人工智能与专家系统解析课件.ppt

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1、第四节 人工智能与专家系统,信息决策是经济领域中的一个重大课题，计算机技术的引入及信息技术的广泛应用，为信息决策的发展提供了新的手段.一方面计算机数据处理技术的发展和推广应用，使信息决策中的许多问题可以借助于计算机来进行处理，而且，一些复杂的决策问题在采用定量分析时，因其多因素和非线性，过去难以对付，现在则可以用数值方法加以解决，从而可使决策过程中的大量问题可以找到有效的解决方案；可是，信息处理手段的进步和大量新型信息传媒的出现，却又造成了信息时代的信息爆炸，而使得许多企业的决策家们不得不面对日益增多、错综复杂的信息而难以抽身，对此，在寻求解决方案时，自然而然地就要依赖于包括专家系统、自然语言

2、理解系统、决策支持系统、模式识别系统、机器人系统在内的人工智能工程系统，并通过智能机器人感知到的各种环境状态、信息及变化，及时作出适当的分析、综合、计算、推理、联想、判断、预测、估计、规划与决策，以便能够实现一系列的预期目标.,一、人工智能的研究目标与作用,现代人工智能是近40多年发展起来的一门综合性边缘学科，目标是研究如何利用计算机等现代化工具设计一种系统来模仿人类的智能行为，使之具有认识问题与解决问题的能力，并能延伸人们的智能. 人工智能发展至今，已经形成了一整套的理论与方法，这些理论与方法已经在专家系统、自然语言处理、模式识别、人机交互、智能信息处理与决策、信息检索、图像处理、数据挖掘以

3、及知识管理（企业管理的未来发展方向）等各个人工智能的应用领域发挥着巨大的作用.而在众多的人工智能应用领域中，专家系统又是近30多年发展起来的一种极富代表性的智能应用系统.,二、什么是专家系统,所谓专家系统，就是一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序系统，这些程序软件具有相当于某个专门领域的专家的知识和经验水平，同时具有处理该领域问题的能力. 专家系统的能力来自于它所拥有的专家知识，而知识的表示和推理的方法又提供了应用的机理.这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的.这就是说，知识+推理=系统，而传统软件的结构是数据+算法=程序. 但应注意的是，专家系统所要解决的问题一般没有

4、基本算法，并且通常要在不精确、或不确定、或不完全的信息条件下进行推理，最终作出结论.专家系统是应用人工智能技术和计算机技术进行推理和判断，进而模拟各行各业的专家解决问题和进行决策，它的独到之处便是能求解那些只有专家才能求解的高难度的复杂问题.,三、专家系统的特征,四、专家系统的结构,专家系统的结构是指专家系统各个组成部分的构造方法和组织形式.图6-1便是专家系统的一个简化结构图.在实际使用的各个不同的专家系统中，由于不同的应用领域和应用目标，往往需要采用不同的系统结构.对此，我们可以根据具体情况，在系统的简化结构图上，进行相应调整：或简化、或细化、或删除、或增加某些部分.在基本结构中，专家系统

5、主要包括下述几个部分：,人机接口,解释机构,知识库,推理机,全局数据库,知识获取机构,过程接口,图6-1 专家系统简化结构图,1.知识库 知识库是专家系统的核心组成部分，用于存取和管理问题求解所需的专家知识和经验，包括广泛共有的事实、可行操作与规则等.通过知识库管理系统，可以实现对知识库知识存取、检索、编辑、修改和知识更新以及维护等功能.一个专家系统的能力很大程度上取决于其知识库中所含知识的数量和质量.知识库的建造包括知识获取和知识表示.知识获取要解决的问题是如何从专家那里获得专门知识；而知识表示则要解决如何用计算机能理解的形式来表达所获取的专家知识并存入知识库中.,2.全局数据库 全局数据库

