第八章 专家系统.ppt

1、专家系统是人工智能应用研究的一个重要分支 20世纪60年代末，Feigenbaum等人研制成功第一个专家系统DENDRAL 专家系统已被成功地运用到工业、农业、地质矿产业、科学技术、医疗、教育、军事等众多领域 实现了人工智能从理论研究走向实际应用成为人工智能应用研究中最活跃、也最有成效的一个重要领域。,8.1 专家系统概述,1.产生与发展过程 1968年世界上的第一个专家系统DENDRAL在Stanford大学研发成功。专家系统的诞生。 20世纪60年代末，MIT开始研究用于解决复杂微积分运算和数学推导的专家系统MACSYMA。 Carnegie Mellon 在同一时期也开发了一个用于语音识

2、别的专家系统HEARSAY，并相继研发成功HEARSAYII和HEARSAYIII。 1974年，Pittsburgh大学研制成功内科病诊断咨询系统INTERNIST，并在以后对其不断完善，使之发展成专家系统CADUCEUS。,8.1.1 专家系统的产生与发展,1976年，专家系统MYCIN由Stanford的E.H.Shortliffe开发成功: 设计目的：为细菌感染疾病提供抗菌剂治疗建议 首次使用：知识库 推理方式：不确定性的表示和处理，采用了可信度的方法。 1976年，Stanford大学的R.O.Duda等人研制成功一个探矿专家系统 ROSPECTOR 矿床模型按计算机能解释的形式编码

3、 利用这些模型进行推理 达到勘探评价、区域资源估值、钻井井位选择的目的,8.1 专家系统概述,8.1.1 专家系统的产生与发展,2. 专家系统的成就 由DEC公司和Carnegie Mellon大学合作研发的专家系统XCON，是一个用于为VAX计算机系统制定硬件配置方案的商用系统，创造了巨大的经济效益。 ACE是由贝尔实验室于80年代初开发的一个用于设备错误诊断的专家系统，用于定位和识别在电话网络中的故障点。 DELTA则是由通用电气公司在80年代中期开发的错误诊断系统，以帮助维修人员发现在柴油发电机中的故障。,8.1 专家系统概述,8.1.1 专家系统的产生与发展,3. 中国的情况 我国专家

4、系统的研发起步于20世纪80年代，开发成功了许多具有实用价值的应用型专家系统。,8.1 专家系统概述,8.1.1 专家系统的产生与发展,4. 需要进一步研究并加以解决的问题 知识的自动获取方法 深层知识的表示和利用方法 分布式知识的处理方法 知识的完备性,8.1 专家系统概述,8.1.1 专家系统的产生与发展,专家系统是 一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统 能运用某个领域一个或多个专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家求解问题时的思维过程，以解决该领域中的各种复杂问题 也就是说，专家系统具有三个方面的含义：,8.1 专家系统概述,8.1.2 专家系统的定义,能运用专家知识和经验进行推

5、理的启发式程序系统 必须包含有大量专家水平的领域知识，并能在运行过程中不断地对这些知识进行更新。 能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的推理过程。,8.1 专家系统概述,8.1.2 专家系统的定义,1. 按专家系统特性和处理问题的类型分类 F.Heyes-Roth等人按照专家系统的特性及处理问题的类型，将专家系统分为以下10种类型。 （1）解释型：对已知信息和数据进行分析和推理，给出相应解释的。 （2）诊断型：根据输入系统的有关被诊断对象的信息，推断出产生故障的原因，给出排除故障方法的一类专家系统。,8.1 专家系统概述,8.1.3 专家系统的种类,（3）设计型：根据用户输入的设计要求数据，

6、求解出满足设计要求的目标配置方案的一种专家系统。 （4）预测型：通过对过去知识以及当前的事实与数据进行分析，推断未来情况的一类专家系统。 （5）规划型：根据给定的规划目标数据，制定出某个能够达到目的的动作规划或行动步骤的一类专家系统。,8.1 专家系统概述,8.1.3 专家系统的种类,（6）监视型：这是一类用于对被检控对象进行实时地、不断地观察，并能观察到情况及时做出适当反应的专家系统。 （7）控制型：用来对一个受控对象或客体的行为进行适当的调节与管理，以使其满足预期要求的一类专家系统。 （8）调试型：对失灵的对象制定出排除故障的规划并实施排除的一类专家系统。,8.1 专家系统概述,8.1.3

