專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

ES系統(tǒng)——基于知識的問題求解系統(tǒng)，專家系統(tǒng)。

ES系統(tǒng)的研究起始于60年代中期；

通用的問題求解方法具有嚴重的局限性，能力微弱。7.1.專家系統(tǒng)概述專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件專家系統(tǒng)(expertsystem)是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的課題之一定義：是一個含有大量的某個領域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗智能計算機程序系統(tǒng)，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題.簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng).7.1.1.什么是專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件1ES系統(tǒng)的特點1)具有求解問題所需的專門知識：

應用領域的基本原理和常識——專門知識的主部，可以精確地定義和使用，為普通技術人員所掌握，求解問題的基礎；不與求解的問題緊密結(jié)合，知識量大和推理步小，不能高效地支持問題求解。

領域?qū)＜仪蠼鈫栴}的經(jīng)驗知識——對如何使用前者解決問題所作的高度集中、抽象和濃縮的描述；使問題求解過程可以大踏步地發(fā)展，高效高質(zhì)地解決困難和復雜問題；使用這類知識的條件比較苛刻，條件不滿足時會導致不正確的解答甚至推理失敗。2)具有使用專門知識的符號推理能力：

符號表示——取決于問題求解所需知識的特征：*事物結(jié)構(gòu)及事物之間的關系——語義網(wǎng)絡和框架系統(tǒng)；*啟發(fā)式關聯(lián)——產(chǎn)生式系統(tǒng)。推理技術*問題求解的組織和推理控制，*取決于應用領域的特征和問題求解任務的要求。

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件專家系統(tǒng)的優(yōu)點(1)專家系統(tǒng)能夠高效率、準確、周到、迅速和不知疲倦地進行工作。(2)專家系統(tǒng)解決實際問題時不受周圍環(huán)境的影響，也不可能遺漏忘記。(3)可以使專家的專長不受時間和空間的限制，以便推廣珍貴和稀缺的專家知識與經(jīng)驗。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件專家系統(tǒng)的優(yōu)點(4)專家系統(tǒng)能促進各領域的發(fā)展，它使各領域?qū)＜业膶I(yè)知識和經(jīng)驗得到總結(jié)和精煉，能夠廣泛有力地傳播專家的知識、經(jīng)驗和能力。

(5)專家系統(tǒng)能匯集多領域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗以及他們協(xié)作解決重大問題的能力，它擁有更淵博的知識、更豐富的經(jīng)驗和更強的工作能力。

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件專家系統(tǒng)的優(yōu)點(6)軍事專家系統(tǒng)的水平是一個國家國防現(xiàn)代化的重要標志之一。(7)專家系統(tǒng)的研制和應用，具有巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。(8)研究專家系統(tǒng)能夠促進整個科學技術的發(fā)展。專家系統(tǒng)對人工智能的各個領域的發(fā)展起了很大的促進作用，并將對科技、經(jīng)濟、國防、教育、社會和人民生活產(chǎn)生極其深遠的影響。

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件1）從編程思想上看：

傳統(tǒng)程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法 專家系統(tǒng)=知識+推理2）傳統(tǒng)程序把關于問題求解的知識隱含于程序中，而專家系統(tǒng)則將知識與運用知識的過程即推理機分離，這種分離使專家系統(tǒng)具有更大的靈活性，使系統(tǒng)易于修改。專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的區(qū)別專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件3）從處理對象看，傳統(tǒng)程序主要是面向數(shù)值計算和數(shù)據(jù)處理，而專家系統(tǒng)則面向符號處理。傳統(tǒng)程序處理的數(shù)據(jù)多是精確的，對數(shù)據(jù)的檢索是基于模式的布爾匹配，而專家系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)和知識大多是不精確的、模糊的，知識的模式匹配也多是不精確的。專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的區(qū)別專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件4）傳統(tǒng)程序一般不具有解釋功能，而專家系統(tǒng)一般具有解釋機構(gòu)，可對自己的行為作出解釋。5）傳統(tǒng)程序因為是根據(jù)算法來求解問題的，所以每次都能產(chǎn)生正確的答案，而專家系統(tǒng)則像人類專家那樣工作，通常產(chǎn)生正確的答案。但是有時也會產(chǎn)生錯誤的答案，這也是專家系統(tǒng)存在的問題之一。6）從系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)來看，傳統(tǒng)持續(xù)與專家系統(tǒng)具有不同的結(jié)構(gòu)。專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的區(qū)別專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件2ES系統(tǒng)的組成