6、又称综合数据库或简称数据库，它是问题求解过程中符号或数据的集合，也称工作存储器.它用于存储求解问题所需的原始数据和推理过程中得到的中间信息（数据），包括原始信息、推理的中间假设和中间结论、推理过程的信息等.因此，数据库中的事实可以而且也是经常变化的. 在描述数据库的结构时，常会用到黑板这一概念.黑板是沟通系统中各个部件的全局工作区.它以全局性的数据结构形式，组织问题，求解数据，处理知识源之间的通信.黑板模型可以分为若干个信息层，每一层用于描述问题的某一类信息.各个信息层之间形成一个松散的层次结构，高一层的黑板元素可以近似地看成是下一级若干个黑板元素的抽象.根据需要黑板还可以划分为一系列子黑板.

7、在某些系统中数据库就是黑板，其意义是强调了它用来记录推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果.有些系统中黑板是数据库的一部分，有些系统中将黑板独立于数据库之外.在简单的系统中，经常省略黑板.,3.推理机 推理机是专家系统的组织控制机构.在推理机的控制和管理下，整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作.它可以根据用户的输入数据，利用知识库中的知识，在一定的推理策略下，根据数据库的当前状态，按照类似专家水平的问题求解方法，进行分析、判断、作出决策，推出新的结论或事实，或者执行某个操作.推理机的程序应符合专家的推理过程，而与知识库的具体结构和组成无关，即推理机与知识库是分离的，这是专家系统的重要特征

8、.它的优点是对知识库进行修改和扩充时，无需改动推理机.4.解释机构 解释机构负责对求解过程作出说明和解释，回答用户的提问，并使用户了解推理过程及其所运用的知识和数据.解释机构在工作中通常要用到知识库中的知识、数据库推理过程中的中间结构、中间假设和记录等.专家系统的透明性主要取决于解释机构的性能.解释结构已成为故障诊断、生产操作指导等实时专家系统的重要输出通道.,5.知识获取机构 知识获取机构负责建立、修改与扩充知识库，以及对知识库的一致性、完整性等进行维护.知识获取机构具有知识变换手段，能够把与专家对话的内容变换成知识库的内部知识，可以进行修改知识库中原有知识，增加新的知识.知识库中的知识可以

9、通过“人工移植”和机器学习的方法获得.所谓“人工移植”即专家系统的设计者通过与专家交谈，将专家的知识分析整理后，以计算机能理解的形式输入知识库；而机器学习是指知识获取机构通过用户对每次求解的反馈信息，自动进行知识库的修改和完善.并可在求解过程中自动积累，形成一些有用的中间知识，自动追加到知识库中去，实现专家系统的自学习.6.接口 接口又称界面，是用户与系统的信息传递纽带，为用户使用专家系统提供了一个友好的交互环境.它可以完成用户到专家系统、专家系统到用户的双向信息转换，使系统与用户间能够进行对话，用户能够输入数据，提出问题，了解推理过程及推理结果；系统可通过人机接口，回答用户提出的问题，进行必

10、要的解释.现在，多媒体的人机接口是最有效的形式. 从专家系统的基本组成可以看出，它的核心部分是知识库、数据库和推理结构.因此，要设计一个专家系统，主要应解决这三方面的问题.,五、专家系统的类型,我们知道，研制实用的、高性能的专家系统是当前人工智能研究的一项主要任务，而与此同时，我们还应重视专家系统的分类研究.因为如果其分类合理，在求解问题时，我们便可引用有关专家系统，为问题的求解提供快捷准确的处理方式；同时，相邻学科应用问题的知识库有很多相同的规则和知识，在设计知识库时，如果能直接引用或共享，则能节约开发时间. 对于专家系统的分类，可以按照不同的角度进行，如按应用领域分类，可分为医学、地质等；

