第6章 专家系统.ppt

1、第6章 专家系统,6.1 专家系统概述 6.5 新型专家系统 6.2 基于规则的专家系统 6.6 专家系统设计 6.3 基于框架的专家系统 6.7 专家系统开发工具 6.4 基于模型的专家系统 6.8 小结,2,前言,通俗的讲：计算机具有人类专家的知识、经验和技能，能够像人类专家一样解决实际问题。 专家系统实质上是一段计算机程序，它能够以人类专家的水平完成某一专业领域的任务。 计算机模拟人类专家如何运用他们的知识和经验解决面临问题的方法、技巧和步骤。 专家系统是在产生式系统的基础上发展起来的。 专家系统，当前又称为知识工程。印证了“知识就是力量”名句。,3,6.1 专家系统概述,专家系统(ex

2、pert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一 定义：是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统,4,6.1 专家系统概述,6.1.1 专家系统特点,专家系统具有一些共同的特点和优点 专家系统具有下列3个特点： 启发性 透明性 灵活性 专家系统的优点存在八个方面,5,启发性,专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。,6,透明性,专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的

3、信赖感。,7,灵活性,专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。由于这一特点，使得专家系统具有十分广泛的应用领域,8,专家系统的优点,(1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。,9,专家系统的优点,(4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的

4、知识、更丰富的经验和更强的工作能力。,10,专家系统的优点,(6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。,11,6.1.2 专家系统的类型,解释专家系统 预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统,6.1 专家系统概述,监视专家系统 控制专家系统 调试专家系统 教学专家系统 修理专家系统,12,1.解释专家系统 (expert syste

5、m for interpretation),任务 通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义 特点 数据量很大，常不准确、有错误、不完全 能从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设 推理过程可能很复杂和很长，进行解释 例子 语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和信号解释等,6.1 专家系统概述,13,2. 预测专家系统 (expert system for prediction),任务 通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况。 特点 系统处理的数据随时间变化，且可能是不准确和不完全 系统需要有适应时间变化的动态模型 例子 有气象预报、军事预测、人口预测、交通

6、预测、经济预测和农产品预测等,6.1 专家系统概述,14,3. 诊断专家系统 (expert system for diagnosis),任务 根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象机能失常(即故障)的原因 特点 能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性以及它们之间的联系 能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象 能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息中得出尽可能正确的诊断 例子 有医疗诊断、电子机械和软件故障、材料失效诊断等,6.1 专家系统概述,15,4. 设计专家系统 (expert system for design),任务 根据设计要求，求出满足约束的目标配置 特点 从多种约束中得

7、到符合要求的设计 系统需要检索较大的可能解空间 能试验性地构造出可能设计，易于修改 能够使用已有设计来解释当前新的设计 例子 电路、土木建筑设计、机械产品和生产工艺设计、VAX计算机结构设计专家系统等,6.1 专家系统概述,16,5.规划专家系统 (expert system for planning),任务 寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤 特点 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作做出预测 所涉及的问题可能很复杂，能抓住重点，除了好各个子目标和不确定信息。 例子 军事指挥调度系统、ROPES机器人规划专家系统、汽车和火车运行调度专家系统等,6.1 专家系统概述,17

8、,6.监视专家系统 (expert system for monitoring),任务 对系统、对象或过程的行为进行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有的行为进行比较，以发现异常情况，发出警报 特点 系统应具有快速反应能力，在事故之前预警 系统发出的警报要有很高的准确性 系统能够动态地处理其输入信息 例子 核电站、防空、国家财政、传染病和农作物粘虫测报专家系统,6.1 专家系统概述,18,7. 控制专家系统 (expert system for control),任务 自适应地管理一个受控对象或客体的全面行为，使之满足预期要求 特点 控制专家系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等多种功能 例

9、子 空中交通管制、商业管理、自主机器人控制、作战管理、生产过程控制和生产质量控制等,6.1 专家系统概述,19,8. 调试专家系统 (expert system for debugging),任务 对失灵的对象给出处理意见和方法 特点 同时具有规划、设计、预报和诊断等专家系统的功能 例子 在这方面的实例还比较少见,6.1 专家系统概述,20,9. 教学专家系统 (expert system for instruction),任务 根据学生的特点、弱点和基础知识，以最为恰当教案和教学方法进行教学和辅导 特点 同时具有诊断和调试等功能 具有良好的人机界面 例子 MACSYMA符号积分与定理证明系统