知識庫——ES系統(tǒng)最重要的部分，存儲求解問題所需的以一定符號結(jié)構(gòu)表示的專門知識。

推理機——具有進行推理的能力

根據(jù)輸入的問題以及描述問題求解初始狀態(tài)的數(shù)據(jù)，取用知識庫中的知識作推理，并輸出最終解答；

可請求用戶輸入推理必需的數(shù)據(jù)并應用戶要求解釋推理結(jié)果和推理過程。

用戶界面——非ES系統(tǒng)的主要部分，但一個使用戶感到友善的界面對于ES系統(tǒng)的推廣應用有重要影響?？梢暬瘓D文界面已廣泛地應用于ES系統(tǒng)。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件3ES系統(tǒng)執(zhí)行的問題求解任務

ES系統(tǒng)執(zhí)行的問題求解任務是知識密集型的；

常見的任務——解釋、診斷、監(jiān)控、預測、規(guī)劃和設計；

面臨的困難：

大型的解空間(解釋、規(guī)劃、設計)、

要求試探性推理(診斷、規(guī)劃、設計中因缺乏時間、事實和知識而不得不作假設)

時變數(shù)據(jù)(監(jiān)控和診斷)、

有噪聲的數(shù)據(jù)(傳感器常夾帶噪聲)。克服方法：有針對性地設計適當?shù)耐评矸椒?，并由此設計問題求解(ES系統(tǒng))的體系結(jié)構(gòu)。

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件4推理解釋

解釋問題求解過程及結(jié)果的合理性——ES系統(tǒng)面向復雜的結(jié)構(gòu)不良問題。

簡單的解釋方式——規(guī)則追蹤

把問題求解過程中激活使用的規(guī)則按激活的次序顯示給用戶；

將規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)樽匀徽Z言的形式，以便用戶理解。

高級的解釋功能——按領域基本原理和常識重構(gòu)解答

重構(gòu)的推理路徑未必是實際的推理路徑，

令人信服地驗證解答的合理性，表示出高級的智能行為。

以哪種方式作解釋要根據(jù)實際需要決定。綜合使用自然語言、表格、圖形、聲音和圖象去提供強大的解釋功能。

5ES系統(tǒng)的評價

計算——運行速度、存儲空間、可擴展性、可移植性和是否易于與其它軟件集成；

感觀——易用性、可理解性、自然性和是否提供聯(lián)機幫助和解釋；性能——能力范圍、得出非正確解答的比率、時間和資金的節(jié)省等。

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體系結(jié)構(gòu)研究的核心問題——如何根據(jù)應用領域的特征和問題求解任務的要求來組織問題求解和推理控制，并由此決定表示知識的符號結(jié)構(gòu)和推理機制。

狀態(tài)空間和搜索方法——作為比較和研究ES系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的主要線索；

最易于隨著應用領域特征和和問題求解要求變化的因素。

影響搜索方法的選擇有多方面的因素——狀態(tài)空間的規(guī)模、數(shù)據(jù)中的錯誤和狀態(tài)空間層次抽象的有效性等。

比較MYCIN和口語理解系統(tǒng)HEARSAY-Ⅱ

風格迥然不同的體系結(jié)構(gòu)，取決于應用領域和問題求解任務的特征。MYCIN——問題求解任務局限于對患有傳染性血液疾病的患者進行診斷和治療，故具有小的狀態(tài)空間，可以使用窮盡的逆向搜索方法(基于規(guī)則的逆向演繹)。因此，只需簡單的體系結(jié)構(gòu)。HEARSAY-Ⅱ——口語理解是一個相當復雜的任務，ES系統(tǒng)不僅要處理不可靠的數(shù)據(jù)(語音分析的二意性和噪音)，而且狀態(tài)空間很大，要求更強有力的知識組織和推理控制結(jié)構(gòu)：知識源—黑板體系結(jié)構(gòu)。ES系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)原則

