人工智能课件之专家系统

7.5.1教授系统建造标准(1)恰当地划定求解问题领域系统设计目标领域教授知识面及水平(2)获取完备知识完备知识指其数量能满足问题求解需要，质量上要确保知识一致性以及完整性。(3)知识库与推理机分离：可实现正向、逆向、混合推理。7.5教授系统设计与实现1人工智能课件之专家系统第1页(4)选择、设计适当知识表示模式：充分考虑领域知识特点，表示模型与推理模型统筹。(5)推理应能模拟领域教授求解问题思维过程。(6)建立友好交互环境。(7)渐增式开发策略。7.5教授系统设计与实现2人工智能课件之专家系统第2页7.5教授系统设计与实现

7.5.2普通步骤与方法因为教授系统也是一个计算机应用系统，所以，普通说来，其开发过程也要遵照软件工程步骤和标准，即也要进行系统分析、系统设计等几个阶段工作。但又因为它是教授系统，而不是普通软件系统，所以，又有其独特地方。假如我们仅就“纯教授系统”而言，则其设计与实现普通步骤可如图所表示。人工智能课件之专家系统第3页

由图能够看出，教授系统开发有以下特点：

(1)知识获取与知识表示设计是一切工作起点；

(2)知识表示以及知识描述语言确定后，各项设计（图中并列六个设计）可同时进行。还需说明是：

(1)对于一个实际教授系统，在系统分析阶段就应该首先搞清楚：系统中哪里需要教授知识，教授知识作用是什么？以及系统中各教授模块输入是什么？处理是什么？输出又是什么？7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第4页(2)系统投入运行后，普通来说，其知识库还需不停扩充、更新、完善和优化。所以教授系统开发更适合采取快速原型法。

(3)对系统评价主要看它处理问题是否到达教授水平。

(4)上述所谓“纯教授系统”就是一个实际教授系统中教授模块部分。那么，对于系统其它部分分析与设计，标准上讲，与普通计算机应用系统完全一样，即可按软件工程规范和程序进行。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第5页7.5.3知识获取

7.5教授系统设计与实现知识获取是建造教授系统关键一步，也是较为困难一步，被称为建造教授系统“瓶颈”。当前，教授系统知识获取普通是由知识工程师与教授系统中知识获取机构共同完成。至今仍无一个能够完全代替知识工程师自动化方法。人工智能课件之专家系统第6页知识获取基本任务是为教授系统获取知识，建立起健全、完善、有效知识库，以满足领域问题求解需求。为此，需要做以下几项工作。抽取知识知识转换知识输入知识检测7.5教授系统设计与实现1、知识获取基本任务7人工智能课件之专家系统第7页抽取知识是指把蕴含于知识源（领域专家、书本、相关论文、经验数据）中知识经识别、理解、筛选、归纳等处理后抽取出来，以便用于知识库建立。通常，知识并不是以某种现成形式存在于知识源中。例如，对领域专家往往缺少对自己经验总结与归纳，甚至是只可意会不可言传。其次，系统能够在自身运行实践中经过机器学习功能从已有知识或实例中演绎、归纳出新知识，系统自身必须具有一定“学习”能力。1）.抽取知识7.5教授系统设计与实现8人工智能课件之专家系统第8页通常，知识是以自然语言、图形、表格等形式表示，而知识库中知识则是用计算机能够识别形式来表示，二者之间有很大差异。把抽取知识转换为某种知识表示形式（知识工程师）。把该模式知识转换为系统内部形式（输入编译）。2）.知识转换7.5教授系统设计与实现9人工智能课件之专家系统第9页把用某种知识表示方法表示知识经编辑、编译送入知识库过程称为知识输入。知识输入普通有两条路径：利用计算机系统提供编辑软件。 优点是简单、方便，无须编制专门程序即可直接使用。利用专门编制知识编辑系统。 优点是针对性、实用性强，更符合知识输入要求。3）.知识输入7.5教授系统设计与实现10人工智能课件之专家系统第10页在上述建立知识库过程中，不论哪一步出现错误，都会直接影响到教授系统性能。所以，必须对知识库进行检测，方便尽早发觉和纠正可能出现错误。检测主要任务是知识库中知识一致性和完整性。4）.知识检测7.5教授系统设计与实现11人工智能课件之专家系统第11页首先由知识工程师从领域教授或其它知识源获取知识然后再由知识工程师用某种知识编辑软件把它送到知识库中。知识工程师知识编辑器阅读知识库对话科技文件领域教授