10、，计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统等,6.1 专家系统概述,21,10. 修理专家系统 (expert system for repair),任务 对发生故障的对象(系统或设备)进行处理，使其恢复正常工作 功能 有诊断、调试、计划和执行等功能 例子 ACI电话和有线电视维护修理系统,6.1 专家系统概述,22,6.1.3专家系统的结构和建造步骤,定义：指专家系统各组成部分的构造方法和组织形式 专家系统结构图,6.1 专家系统概述,知识库,推理机,图6.1专 家系统结构简化图,23,专家系统的结构,系统结构选择恰当与否，是与专家系统的适用性和有效性密切相关的。选择什么结构最为恰当，

11、要根据系统的应用环境和所执行任务的特点而定。,24,图6.2 理想专家系统的结构图,接口,用户,事实规则,计划,议程,中间解,黑板,知识库,解释器,执行器,调度器,协调器,6.1 专家系统概述,25,接口,接口是人与系统进行信息交流的媒介，它为用户提供了直观方便的交互作用手段。接口的功能是识别与解释用户向系统提供的命令、问题和数据等信息，并把这些信息转化为系统的内部表示形式。另一方面，接口也将系统向用户提出的问题、得出的结果和作出的解释以用户易于理解的形式提供给用户。,26,黑板,黑板是用来记录系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果的数据库。它包括计划、议程和中间解3部分。 计划记录

12、了当前问题总的处理计划、目标、问题的当前状态和问题背景。 议程记录了一些待执行的动作。 中间解区域中存放当前系统已产生的结果和候选假设。,27,知识库,知识库包括两部分内容。一部分是已知的同当前问题有关的数据信息；另一部分是进行推理时要用到的一般知识和领域知识。这些知识大多以规则、网络和过程等形式表示。,28,调度器、执行器、协调器,调度器按照系统建造者所给的控制知识(通常使用优先权办法)，从议程中选择一个项作为系统下一步要执行的动作。 执行器应用知识库中的及黑板中记录的信息，执行调度器所选定的动作。 协调器的主要作用就是当得到新数据或新假设时，对已得到的结果进行修正，以保持结果前后的一致性。

13、,29,解释器,解释器的功能是向用户解释系统的行为，包括解释结论的正确性及系统输出其它候选解的原因。为完成这一功能，通常需要利用黑板中记录的中间结果、中间假设和知识库中的知识。,30,一般应用程序与专家系统的区别：,一般应用程序 专家系统,把问题求解的知识隐含地编入程序。把知识组织为两级：数据级和程序级。,把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体。即为知识库将知识组织成三级；数据、知识库和控制。,6.1 专家系统概述,31,在数据级上，是已经解决了的特定问题的说明性知识以及需要求解问题的有关事件的当前状态。 在知识库级是专家系统的专门知识与经验。 在控制程序级，根据既定的控制策略和所求解问题

14、的性质来决定应用知识库中的哪些知识。,32,专家系统的主要组成部分归纳,(1) 知识库(knowledge base) 知识库用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。为了建立知识库，要解决知识获取和知识表示问题。知识获取涉及知识工程师(knowledge engineer)如何从专家那里获得专门知识的问题；知识表示则要解决如何用计算机能够理解的形式表达和存储知识的问题。,33,(2) 综合数据库(global database),综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据(信息)，即被处理对象的一些当前事实。,34,(3)

15、 推理机(reasoning machine),推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。推理机能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案,35,(4) 解释器(explanator) 解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其它候选解的原因。 (5) 接口(interface) 接口又称界面，它能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。系统则通过接口，要求用户回答提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释。,36,建立系统的一般步骤如下,关键：尽早建立系统，