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任務復雜程度和ES系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)間的相關性隨問題求解任務復雜程度的增加，需要在體系結(jié)構(gòu)設計時漸增地采用一些相適應的推理技術。不存在最好的設計體系結(jié)構(gòu)的通用原則，再好的原則也只能適用于一定的范圍。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

構(gòu)造ES系統(tǒng)的關鍵——設計ES系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和獲取問題求解所需的知識。以知識獲取為線索討論ES系統(tǒng)的開發(fā)。知識獲取——把用于問題求解的專門知識從某些知識源提煉出來，轉(zhuǎn)化為推理機使用形式的過程。潛在的知識源包括領域?qū)＜?、書本、?shù)據(jù)庫以及普通人的經(jīng)驗。

ES系統(tǒng)的開發(fā)過程

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知識獲取方式：

手工方式——知識獲取的主要方式*知識工程師作為中介，從領域?qū)＜姨帿@取知識（通過會談），手工轉(zhuǎn)變?yōu)檫m合于推理機使用的形式，存放于專家系統(tǒng)的知識庫。*知識獲取界面提供知識的編輯、查錯和一致性維護等功能，可以提高知識獲取的效率和自動化程度。*人工知識獲取是一個十分困難而又耗時的過程——缺乏有效的手段去系統(tǒng)化和結(jié)構(gòu)化地描述問題求解的組織和推理控制。

應用領域的基本原理和常識易于獲取，較困難的是領域?qū)＜业慕?jīng)驗知識這些知識決定了ES系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，并可指導以系統(tǒng)化和結(jié)構(gòu)化的方式獲取詳細的推理知識。

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自動方式——實現(xiàn)知識獲取自動化的一個努力方向

*以智能編輯器取代知識工程師，通過可視化交互式知識獲取界面，按預先制定的問題求解模型，指導領域?qū)＜易孕谐槿『洼斎胫R進專家系統(tǒng)。*預先確定的問題求解模型（面向特定問題求解方法或任務類的體系結(jié)構(gòu)）易于引起與領域?qū)＜倚袨榈氖鋯栴}。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

機器學習——解決知識獲取困難的最理想途徑*由機器學習程序自動從信息源（書本、數(shù)據(jù)庫、知識庫等）獲取知識并輸入進專家系統(tǒng)。*是解決知識獲取困難的最理想途徑，然而難度太大，所以盡管不少人致于這方面工作，至今仍收效甚微。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件ES系統(tǒng)的開發(fā)——五階段（基于手工知識獲取方式）：問題識別——判別問題的類型和特征；概念化——建立問題求解的概念模型，包括問題求解方法、推理控制要求和約束條件；形式化——決定知識表示形式和推理機制；實現(xiàn)——以概念模型作為語義框架，獲取問題求解所需的詳細知識；以形式化階段決定的知識表示語言編寫并存放進知識庫；新建立的知識庫和推理機一起構(gòu)成ES系統(tǒng)的第一個原型；測試——通過各種測試手段評價原型系統(tǒng)的性能。五個階段并無清晰的界限，也不獨立，在任一階段發(fā)現(xiàn)問題，均可返回前面的階段作調(diào)整工作。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件ES系統(tǒng)在知識表示、體系結(jié)構(gòu)等方面有不少共同之處，

減少設計ES系統(tǒng)的重復工作，提高開發(fā)效率，縮短開發(fā)周期。

分類：

外殼(骨架系統(tǒng))：

EMYCIN和EXPERT*提供現(xiàn)成的實現(xiàn)ES系統(tǒng)的骨架，*提供知識獲取的輔助設施和知識編輯器,*易于使用——只要按骨架規(guī)定的表示方式編寫專門知識，就可形成應用領域的ES系統(tǒng),*僅有較窄的應用范圍——對任務的特征有嚴格的要求.ES系統(tǒng)的開發(fā)工具和環(huán)境專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