2.人工获取

人工获取，即计算机人员（或知识工程师）与领域教授合作，对相关领域知识和教授知识，进行挖掘、搜集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种表示形式存入知识库。7.5教授系统设计与实现12人工智能课件之专家系统第12页3、自动知识获取所谓自动知识获取是指系统本身含有获取知识能力，它不但能够直接与领域教授对话，从教授提供原始信息中“学习”教授系统所需要知识，而且还能从系统运行实践中总结、归纳出新知识，发觉和更正本身存在错误，并经过不停地自我完善，使知识库逐步趋于完整一致。7.5教授系统设计与实现自动获取又可分为两种形式：一个是系统本身含有一个机制，使得系统在运行过程中能不停地总结经验，并修改和扩充自己知识库；另一个是开发专门机器学习系统，让机器自动从实际问题中获取知识，并填充知识库。13人工智能课件之专家系统第13页4.半自动获取半自动获取，即利用某种专门知识获取系统，采取提醒、指导或问答方式，帮助教授提取、归纳相关知识，并自动记入知识库。人工智能课件之专家系统第14页7.5.4知识表示与知识描述语言设计知识表示与知识描述语言设计是依据所取得知识特点，选择或设计某种知识表示形式，并为这种表示形式设计对应知识描述语言。所谓知识描述语言，就是知识详细语法结构形式。所以，知识描述语言既要面向人、面向用户，又要面向知识表示、面向机器，还要面向推理、面向知识利用。这就要求知识描述语言既能为用户提供一个方便、易懂外部知识表示形式，又能将这种外部表示转换成轻易存放、管理、利用内部形式。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第15页7.5.5知识库与知识库管理系统设计知识库是教授系统关键。知识库质量直接关系到整个系统性能和效率。所以，知识库包括知识组织与管理。知识组织决定了知识库结构，知识管理包含知识库建立、删除、重组及维护和知识录入、查询、更新、优化等，还有知识完整性、一致性、冗余性检验和安全保护等方面工作。知识管理由知识库管理系统负责。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第16页1.知识库设计知识库设计主要是设计知识库结构，即知识组织形式。教授系统（或知识工程）中所包括知识库，普通取层次结构或网状结构模式。这种结构模式是把知识按某种标准进行分类，然后分块分层组织存放，如按元知识、教授知识、领域知识等分层组织；而每一块和每一层还能够再分块分层。这么，整个知识库就呈树型或网状结构。比如，图7―14所表示就是一个医疗诊疗知识库层次结构。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第17页图7―14医疗诊疗知识库层次结构医疗诊疗知识库消化系统知识库呼吸系统知识库……肝病知识库胃病知识库……7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第18页2.知识库管理系统设计知识库管理系统应包含知识一级和知识库一级各种管理功效。

1)知识操作功效设计知识操作功效包含知识添加、删除、修改、查询和统计等。这些功效可采取两种方法来实现。一个方法就是利用屏幕窗口，经过人机对话方式实现知识增、删、改、

查等；另一个方法就是用全屏幕编辑方式，让用户直接用键盘按知识描述语言语法格式编辑知识。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第19页2)知识检验功效设计知识检验包含知识一致性、完整性、冗余性等检验。

7.5教授系统设计与实现造成知识库不健全原因有领域教授提供知识中存在一些不一致，不完整、甚至错误知识。知识工程师未能准确、全方面地了解领域教授意图，影响到知识一致性及完整性。采取知识表示模式不适当，不能把领域知识准确地表示出来。对知识库进行增删改时未充分考虑到可能产生影响，操作后造成数据库出现不完备情况。人工智能课件之专家系统第20页指知识库中存在多出知识或存在多出约束条件。等价规则：r1:IFPANDQTHENRr2:IFQANDPTHENRr1与r2有一条是多出，应从知识库中删去。冗余规则链：两条规则链中第一条规则条件相同，且最终一条规则结论等价例：r1:IFPTHENQr2:IFQTHENRr3:IFPTHENSr4:IFSTHENR7.5教授系统设计与实现7.5教授系统设计与实现A.知识冗余21人工智能课件之专家系统第21页冗余条件：假如两条规则有相同结论，但一条规则中某个子条件在另一条规则前提条件中被否定，而其它子条件保持一致，则称这两条规则含有多出条件例r1:IFPANDQTHENRr2:IFPAND