16、逐步扩充和完善 设计初始知识库 问题知识化 辨别所研究问题的实质 知识概念化 概括知识表示所需要的关键概念及其关系 概念形式化 确定用来组织知识的数据结构形式 形式规则化 编制规则、把形式化了的知识变换为由编程语言表示的可供计算机执行的语句和程序 规则合法化 确认规则化了的知识的合理性，检验规则的有效性,6.1 专家系统概述,37,原型机（prototype）的开发与实验 知识库的改进与归纳,知识化,问题,图6.3建立专家系统的步骤,合法化,概念化,形式化,规则化,知识,概念,结构,形式,规则,再设计,改进,重新阐述,38,6.2基于规则的专家系统,知识库 （规则）,工作存储器 （事实）,推理

17、机,1.基于规则的专家系统的工作模型,图6.4 基于规则的工作模型,39,基于规则的专家系统采用下列模块来建立产生式系统的模型：,知识库 以一套规则建立人的长期存储器模型 工作存储器 建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实 推理机 借助于把存放在工作存储器内的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的推理模型，以推断出新的信息,6.2 基于规则的专家系统,40,2.基于规则专家系统的结构,6.2 基于规则的专家系统,图6.5 基于规则专家系统的结构,41,开发界面：知识工程师通过该界面对ES进行开发 外部程序：数据库、算法等，对ES的工作起支持作用 开发软件：外

18、壳和库语言，为用户和开发者提供不同的界面。解释器的性质取决于所选择的开发软件。 基于规则的ES是有效的、开发灵活的，也有很多不足,42,6.3 基于框架的专家系统,1. 面向目标编程与基于框架设计 基于框架的专家系统建立在框架的基础之上 基于框架的专家系统采用面向目标编程技术 基于框架的设计和面向目标的编程共享许多特征 所有数据结构以目标形式出现，由描述目标的信息和说明目标能够作些什么的信息组成 在设计基于框架系统时，专家系统的设计者们把目标叫做框架,43,特征,名称,值,侧面,规则,目标议程表,人类,男人,女人,约翰,李勇,丽达,王红,类（class） 槽(Slots) 子类（subclas

19、s) 例子(instances) 规则(rules) 目标议程表(goal agenda),2. 基于框架专家系统的结构,6.3 基于框架的专家系统,图6.6 人类的框架分层结构,44,3. 基于框架专家系统的一般设计方法,基于框架专家系统的主要设计步骤与基于规则的专家系统相似。主要差别在于如何看待和使用知识，规则ES是规则和结构，框架ES是了解各种事物的相互关联。 在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和每件事想像为编织起来的事物 在辨识事物之后，寻找把这些事物组织起来的方法 对于任何类型的专家系统，其设计是个高度交互的过程，以原型设计，提高效率，降低难度,6.3 基于框架的专家系统,45,

20、开发基于框架的ES的主要任务,定义问题：问题和结论的考察与综述 分析领域：定义事物、事物特征、事件和框架结构 定义类及其特征 定义实例及其框架结构 确定模式匹配规则 规定事物通信的方法 设计系统界面 对系统进行评价 对系统进行扩展、深化和扩宽知识,46,6.4 基于模型的专家系统,1. 基于模型专家系统的提出,关于人工智能的一个观点：人工智能是对各种定性模型的获取、表达及使用的计算方法进行研究的学问，从而知识库为各种定性（物理或心理）模型的综合而成。 优势： 增加系统功能，提高性能指标 深入研究各个模型及其关系可以改进系统设计,47,PESS的4种模型 基于逻辑的心理模型 神经元网络模型 定性

21、物理模型 可视知识模型 综合各种模型的专家系统比基于逻辑心理模型的系统具有更强的功能，从而有可能显著改进专家系统的设计 在诸多模型中，人工神经网络模型的应用最为广泛,48,2. 基于神经网络的专家系统,神经网络模型从知识表示、推理机制到控制方式，与目前专家系统中的基于逻辑的心理模型有本质的区别 知识表示及获取 推理机制 有三种神经网络模型与专家系统集成模式，其基础是对神经网络的输入转换规则和输出解释规则形式化表达 神经网络支持专家系统 专家系统支持神经网络 协同式的神经网络专家系统,6.4 基于模型的专家系统,49,神经网络专家系统的基本结构,6.4 基于模型的专家系统,知识获取,图6.7 神