表示語言：

OPS5*提供面向知識處理的高級編程語言,*知識工程師可以通過編程語言來實現(xiàn)特別的控制結(jié)構(gòu)(建立在通用控制結(jié)構(gòu)的基礎上)，*能適用于較寬廣的應用領域，*增加了ES系統(tǒng)的開發(fā)和維護困難。

開發(fā)工具箱(開發(fā)環(huán)境)：

KEE*為ES系統(tǒng)的生命周期——開發(fā)、運行、維護、評價、進化等各個階段提供工具，*提供多種外殼和表示語言，以及綜合它們建立復雜ES系統(tǒng)的手段。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

MYCIN概況

通過提供咨詢服務來幫助普通內(nèi)科醫(yī)生診治細菌感染性疾病的專家系統(tǒng)。

1972年開始研制，77年基本完成，并投入實際應用。

MYCIN的取名來自多種治療藥物的公共后綴，如clindamycin、erythromycin、kanamycin等。

最有影響力的專家系統(tǒng)，圍繞著MYCIN的各種研究工作一直沿續(xù)了10年，對于推動知識工程以及專家系統(tǒng)學科的建立和發(fā)展具有重要影響。

典型的產(chǎn)生式系統(tǒng)——深度優(yōu)先的逆向鏈推理控制策略；

INTERLISP編程，運行于DECPDP-10的操作系統(tǒng)TENEX下。

主要內(nèi)容

MYCIN知識庫的構(gòu)造，

MYCIN推理機的設計，

MYCIN系統(tǒng)服務設施，

開發(fā)工具EMYCIN。7.3.專家系統(tǒng)實例——MYCIN專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

以前提-動作型產(chǎn)生式規(guī)則來表示診斷和治療細菌感染性疾病的專家級醫(yī)學知識。

規(guī)則的BNF定義

<規(guī)則>:=RULE<規(guī)則號>

PREMISE($AND{<條件>}+)

ACTION{<動作>}+

<條件>:=<簡單條件>|（$OR{<簡單條件>}+）

簡單條件常用7類函數(shù)表示：（SAME<對象><屬性><值>）；

最常用的動作函數(shù)：(CONCLUDE<對象><屬性><值>TALLY<結(jié)論CF>)；

TALLY——存放規(guī)則前提的可信度(CF—CertaintyFactor)；

<結(jié)論CF>——規(guī)則前提CF為1（真）的情況下，結(jié)論為真的可能程度；

規(guī)則結(jié)論的實際CF——TALLY與<結(jié)論CF>的乘積。

MYCIN系統(tǒng)建立的初期就以上述格式表示和收集了200多條規(guī)則于知識庫。

知識庫的構(gòu)造專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件077號規(guī)則表示如下：

RULE077

PREMISE($AND(SAMECNTXTSITEBLOOD)

(NOTDEFINITECNTXTIDENT)

(SAMECNTXTSTAINGRAMNEG)

(SAMECNTXTMORPHROD)

(SAMECNTXTBURNT))

ACTION(CONCLUDECNTXTIDENTPSEUDOMONASTALLY0.7)

關聯(lián)三元組：對象——CNTXT（上下文），通過關聯(lián)三元組中的屬性名隱含指示；屬性——屬性名隸屬于特別類型的上下文對象；值——通過向用戶詢問獲取或基于規(guī)則推導出。CNTXT意指推理過程中需考察的相應對象，作為綜合數(shù)據(jù)庫的主要內(nèi)容，MYCIN系統(tǒng)稱其為上下文，并區(qū)分為10類。每一類上下文對象都有其特有的屬性（也稱臨床參數(shù)），屬性又可按其取值特性區(qū)分為單值型（只可取單一值）、多值型、可問型（可通過向用戶詢問來取值）、可導型（可基于規(guī)則推導出值）等。

該規(guī)則的英語形式（已翻譯為漢語）如下：

規(guī)則077

如果：1）培養(yǎng)物取自血液，且2）病原體的身份未鑒別，且

3）病原體的染色是革蘭氏陰性，且

7）病原體的形態(tài)為桿狀，且

5）病人被燒傷；

那么：該病原體的身份應鑒別為假單胞細菌，且可信度為0.7。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