7、 专家系统的种类,（9)教学型：是一类可根据学生学习的特点，制定适当的教学计划和教学方法，以对学生进行教学和辅导的专家系统。 (10)修理型：对发生故障的系统或设备进行处理，使其恢复正常工作的一类专家系统。,8.1 专家系统概述,8.1.3 专家系统的种类,2、按系统的体系结构分类 (1)集中式专家系统 对知识及推理进行集中管理的专家系统。对于这类专家系统，又可根据系统知识库与推理机构的组织方式，细分为： 层次式结构专家系统：推理机构为多层机制，推理方式逐层推理；,8.1 专家系统概述,8.1.3 专家系统的种类,深浅双层结构专家系统：知识库由两个子知识库构成，一个称为深层知识库，用于存放问题

8、领域内的原理性知识，另一个称为浅层知识库，用于存放领域专家的经验知识。 多层聚焦结构专家系统：知识库中的知识按动态分层组织的形式进行管理。 黑板结构类型的专家系统：一般用于求解比较复杂的问题，通常具有多个知识库和多个推理机。,8.1 专家系统概述,8.1.3 专家系统的种类,(2) 分布式专家系统 将知识库或/和推理机分布在一个计算机网络上的一类专家系统。 主要特点：系统中的知识库及推理机在逻辑上和物理上都采用一种分布结构，其各机构间通过计算机网络实现互连，并在求解问题的过程中，相互通信、相互协作。 (3) 神经网络专家系统 采用人工神经网络技术进行建造，以神经网络为体系结构实现知识表示和求解

9、推理。这种类型的专家系统目前尚处于研究阶段。 (4) 符号系统与神经网络相结合的专家系统,8.1 专家系统概述,8.1.3 专家系统的种类,在总体上，专家系统还具有以下一些共同特点： （1）启发性 （2）透明性 （3）灵活性 （4）交互性 （5）推理有效性 （6）复杂性 （7）实用性 （8）知识的专门性 （9）易推广,8.1 专家系统概述,8.1.4 专家系统的一般特点,8.2 专家系统的基本结构,理想专家系统的结构图,8.2 专家系统的基本结构,专家系统简化结构图,8.2 专家系统的基本结构,神经网络专家系统的基本结构,8.2 专家系统的基本结构,8.2.1 数据库及其管理系统，又称综合数据

10、库，存储： 有关领域问题的初始事实 问题描述以及系统推理过程中得到的种种中间状态或结果 系统的目标结果 8.2.2 知识库及其管理系统：专家系统的知识存储器，存储： 被求解问题的相关领域内的原理性知识或一些相关的事实 专家的经验性知识 8.2.3 知识获取机构，一个重要部分： 负责系统的知识获取 由一组程序组成 基本任务是从知识工程师那里获得知识或训练数据 把得到的知识送入知识库中，并确保知识的一致性及完整性,8.2 专家系统的基本结构,8.2.4 推理机：专家系统在解决问题时的思维推理核心 是一组程序 用以模拟领域专家思维过程 使整个专家系统能够以逻辑方式进行问题求解。 8.2.5 解释器

11、人与机接口相连的部件 负责对专家系统的行为进行解释，通过人机接口界面提供给用户。 8.2.6 人机接口 专家系统的另一个关键组成部分 专家系统与外界进行通讯与交互的桥梁 由一组程序与相应的硬件组成。,8.2 专家系统的基本结构,利用某种手段从知识源中获取专家系统实现问题求解所需的专门知识，并以某种形式在计算机中存储，满足领域问题求解的需求。一般包括知识抽取、表示、输入和检测等几项工作。 1、知识抽取 把蕴含于多个知识源中的知识进行分析、识别、理解、遴选、归纳等处理后抽取出来，用于知识库的建立； 知识源是指专家系统知识的来源，包括领域专家、技术报告、课本教材、相关论文、实例研究、经验数据及系统本

