专家系统举例

1、7.8 新一代专家系统的研究,主讲人:,1,PPT学习交流,目前专家系统存在的五大问题,忽视了理论与深层知识在问题求解中的作用 缺少多个系统的协作及综合型的专家系统 在知识获取方面还缺少自动获取知识的能力 在知识表示上缺少多种表示模式的集成 在推理方面不支持多种推理策略 针对上述问题,我们开始了新一代专家系统的研究,2,PPT学习交流,研究新一代专家系统的主要课题,3,PPT学习交流,研究课题1 分布协同式的体系结构,所谓分布协同式体系结构是指：把知识库（推理机制）分布于一个计算机网络的不同节点上,在求解问题时，它们能互通信息，密切合作，共同完成问题求解任务。 该体系结构应解决个问题 （1）任

2、务分布： 把待求解的问题分解为若干子问题,分别交给系统中不同的成员去完成。 （2）合作策略：由于系统中的各成员都只具有部分知识， 而问題的各子问题间存在着种种内在联系,这就要求各成 员必须互相通信，合作地进行问题求解。为实现合作，需 要解决合作的方式与策略以及通信的手段。,4,PPT学习交流,研究课题 知识的自动获取,知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从

3、系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。,5,PPT学习交流,研究课题3 深层知识的利用,深层知识是指：相关领域中的理论性知识、原理性知识，而专家的经验通常被称为表层知识或浅层知识。 对于深层知识的利用存在个问题 （1）如何确定深层知识的容量与边缘 （2）非单调性亦是深层知识利用中的一个困难问题,6,PPT学习交流,研究课题4 知识表示及推理方法,要使专家系统能像人类专家那样求解领域題，就必须对知识的表示与处理作进一步的研究,使其能真正模拟人类求解问题的思维过程。 首要解决的问题 （1）如何建立一致的知识表示框架，使之能包含多范例的多种表示模式。 （2）如

4、何在时态推理、定性推理、非单调推理等方面有所突破，在不确定性的表示与处理方面取得新的进展等。,7,PPT学习交流,7.9 专家系统举例,广西师范大学计信学院,8,PPT学习交流,两个例子,9,PPT学习交流,两个例子,10,PPT学习交流,动物识别系统,这是一个用以识别虎、金钱豹等七种动物的小型 专家系统 ： 1.系统结构 2.知识表示 3.适用知识的选取 4.推理的结束条件 5.推理过程,11,PPT学习交流,动物识别系统 系统结构,12,PPT学习交流,动物识别系统 知识表示,知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE char * result； int

5、lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； ; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE char cause; struct CAUSE-TYPE* next; ;,13,PPT学习交流,动物识别系统 适用知识的选取,为了进行推理，就需要根据数据库中的已知事 实从知识库中选用合适的知识。 适用知识：若知识的前提条件所要求的事实在数据库中都存在，就认为它是一条适用知识。,14,PPT学习交流,动物识别系统 推理的结束条件,当有如下两种情况中的某一种出现时可终止推理

6、： 知识库中再无可适用的知识。 对于这种情况，很容易进行检测，只要检查一下当前知识库中是 否还有知识的前提条件可被数据库的已知事实满足,且为未使用过的知识就可得知。 经推理求得了问题的解。 扫描知识库的每一条规则，若一条规则的结论在其它规则的前提条件中都不出现，则这条规则的结论部分就是最终结论，此时就可终止推理过程 。 含有最终结论的规则称为结论性规则。对于结论性规则，为它作一标志，每当推理机用到带标志的规则进行推理时,推出的结论必然是最终结论，此时就可终止推理过程。,15,PPT学习交流,动物识别系统 推理过程,16,PPT学习交流,两个例子,17,PPT学习交流,专家系统MYCIN,MYC

7、IN是一个帮助内科医生诊治感染性疾病的专 家系统： 1.系统结构 2.数据表示 3.知识表示 4.推理的控制策略 5.解释功能,18,PPT学习交流,专家系统MYCIN 系统结构,19,PPT学习交流,专家系统MYCIN 数据表示,数据库中的数据都用如下形式的三元组描述： (对象 属性 值） 1. “对象”又称为上下文，它是系统要处理的实体， 例如：PERSON(病人） 2. “属性”又称临床参数,用于描述相应对象的特征，例如“病人”的姓名、年龄、性别。 3. “值”是指相应属性的值，根据属性的不同类别，其值可以是一个或多个。,20,PPT学习交流,专家系统MYCIN 数据表示 属性分类,MY

8、CIN中有65种属性，这些属性按其所描述的对象不同 分为六类。 例如：用于描述“病人”情况的作为一类，用于描述“培养物” 情况的作为一类，等等。 对每一类属性都有专门的名字。 例如：用PROMPT作为描述“病人”的属性集的名字。 属性又按其取值的性质不同分为七种类别。 例如：单值的，多值的，可问的，可导出的等,21,PPT学习交流,专家系统MYCIN 数据表示 可信度因子,每个属性的值可以带有一个可信度因子CF,用以指出对相应属性值的信任程度。 CF在-1,1上取值。 当CF0时，表示相信该属性取相应值的程度； 当CF0.2时则调用该规则结论中的函数 CF=0.2时则放弃该规则,33,PPT学习交流,专家系统MYCIN