分二個階段四個步驟診斷和治療細菌感染性疾病

整個推理過程通過稱為目標規(guī)則的092號規(guī)則來啟動：

規(guī)則092

如果：1）存在一種病原體需要治療，且

2）可能存在其它需要治療的病原體，盡管它們尚未從目前的培養(yǎng)物中分離出來；

那么：1）依據(jù)病原體對藥物的敏感情況，制定能有效抑制這些病原體的治療方案（可以有多個），且

2）從中制定最佳的綜合治療方案；

否則：病人不必治療。推理機的設計

診斷階段：*確定病人有無治療細菌感染的需要，*確定引起感染的細菌；

治療階段：*制定若干可能的治療方案，*從中制定最佳的綜合治療方案。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件1、診斷的推理控制

逆向推理和深度優(yōu)先的搜索策略*MYCIN由醫(yī)生啟動；*在綜合數(shù)據(jù)庫（MYCIN稱為動態(tài)數(shù)據(jù)庫）中建立上下文對象：病人-1（patient-1），作為一棵上下文樹的根節(jié)點，并依據(jù)病人特有的屬性，向醫(yī)生詢問病人的姓名、年齡和性別，然后以建立病人的治療方案(REGIMEN)為目標，激活上述規(guī)則092。*通過逆向激活和使用規(guī)則，形成規(guī)則鏈，直到鏈末端規(guī)則的前提包含的條件都能直接由原始證據(jù)（醫(yī)生提供的觀測結(jié)果）證實；

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推理過程導致與或推理樹（或稱目標樹）的建立——簡單條件有與或關系，同一子目標（條件）激活多條規(guī)則。

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件由于規(guī)則092的前提涉及到病原體的屬性TREATFOR（需要治療）和培養(yǎng)物的屬性COVERFOR(有病原體隱藏)，就需在上下文樹中增加新的節(jié)點，以記載培養(yǎng)物-1和病原體-1的屬性值

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通過程序MONITOR和FINDOUT的嵌套調(diào)用推進整個推理（咨詢）過程。*

MONITOR——分析相關的規(guī)則能否激活*FINDOUT——搜索規(guī)則激活所需的數(shù)據(jù)（屬性值及其CF）專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

正是由于MONITOR和FINDOUT的相互嵌套調(diào)用，導致了深度優(yōu)先的窮盡搜索過程.

MYCIN將規(guī)則按上下文對象分類*每次對于一個目標作推理時，只需考慮該目標涉及的那個上下文對象相關的規(guī)則，*大幅度提高了推理的效率。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件2、不確定推理

如何處理不確定性是MYCIN推理機需提供的重要功能。

*推理過程生成了與或推理樹；*不確定推理既要處理CF沿推理鏈的傳遞，又要處理CF的與或組合。

0.2是規(guī)則前提得以滿足的CF門檻值*CF低于0.2的規(guī)則不能激活，并從推理樹中刪除

*使得推理樹的規(guī)模可以限制在較小的范圍內(nèi)。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件3、治療選擇機制

先建立若干可能的治療方案，然后綜合制定最佳治療方案。

所謂治療方案，就是依據(jù)推斷出的可能病菌（病原體）選用適當?shù)闹委熕幬铩?/p>

知識庫中已包含一組治療規(guī)則，每條規(guī)則為一種病菌制定一個藥物治療方案。e.g:一條治療假單胞細菌的規(guī)則：

如果：病原體鑒別為假單胞細菌

那么：推薦以下藥物作為可選的治療方法：

1）colistin(0.98)

2)polymyxin(0.96)

3)gentamicin(0.96)

7)carbenicillin(0.96)

5)sulfisoxazole(0.67)導致病人感染疾病的可能病菌及其可信度CF已記載于該病人的上下文樹，能夠由系統(tǒng)依據(jù)這種規(guī)則自動生成針對每種可能病菌的治療方案。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