12、身的运行实践等。,8.3 知识获取,8.3.1 知识获取的任务,2、知识的表示 将知识转换为计算机能够识别或运用的形式。 先由知识工程师对知识源中的知识进行分析和抽样 用适当的知识表示形式表示出来 再通过编译程序翻译成计算机可识别或应用的内部编码。 3、知识的输入 以某种表示形式表示的知识经过编辑、编译送入知识库的过程。 4、知识的检测 知识检测的主要任务是保证知识库的一致性和完整性。,8.3 知识获取,8.3.1 知识获取的任务,1、人工知识获取 通过知识工程师对知识源中的数据进行分析处理，以获取知识的一种途径。 领域专家 阅读有关文献 再对所获得的原始知识进行分析、归纳、整理、总结，将每一

13、条知识用自然语言的形式表达出来，并交由领域专家审查 经反复交流，最后把所总结的每条知识确定下来 再将每条知识用适当的知识表示方法表示出来，应用知识编辑器输入计算机。,8.3.2 知识获取主要途径,8.3 知识获取,在从领域专家那里获取知识时一般采用如下的技术步骤： （1）现场观察 （2）问题讨论 （3）问题描述 （4）问题分析 （5）建造原型系统 （6）系统检查 （7）系统验证,8.3.2 知识获取主要途径,8.3 知识获取,8.3.2 知识获取主要途径,8.3 知识获取,2、半自动化知识获取 在人工知识获取的基础上增加了部分机器学习功能，使专家系统本身能够从大量的实例中归纳出某些知识。 不是

14、纯粹的人工知识获取，又不是完全的机器自动知识获取，因而称作半自动和知识获取。 （1）智能知识编辑 可实现对知识库的结构和内容进行修改，是目前建造专家系统时常用的一种工具。,（2）知识发现系统 这是一种利用计算机辅助以获取知识的系统，是目前机器学习领域研究的主要内容。 这种系统能够： 利用计算机通过内建的各种数据分析模型与算法 对训练数据或实际问题进行分析处理 归纳、总结或发现一些尚未为专家系统掌握或认识的新知识,8.3.2 知识获取主要途径,8.3 知识获取,8.3.2 知识获取主要途径,8.3 知识获取,3、自动知识获取 自动知识获取是指通过专家系统本身来获取知识。为此，系统应具备如下的功能

15、： （1）具有语音、文字、图像的识别功能 （2）具有理解、分析、归纳的能力 （3）具有从自身运行过程中学习的能力,1、选择合适的应用领域及问题 选择专家系统应用领域时应遵循的一些原则。 (1)该应用领域是否有使用专家系统的需求 例如：中医诊疗方面，由于病因的复杂性，将多名老中医、老专家的诊病经验合在一起，开发一个中医诊断专家系统就很有必要。,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.1 开发专家系统的基本要求,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.1 开发专家系统的基本要求,(2)所涉及的领域问题是否适合专家系统来解决 计算机专家系统适合解决： 迄今为止人类还没有彻底掌握的 不存在成熟算法且主要靠

16、专家经验来解决的 带有点模糊性的领域问题 (3)领域专家的经验是否易于获得,2、建造专家系统可行性 可行性问题包括经济可行性、技术可行性、操作可行性等。 (1)经济和技术可行性：主要考虑所要付出的代价是否值得，所需技术是否完备。 以下几种情况是不合适的： 问题求解需要很大的物质或金钱代价； 人类专家的知识被遗忘或在知识传递中被损失； 领域专家的知识或经验非常少； 在许多情况下必须人类专家亲临现场解决。,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.1 开发专家系统的基本要求,(2)操作可行性 操作可行性是指当其他条件具备之后，能否付诸实施。 3、领域专家积极参与 4、知识的可表达性 只有那些专家的知识

17、、经验能用语言或文字表达清楚的应用领域，才适合开发专家系统。,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.1 开发专家系统的基本要求,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.2 专家系统建造步骤,1、应用领域选择与可行性分析 （1）问题调研；（2）可行性分析；（3）确定最终开发专家系统的应用领域及要解决的问题。 2、需求分析 需求分析就是系统建造人员对用户的需求进行详尽的调查和仔细的分析，需求分析的好坏直接影响着系统开发的成败。 其内容包括：目标与任务描述、数据与知识描述、功能描述、性能描述、质量保证、时间与进度要求等。,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.2 专家系统建造步骤,3、原型设计与开发