QTHENRQ与

Q都是多出，规则库中删去r1、r2，增加IFPTHENR7.5教授系统设计与实现22人工智能课件之专家系统第22页2.矛盾矛盾：两条产生式规则或规则链在相同条件下得到结论互斥，或它们虽有相同结论，但规则强度不一样。例1r1:IFPTHENQ1

若Q1=

Q2, r2:IFPTHENQ2

则r1与r2矛盾例2r1:IFPTHENQ r2:IFQTHENR规则链初始条件P，

r3:IFRTHENS1若S1=

S2,则两条链矛盾

r4:IFPTHENTr5:IFTTHENS27.5教授系统设计与实现B、矛盾23人工智能课件之专家系统第23页例3：r1:IFPTHENQ(CF1) r2:IFPTHENQ(CF2)

前提与结论相同，但CF1

CF2

规则强度所以r1与r2矛盾7.5教授系统设计与实现24人工智能课件之专家系统第24页隶属：规则r1与r2有相同结论，但r1比r2要求更多约束条件，则称r1是r2隶属规则。

r1:IFPANDQTHENRr2:IFQTHENRr1隶属r2，留那条请教授裁定。7.5教授系统设计与实现C.隶属25人工智能课件之专家系统第25页D.环路环路：一组规则形成一条循环连时，它们组成一个环路：

r1:IFPTHENQr2:IFQTHENRr3:IFRTHENSr4:IFSTHENP环路可使推理陷入死循环。应征求教授意见修改或其中一条规则，破坏环路形成条件。7.5教授系统设计与实现26人工智能课件之专家系统第26页比如，小王身高x米，则必须满足：x<3米；又如，弟弟今年x岁，哥哥今年y岁，则必须满足x<y。不然就破坏了知识完整性。7.5教授系统设计与实现不完整：指知识库中知识不完全，不能满足预先定义约束条件：推不出结论，或推出结论不对。E、不完整人工智能课件之专家系统第27页3)知识库操作设计知识库操作包含知识库（文件）建立、删除、分解、合并等。这里着主要说明是知识库分解与合并。这两种功效类似于关系数据库投影、选择和连接操作，它们实现是知识库重组。我们说，知识库重组也是可能甚至是必要。因为伴随系统运行，可能会发觉原先知识组合不合理，所以就需要重新组合，这时就需要使用知识库分解与合并功效。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第28页7.5.6推理机与解释功效设计

1.从哪里着手;

推理机是与知识库对应教授系统另一主要部件。推理机推理是基于知识库中知识进行。所以，推理机就必须与知识库及其知识相适应、相配套。详细来讲，就是推理机必须与知识库结构、层次以及其中知识详细表示形式等相协调、相匹配。不然，推理机与知识库将无法接轨。所以，设计推理机时，首先得对知识库有所了解。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第29页2.还应考虑些什么对推理机本身而言，还要考虑推理方式、方法和控制策略等。比如，对于推理方式，是正向推理，还是反向推理或双向推理？是准确推理，还是不准确推理？是串行推理，还是并行推理？是单调推理，还是非单调推理？又如，对于推理方法，是用归结法，还是用自然演绎法？对于不准确推理采取什么样推理模型？还有，对于搜索控制，是采取深度优先还是广度优先，对于冲突消解是依据优先数，还是可信度或程度（即隶属度）等等。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第30页3.算法设计与程序设计做了上述分析以后，就可着手设计推理机算法了。对于一个基于规则系统来说，其推理机也就相当于产生式系统中执行控制部件，所以其运行过程也就是产生系统运行过程，所以，前面产生式系统所采取算法，或者图搜索中所用算法也就是这里推理机所用算法。算法确定后，就可进行程序设计。至于推理机用何种程序语言实现，这个并无什么限制，如能够用传统LISP或PROLOG语言，也用当前流行C或C++语言。7.5教授系统设计与实现人工智能课件之专家系统第31页4.解释机制怎样实现另外，在推理机设计中还得考虑解释机制。因为教授系统普通要求要有解释功效。即在推理中要能回答用户“为何”问题，在推理结束后，要能回答“怎么样（得到结果）”问题。从系统结构上讲，普通是把解释作为