為綜合制定最佳治療方案，MYCIN遵循以下藥物選配準則：

1）細菌對藥物的敏感性，

2）藥物是否已給病人配用過，

3)藥物的相對功效，例如藥物是殺菌性的還是抑菌性的，是否會引起病人的過敏反應等。

MYCIN系統(tǒng)還制定了若干面向藥物選配的啟發(fā)式例如：

·

若物藥-1是治療細菌-1的最優(yōu)藥物，又是治療細菌-2的次優(yōu)藥物，則將物藥-1提升為治療細菌-2的最優(yōu)藥物。

·

某些藥不能單獨使用。

·

不要從同類藥物中選配多于一種的藥物。

上述藥物選配準則和啟發(fā)式未表示成規(guī)則形式存放于知識庫，而是直接編程于治療選擇機制中

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件1.推理解釋

對醫(yī)生的每次咨詢都建立相應于病人的與或推理樹和上下文樹。

在推理過程中或推理結(jié)束后可以回答醫(yī)生（用戶）對推理過程和推理結(jié)果的各種詢問。

規(guī)則追蹤型推理解釋——回答三種詢問：WHY、HOW和WHYNOT。

高級解釋功能：*基于記載于推理樹中的推理鏈，*設置了參數(shù)：復雜性和重要性，量化知識單元（規(guī)則和對象屬性）的可解釋性，*依據(jù)用戶知識水平加以裁剪的解釋，*為重要的且復雜性高的推理設置了封裝的細化解釋（超出規(guī)則本身的文字描述），以解釋規(guī)則的前提和結(jié)論間的因果關聯(lián)細節(jié)。

7.3.3.系統(tǒng)服務設施例如，考慮以下推理鏈：

r1

r2

r3

r7

r5

A--＞B--＞C--＞D--＞E--＞F

其中大寫字母指示相應于對象屬性的知識單元，并分別包含于規(guī)則（r1,r2,…,r5）的前提和結(jié)論。假設A、D和F的復雜度符合用戶的知識水平和解釋細化要求，且在對該推理鏈的解釋中，C的重要性超過了動態(tài)設置的門檻值，則推理鏈將被系統(tǒng)重新整理為A->C->D->F。既然規(guī)則r3（C->D）的復雜度超出了用戶可理解的水平，系統(tǒng)就在按新推理鏈提供解釋的同時，將為r3封裝的細化解釋也顯示給用戶，作為一種補充說明。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件2.知識庫維護

知識庫中包含的推理規(guī)則，盡管形式上相互獨立，但語義上卻相互關聯(lián)，形成推理樹，

語義上的關聯(lián)，使知識庫的維護面臨困難。

三類問題：*包含（Subsumption）問題，*單一規(guī)則的不一致，*多規(guī)則的不一致——推理鏈的不一致。

推理解釋機制為知識庫的維護提供了有力的支持。

TEIRESIAS——高性能編輯器，能自動發(fā)現(xiàn)前述的包含和單一規(guī)則不一致問題，輔助知識庫維護。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件3.教學

MYCIN的知識庫包含了醫(yī)學專家提供的豐富經(jīng)驗知識；

GUIDON——基于MYCIN知識庫的醫(yī)療教學。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

從MYCIN系統(tǒng)抽取出的與應用領域無關的骨架型專家系統(tǒng)開發(fā)工具。

用于開發(fā)任何旨在提供咨詢服務的專家系統(tǒng)，尤其適合故障診斷問題。

EMYCIN繼承了MYCIN的主要特點，如下：

采用逆向鏈深度優(yōu)先的控制策略；使用產(chǎn)生式規(guī)則表示領域知識；

允許事實和規(guī)則具有不確定性（以可信度指示）。

規(guī)則的BNF定義：

<規(guī)則>:=(IF<前提>THEN<動作>[ELSE<動作>])<前提>:=<條件>的與或組合

<條件>:=<關聯(lián)三元組><動作>:=<關聯(lián)三元組><關聯(lián)三元組>:=(<屬性><對象><值>)

EMYCIN開發(fā)的專家系統(tǒng)：PUFF、HEADMED、SACON、ONCOCINCLOT、DART。

開發(fā)工具EMYCIN

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

開發(fā)和維護ES系統(tǒng)的困難一直困擾著知識工程；傳統(tǒng)的觀點——知識獲取瓶頸：知識獲取比喻為采礦，而ES系統(tǒng)則視為存放知識的容器，