18、（1）系统主要功能的实现，暂不考虑系统的处理效率和次要功能； （2）知识库中的知识数量不能太多，但所需的知识类型应该齐全； （3）对系统的实现方法与知识库的构建方法、推理方法等都应有多种备选方案。 4、原型评价 由用户、领域专家、知识工程师和系统编程人员共同对系统的主要功能、知识推理功能等需求规格说明书中的主要指标进行测试及评价。,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.2 专家系统建造步骤,5、最终系统设计 问题的详细定义；确定项目规划；对系统各个方面进行设计；制定测试规划；制定产品规划；提出实施规划等。 6、最终系统实现 本阶段依据最终系统设计说明书对专家系统进行编程实现。选择适当的语言环境

19、和软件开发工具，完成的主要工作包括：原型系统修改；系统实现；系统集成与验证。,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.2 专家系统建造步骤,7、系统测试与评价 8、系统维护与完善 主要的工作是： 不断增加系统功能； 不断修改系统，尤其是扩充知识库，使其更完备； 不断扩大系统应用领域，增强系统的问题求解能力； 修改系统，使其能够适应外部环境的变化。,8.4 专家系统的设计与建造,8.4.2 专家系统建造步骤,1. 专家系统的评价方法 （1）“逸事”评价法。利用一些典型例子来对系统的性能进行说明，系统在这些典型例子所具有的条件下工作性能良好。对于这些例子以外的其他情况，系统能否很好的工作并不知道。

20、（2）实验的方法。利用实验来评价专家系统所表现出的性能。这种方法看起来似乎比逸事方法优越，但在系统实现上难度较大，在获取数据库中哪些有代表性的实例时，也常常会遇到困难。,8.5 专家系统的评价,2. 评价内容 （1）知识库中知识是否完备。 （2）知识的表示方法与组织方法是否适当。 （3）系统的推理是否正确。 （4）系统的解释功能是否完全与合理。 （5）用户界面如何。 （6）系统的效率如何。 （7）系统的可维护性如何。 （8）系统的效益如何。,8.5 专家系统的评价,常用的专家系统开发工具和环境可分为4种主要类型：语言型开发工具、骨架型开发工具、通用型开发工具、开发环境与辅助型开发工具。 8.6

21、.1 语言型开发工具 通用程序设计语言的主要代表有C、C+、PASCAL、ADA等； 人工智能语言的主要代表有SMALLTALK、LISP和PROLOG。SMALLTALK是面向对象型的语言，LISP为函数型语言，而PROLOG则是逻辑型语言。,8.6 专家系统开发工具,也称为专家系统外壳或框架型开发工具，是由一些已经成熟的具体专家系统演变来的。 其演变方法是：抽去这些专家系统中的具体知识，保留它们的体系结构和功能，再把领域专用的界面改为通用界面，这样就可得到相应的专家系统外壳或框架。 比较有代表性的专家系统骨架型开发工具主要有EMYCIN、KAS及EXPERT等。,8.6.2 骨架型开发工具

22、,8.6 专家系统开发工具,8.6.3 通用型开发工具 该类型开发工具是不依赖于任何已有专家系统，不针对任何具体领域，完全重新设计的一类专家系统开发工具。 这类型工具的典型代表是OPS系列通用开发工具。OPS是美国卡内基-梅隆大学(CMU)的J. McDermott, A. Newell等人1975年利用LISP语言研制开发的一个基于规则的通用型专家系统开发工具。 最有代表性的版本是OPS5。,8.6 专家系统开发工具,8.6.4 开发环境与辅助型开发工具 开发环境是指帮助专家系统建造者进行程序设计的系统环境，它常被作为建造专家系统的知识工程语言的一部分。 早期的开发环境又称支撑环境，规模较小，功能也比较少，通常由辅助调试工具、知识库编辑器、输入/输出处理工具及解释工具4个典型部分组成。,8.6 专家系统开发工具,8.6.4 开发环境与辅助型开发工具 辅助型专家系统开发工具则是由一些程序模块组成，用来帮助专家系统建造者开发应用系统。 AGE、TEIRESIAS、ROUGET、TIMM、EXPERTEASE、SEEK、MORE、ETS等都