22、经网络专家系统的基本结构,50,神经网络专家系统的几个问题讨论,神经网络的知识表示是一种隐式表示 神经网络通过实例学习实现知识自动获取 神经网络的推理是个正向非线性数值计算过程，同时也是一种并行推理机制。输入仅仅是数据，需要解释。 同一知识领域的几个独立的专家系统可组合成更大的神经网络专家系统；但规则专家系统不是那么容易的组合在一起,6.4 基于模型的专家系统,51,6.5 新型专家系统,6.5.1 新型专家系统的特征 并行与分布处理 多专家系统协同工作 高级语言和知识语言描述 具有自学习功能 引入新的推理机制 具有自纠错和自完善能力 先进的智能人机接口,52,6.5.2 分布式专家系统,主要

23、目的：把一个专家系统的功能经分解以后分布到多个处理器上去并行地工作，从而在总体上提高系统的处理效率 可以工作在紧耦合的多处理器系统环境中，也可工作在松耦合的计算机网络环境里，所以其总体结构在很大程度上依赖于其所在的硬件环境。,6.5 新型专家系统,53,设计和实现分布式专家系统，需要解决的问题：,功能分布 把分解得到的系统各部分功能或任务合理均衡地分配到各处理节点上去 知识分布 根据功能分布的情况把有关知识经合理划分以后分配到各处理节点上。 接口设计 各部分间接口的设计目的是要达到各部分之间互相通讯和同步容易进行 系统结构 一方面依赖于应用的环境与性质，另一方面依赖于其所处的硬件环境 驱动方式

24、 可供选择的几种驱动方式(1) 控制驱动(2) 数据驱动(3) 需求驱动(4) 事件驱动,6.5 新型专家系统,54,6.5.3 协同式专家系统,一般专家系统解题的领域面很窄 协同式多专家系统是克服一般专家系统的局限性的一个重要途径。 协同式多专家系统亦可称“群专家系统”,6.5 新型专家系统,55,设计与建立一个协同式多专家系统， 需要解决的问题：,任务的分解 公共知识的导出 讨论方式 驱动方式,6.5 新型专家系统,56,6.6 专家系统设计,分为以下两部分介绍,以设计一个基于规则的维修咨询系统为例，说明专家系统的设计过程。这一过程包括描述专家知识、应用知识和解释决策等。,专家知识的描述

25、知识的使用和决策解释,57,6.6.1专家知识的描述,EXPERT知识表达三个成分 假设或结论 观测或观察 推理或决策规则 结论的表示 结论规定了所涉及专门知识的范围 观测的表示 观测是得到结论所需要的观察或量测结果 推理规则的表示 产生式规则是决策规则最为常用的表示形式可根据观测和假设之间的逻辑关系分成3类：(1) FF规则)(2) FH规则 (3) HH规则,6.6 专家系统设计,58,6.6.2 知识的使用和决策解释,结论的分级与选择 询问问题的策略 固定的顺序 根据具体情况作出某种选择 决策的解释 对系统设计者的解释 对系统使用者的解释,6.6 专家系统设计,59,6.7 专家系统开发

26、工具,专家系统工具是一种更高级的计算机程序设计语言，功能更强 现有的专家系统工具，主要分为骨架型工具、语言型工具、构造辅助工具和支撑环境等4类,60,1. 骨架型开发工具,定义 只保留原系统独立于问题领域知识的推理机部分形成的工具称为骨架 优点 使用方便，节省在开发系统的过程结构上的时间，提高开发效率，交互性好，提供很强的对结果进行解释的功能 问题及缺点 实例 EMYCIN,6.7 专家系统开发工具,61,2. 语言型开发工具,与骨架型的对比 优点 结构变化范围广泛，表示灵活，所适应的范围广泛 问题及缺点 功能上的通用性与使用上的方便性的矛盾造成一些问题和缺点 实例 OPS5、CLIPS等,6.7 专家系统开发工具,62,3. 构造辅助工具,由一些程序模块组成，如表达知识、获取知识、构建专家系统结构 主要分两类 设计辅助工具，知识获取辅助工具 实例 AGE系统 、TEIRESIAS,6.7 专家系统开发工具,4. 支撑环境,支撑设施是指帮助进行程序设计的工具 四个典型组件：调试辅助工具、输入输出设施、解释设施和知识库编辑器,