未揭示困難的本質(zhì)，并在某種程度上誤導了克服困難的努力方向。建模觀點：

ES系統(tǒng)是模擬人的問題求解行為和應用領域世界的模型，按系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化和功能化的方式來分析人的問題求解行為和領域世界。以概念模型作為語義框架，指導和約束知識獲取及知識庫維護。

建模觀點需要問題求解的結(jié)構(gòu)化。主要內(nèi)容：

結(jié)構(gòu)化組織的需求，

事務表，

黑板法，

問題求解建模

新一代ES系統(tǒng)技術問題求解的結(jié)構(gòu)化組織

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表示和組合應用領域知識的最簡單策略——把問題求解所用的全部知識統(tǒng)統(tǒng)表示為規(guī)則。隨著要求解決的實際問題越來越復雜，規(guī)則庫也越來越大；產(chǎn)生式系統(tǒng)的缺點就顯示出來：（1）難以擴展。規(guī)則具有緊密的相關性。實際上，MYCIN的規(guī)則構(gòu)成了推理網(wǎng)。隨著規(guī)則數(shù)目的增加，要使新加入的規(guī)則不與原有的規(guī)則發(fā)生矛盾變得越來越困難，即隨著規(guī)則庫的擴展，一致性維護越加困難。

（2）選擇規(guī)則的低效性。顯然規(guī)則庫大時，效率就低。實際上，一個推理步只涉及若干特別的規(guī)則，可以把它們構(gòu)成一個規(guī)則組。

（3）不靈活的控制策略。產(chǎn)生式系統(tǒng)往往采用單一的控制策略（例如按順序考察規(guī)則庫中每一規(guī)則），而實際問題的求解常需要綜合應用不同的控制技術。（7）單一的表示形式。盡管從理論上講，產(chǎn)生式系統(tǒng)可以表示任何推理知識，但對于有結(jié)構(gòu)的知識或許以語義網(wǎng)絡和框架系統(tǒng)表示更為有效。結(jié)構(gòu)化組織的需求專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

克服缺點的方法——將求解復雜問題的知識劃分為一組相對獨立的模塊。

模塊的劃分：

面向動作——以推理動作的選取為核心組織問題求解所需的知識*面向“怎么做”知識的組織，*醫(yī)療診斷中，知識是以癥狀和疾病間的關聯(lián)、疾病與治療動作間的關聯(lián)等方式表示和組織的；

面向?qū)ο蟆愿拍詈蛡€體為單元組織問題求解所需的知識*面向“是什么”知識的組織，*建立關于疾病的分類體系和疾病癥狀的分類體系。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

事務表(Agenda)——一張應由系統(tǒng)執(zhí)行的事務的列表，也稱任務表。

面向動作的問題求解組織方式。

結(jié)構(gòu)化組織表中元素——表示一個等待執(zhí)行的任務，*任務——由特定的推理模塊執(zhí)行，*按優(yōu)先級大小排序——按理由表來計算，*每個任務附有一張理由表，記載由其它任務提出的支持或反對執(zhí)行該任務的理由。事務表

優(yōu)先級最高的任務意味著它的執(zhí)行最為緊迫和最有意義。

模塊間通信——對執(zhí)行某些任務提出支持或反對理由，

模塊間保持著相對的獨立性。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

數(shù)論概念發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)AM——應用事務表的典型系統(tǒng)*任務——從集合論的一些基本概念出發(fā)，發(fā)現(xiàn)數(shù)論新概念，-發(fā)現(xiàn)大量數(shù)論新概念(對AM來講)：從質(zhì)數(shù)到哥德巴赫猜想；*基本概念和發(fā)現(xiàn)的新概念組織為一個概念網(wǎng)；*概念以框架形式表示；*啟發(fā)式推理規(guī)則——附加于表示基本概念的框架，指導新概念的提出和完善.。*執(zhí)行任務的推理模塊不固定——任務執(zhí)行時動態(tài)構(gòu)成.專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件事務表方法總結(jié)

