其中前三项由系统向用户提出询问,要求用户输入,并存入数据库中。而治疗方法则是需要由系统自动推理得到,也是系统进行推理的最终目标。

2023/7/24435.3.2专家系统工作过程(5)为了得到治疗方案,系统推理时,首先运用一条规则是RULE092(目标规则),其内容为:如果:(1)有一种需要治疗的病原体,且(2)可能还有其他需要治疗的病原体,尽管它们还没有从当前的培养物中被分离出来。那么:(1)给出能有效抑制需治疗的病原体的治疗方案(2)选择出最佳治疗方案否则:指出病人不需要治疗要退出的目标需要的条件,可以直接询问用户,可以由其他的推理得到。2023/7/24445.4专家系统的开发5.4.1开发步骤和方法5.4.2知识获取5.4.3推理机及解释机构设计5.4.4开发工具及开发环境2023/7/24455.4.1开发步骤和方法2023/7/24465.4.2知识获取1.知识获取方式人工知识获取:知识工程师、领域专家半自动知识获取:知识工程师、领域专家、知识获取系统自动知识获取:系统自身进行知识获取2.知识获取的任务抽取知识:挑选知识的转换:形式化知识的输入:输入知识库知识的检测:等价、冗余、矛盾、环路等的检验2023/7/24475.4.3推理机及解释机构设计1.推理机的设计推理机的设计就是根据知识表达、知识推理方法和推理控制策略,设计具有求解专门领域的问题和自行推理的计算机软件系统。2.解释结构的设计预置本文方法路径跟踪法,回答HOW和WHY问题策略解释法自动程序员解释方法2023/7/24485.4.4开发工具及开发环境(1)1.智能程序设计语言LISPPROLOGOPS5、FRL……2.专家系统外壳EMYCINKASEXPERT……2023/7/24495.4.4开发工具及开发环境(2)3.开发环境AGETEIRESIASCLIPSVPEXPERTESTA2023/7/24505.5专家系统的实例(1)1·知识表示2023/7/24515.5专家系统的实例(2)2023/7/24525.5专家系统的实例(3)2.专家系统处理过程不同的问题转向不同的问题节点,根据事实选择要执行的动作3.推理的控制策略及解释汽车故障诊断专家系统采用的是正向推理的方式,在知识库的节中的规则按照一定的顺序排列,当任一规则的条件得到满足后,则执行相应的动作2023/7/24535.6新型专家系统5.6.1分布式专家系统5.6.2协同式专家系统5.6.3模糊专家系统5.6.4神经网络专家系统2023/7/24545.6.1分布式专家系统分布式专家系统具有分布处理的特征,是把一个专家系统的功能分解到各个处理机上并行工作,以缩短问题求解的时间,提高专家系统的效率,设计一个分布式专家系统一般要考虑以下三方面的问题:功能分布知识分布驱动分布控制驱动数据驱动目标驱动事件驱动2023/7/24555.6.2协同式专家系统(1)协同式专家系统也称为群专家系统,能够综合若干相近领域

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