11、按执行任务分类，可分为解释、预测等；按实现方法和技术分类，可分为演绎型、工程型等.这些分类都有交叉.若按执行任务分类，可把专家系统分为下列几种类型：,（1）解释型. 这类专家系统能处理不完整的信息及有矛盾的数据.由分析和解释所采集到的数据和信息，找出与之一致的、符合客观规律的解释，进而确定它们的实际含义.典型的有：信号理解、图像分析和化学结构解释等专家系统.（2）诊断型. 这类专家系统可以根据输入信息推断对象存在故障的原因.主要包括医疗诊断、电子机械诊断和材料失效诊断等.都是通过处理对象内部各部件的功能及其相互关系，找到可能的故障所在，包括多种并存故障.（3）预测型. 这类专家系统可以根据对对

12、象的过去和现在已知状况的分析，推测未来的演变结果.典型的有：人口预测、财政预测、交通预测、军事预测和天气预报等，都是进行与时间有关的推理，处理随时间变化的数据和按时间顺序发生、发展的事件.而且，这类专家系统也能处理不完整信息.,（4）维修型. 这类专家系统可以对发生故障的对象进行处理，使其恢复正常工作.典型的有：航空和宇航电子设备的维护等，如计算机网络专家系统、有线电视维护修理专家系统等都是根据纠错方法的特点，按照某种标准从多种纠错方案中制定代价最小的方案.（5）调试型. 这类专家系统可以根据处理对象和出现故障的特点，给出故障的排除意见和方法，从多种纠错方案中选择最佳方案.该类型主要用于计算机

13、辅助调试系统，也可用于维修站进行被修设备的调整与试验.（6）教育型. 这类专家系统主要用于教学和培训任务.可根据学生的特点，辅导学生学习和处理学生学习中存在的错误.（7）设计型. 这类专家系统可根据给定要求，提供最佳设计方案或图样描述.典型的有：电路设计、生产工艺设计、计算机结构设计、自动程序设计等专家系统.,（8）规划型. 这类专家系统可根据给定的目标，在一定的约束条件下，不断调整步骤，拟定行动计划，最终以较小的代价达到给定的目标.典型的有：机器人动作规划与交通运输调度等专家系统.（9）监督型. 这类专家系统通过随时收集被控对象的数据，建立其特征与时间变化的数据模型，用于对系统或过程的行为进

14、行观察，并与其应当具有的行为进行比较，如发现异常，则发出报警.典型的有：防空监视、国家财政的监控和电话监控等专家系统.（10）控制型. 这类专家系统可完成按要求对受控对象进行管理的全面行为，即自动控制系统的全部行为.通常用于实时控制型系统.典型的有：商场管理监控、战场指挥和自主机器人控制等专家系统. 以上10种类型的专家系统的相互关联关系及按任务分类的层次结构如图6-2所示.,解释,预测,诊断,规划,教育,调试,监督,维修,设计,控制,图6-2 专家系统按任务分类的层次结构,有些专家系统常常完成几种任务，然而，不管专家系统完成何种性质的任务，就其问题领域的基本操作而言，专家系统求解的问题都可分

15、为分类问题和构造问题.求解分类问题的专家系统称为分析型专家系统，广泛用于诊断、解释和调试等任务；求解构造问题的专家系统称为设计型专家系统，广泛用于规划、设计等任务. 人工智能与专家系统有着极其诱人的目标，并正在向着更为健康更加成熟的方向发展.现在，人工智能计算机辅助决策的水平已经有了很大的提高，其应用范围也在不断深入与拓广. 在当今的信息社会中，随着科学发展的高度分化和高度综合以及系统论、信息论、控制论的产生与发展，科学决策的“开拓型思维方式”正在成为一种系统网络的思维方式，科学决策将会成为一个创造性思维与创造性工程的过程，可以说，这是一个辨证唯物的“开拓型思维方式”的阶段性飞跃.可以预言，随着信息社会的不断发展以及信息高速公路和多媒体等计算机主流技术的新突破，人工智能与专家系统的研究必将进一步活跃起来，并将结出更加丰硕的成果.,