事務表示法可以獲得大系統(tǒng)模塊化設計的一切優(yōu)點，而通過事務表把有關問題求解的各種信息匯集起來，又使獨立的模塊能在推理過程中合作求解問題。由于事務表中每個任務對應于一個子問題，將復雜問題分解為子問題的精細程度將是一個重要的決策。問題分解太細，必然會大幅度增加事務表中排序子任務的工作量；而太粗，又不利于發(fā)揮模塊化的優(yōu)點。這是一個需作權衡利弊的問題。

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起源：70年代，口語理解系統(tǒng)HEARSAY—Ⅱ。

面向動作的組織方式。

結(jié)構(gòu)化組織——一組知識源，信息黑板。知識源(KS—KnowledgeSource)——獨立推理模塊觸發(fā)模式——以謂詞公式表示：*與黑板上的內(nèi)容匹配時，產(chǎn)生一個激活記錄；*記載該KS的名字、觸發(fā)上下文和模式中變量的約束值。黑板法

直接碼——

一段Lisp代碼：*參考觸發(fā)上下文和模式變量的約束值加以執(zhí)行，*將該KS有關的調(diào)度控制信息加進激活記錄。

KS體——規(guī)則組甚至一段任意的程序，包含求解問題所需的專門知識。*KS激活時，KS體不立即執(zhí)行而是置于一排序表；*排序KS體——一個調(diào)度程序分配和修改每個激活記錄的優(yōu)先級；*具有最高優(yōu)先級的KS體——下一個要執(zhí)行的，-其參考激活記錄中的觸發(fā)上下文和模式變量的約束值，-KS體一經(jīng)執(zhí)行，不能中斷，直至結(jié)束。

信息黑板——所有KS可以訪問的公共數(shù)據(jù)區(qū)：黑板的內(nèi)容由解答空間(狀態(tài)空間)中的對象構(gòu)成：*這些對象可以是輸入數(shù)據(jù)、部分解答和最終解答。黑板的分劃：*記載于黑板中的對象層次地劃分到不同的分析級，*每一級均設計一組相應的KS：

-

以該級對象作為輸入，

-

計算(推理)結(jié)果加到該級或其它級。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件HEARSAY—Ⅱ*將關于口語識別的假設(可能的解答，表示為對象)分為8個等級，*從關于聲音的低級假設到關于整個句子文法分析的高級假設。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件

把知識獲取視為問題求解建模，強調(diào)。問題求解的結(jié)構(gòu)化組織在開發(fā)和維護ES系統(tǒng)中的核心地位。

知識庫的建立：知識的獲取和編輯過程+問題求解建模過程。

知識庫包含的模型可以分為兩大類：問題求解行為模型和領域世界模型。

*前者描述問題求解過程的結(jié)構(gòu)化組織，包括推理知識和推理控制知識*后者描述領域世界中的對象以及對象間的約束關系，包括結(jié)構(gòu)、功能、因果和行為模型。

問題求解建模

設計問題求解行為模型的最重要方面是概念模型

*視為描述領域?qū)＜覇栴}求解過程的本體論

*提供基本術語和術語合成法則去描述問題求解涉及的實體、它們的屬性和關系以及在求解問題中所起的作用

概念模型是描述問題求解的抽象框架，也是設計建模語言的基礎

概念模型可歸納為三個主要范疇：基于表示、方法和任務的概念模型

專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件1基于表示的概念模型

直接反映與推理機關聯(lián)的符號級表示，是設計符號級表示語言和推理機制的基礎，傳統(tǒng)的ES系統(tǒng)及開發(fā)工具的概念模型均屬于這種類型。

弱點在于完全面向符號級建模分析，忽略了人的認識行為處于知識級這一特點。專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件2基于方法的概念模型

面向知識級建模分析，提供預先定義的方法，使用戶建模的注意力集中在獲取實現(xiàn)方法所需領域的特有知識，而不是規(guī)則和框架等符號級表示結(jié)構(gòu)。

提供一組基本術語去描述在特別應用領域中實現(xiàn)方法的有關知識專家系統(tǒng)專業(yè)知識講座培訓課件概念模型隱含于交互式建模語言中，用于指導用戶作知識級分析。例如，ROGET就是第一個這樣的知識獲取工具，它提供的概念模型是把問題求解視為一種特別形式的啟發(fā)式分類(圖7.18)。動作、原因