专家系统综述

专家系统综述摘要：专家系统是人工智能中较为成熟的、最活跃的一个分支，是人工智能发展最主要的发展动力。它是人工智能从一般思维规律探索走向实际系统设计，从实验进入现实世界的典范、转折点和突破口。专家系统的成功开发应用，对实现脑力劳动自动化具有特别重要的意义。关键字：专家系统的优点；专家系统的结构；专家系统的建造；专家系统的应用；专家系统的研究方向；0.引言本文介绍专家系统的特点及其优点，专家系统的简单结构及专家系统的建造，使人们更加了解专家系统原理，通过介绍专家系统的应用及目前的研究方向，更加明确了专家系统在人们生活中的广大应用及专家系统为人们带来的种种利处，让大家更广泛的认识专家系统，从而激发人们对专家系统研究的兴趣。1.专家系统的研究意义专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一，是一种具有代表性的智能应用系统，它旨在研究如何模拟人类专家的决策过程，解决那些需要专家才能解决的复杂问题。专家系统是人工智能中较为成熟的、最活跃的一个分支，是人工智能发展最主要的发展动力。它是人工智能从一般思维规律探索走向实际系统设计，从实验进入现实世界的典范、转折点和突破口。专家系统的成功开发应用，对实现脑力劳动自动化具有特别重要的意义。专家系统研究的意义可以从以下几个主要方面来讨论。（1）专家系统研究是计算机科学与技术的应用和发展的需要专家系统作为人工智能的一个应用领域，它使人工智能从实验走向现实世界，成为检测人工智能基本理论和基本技术的一个重要实验场所，同时也向人们不断提出新的研究课题，推动了新的计算机体系的研究。各种专家系统的研制和使用扩大了计算机应用的领域，促进了计算机科学与技术的进一步发展。（2）专家系统为人类保存、传播、使用和评价只是提供了一种有效的手段知识是一种宝贵的资产，尤其是专家的专门知识。人类社会最昂贵的是人类专家，培养专家需要耗费大量的资金和时间，专家的数量和质量是一个国家强盛程度的一个标志。社会对专家的需求是迫切的，即使是技术先进的国家也会感到专家的紧缺。专家的知识能否得到很好的继承关系到该领域的工作效率和领域发展的水平，因此保存和传播专家的专门知识无疑是一项重要的意义的工作，它有助于遏制社会最珍贵财富的流失，而且还可以把专家从知识传播中部分的解脱出来，是他们有更多的时间和精力去研究本领域中一些规律性的实质问题，同时，通过专家系统的解释机制，还能显示其知识库的已有知识和解释问题求解的推理路径，使非专家用户可以通过计算机来检索具有权威性的专家知识，这种解释可以增强专家系统的可接受性，从教育的角度来说，它提供了较为直观的知识传播手段。知识在专家系统中的形式组织，可以把专家大脑中一些启发式的知识显示地归纳出来，这个归纳过程也促进了专家本人对自身知识的认识和评价。他可以从中发现他的个性知识的不足和缺陷，以便于修改和精炼这些知识，也便于他人的理解和评价。由于领域内的不同专家只是可以采用统一的形式描述，一个专家系统的知识库可以集合多个专家的共同知识，便于比较和评价各个专家知识的优劣、克服单个专家的局限性。（3）专家系统的研究可以产生巨大的经济效益专家系统的研究使得人工智能同国民经济、科学技术需要解决的实际问题联系起来，研制出一些急需专家的领域的专家系统，直接产生经济效益，从而使专家系统研究取得了明显的社会效益。2.专家系统的定义及其特点与优点那么什么是专家系统？它是如何定义的呢？专家系统（expertsystem）是一个计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，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。也就是说专家系统是一个具有大量的专门知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家领域问题的计算机程序系统。专家系统如此广泛的应用于各个领域中，必有其出色的优势，那么专家系统有什么特点呢？专家系统概括起来主要有三大特点：（1）启发性。专家系统能够运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。世界上的大部分工作和知识都是非数学性的，只有一小部分人类活动是以公式和数字计算为核心的（约占8%）。即使是化学和物理学科，大部分也是靠推理进行思考的；对于生物学、大部分医学和全部法律，情况也是这样。企业管理的思考几乎是靠符号推理，而不是以数值计算。（2）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，以便让用户了解过程，提高专家系统的信赖感。例如，一个医疗诊断专家系统诊断某病人患有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，那么，一位专家系统将会向病人解释为什么他患有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，像一位医疗专家一样。（3）灵活性。专家系统能不断的增长知识，修改原有知识，不断的更新。那么专家系统的优点又有那些呢？（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，也不可能遗漏和忘记。（3）可以是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。（4）专家系统能够促进各个领域的发展，它使各领域的专业知识和经验得到总结和精炼，广泛的传播专家的知识、经验和能力。（5）专家系统能汇集和集成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，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。（6）专家系统的水平是一个国家国防现代化和国防能力的重要标志之一。（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。3.专家系统的结构和建造步骤专家系统的结构是指专家系统各组成部分的构造方法和组织形式。系统结构的选择恰当与否，是和专家系统的适应性和有效性密切相关的。选择什么结构最恰当，要根据系统的应用环境和执行任务的特点而定。（1）专家系统简化结构图为了让专家系统更加完善，功能更加齐全，在此基础上，科学家设计出了理想专家系统结构图（2）理想专家系统结构图其中计划、议程及中间解称为黑板，黑板是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的数据库。计划记录了当前问题的处理计划、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，这些动作大多数是由黑板中已有结果与知识库的规则作用而得到的。中间解区域中存储当前系统已产生的结果和候选假设。现在主要把专家系统的主要组成归纳如下。（1）知识库（knowledgebase）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。知识获取及知识工程师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和存储知识的问题。（2）综合数据库（globaldatabase）综合数据库又称为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。（3）推理机（reasoningmachine）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，而不是简单的搜索现成的答案。（4）解释器（explanatory）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及系统输出其他候选解的原因。（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，要求用户提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释。下面看一下专家系统的建立步骤，其步骤图如下图：建立系统给的一般步骤如下：（1）设计初始知识库。知识库的设计是建立专家系统最重要和最艰巨的任务。初始知识库的设计包括：（a）问题知识化，即辨别所研究问题的实质，如要解决的任务是什么，它是如何定义的，可否把它分解为子问题或子任务，它包含哪些典型数据等。（b）知识概念化，即概括知识表示所中需要的关键概念及其关系，如数据类型、已知条件（状态）、提出的假设及控制策略等。（c）概念形式化，即用来组织知识的数据结构形式，应用人工智能中各种知识表示方法把与概念过程有关的关键概念、子问题及信息流特性等变换为比较正式的表达，它包括假设空间、过程模型和数据特性等。（d）形式规则化，即编制规则、把形式化的了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。（e）规则合法化，即确认规则化了知识的合理性，检验规则的有效性。（2）原型机的开发与实验。在决定知识与表达方法之后，即可着手建立整个系统所需要的实验子集，它包括整个模型的典型知识，而且涉及与实验有关的足够简单的任务和推理过程。（3）知识库的改进和归纳。反复对知识库及推理规则进行改进实验，归纳出更完善的结果，经过相当长的时间努力，使系统在一定的范围内达到人类专家的水平。4.专家系统的应用4.1专家系统的应用自从1965年第一个专家系统DENDRAL在美国斯坦福大学问世以来，经过20年的研究开发到八十年代中期，各种专家系统已遍布在各个专业领域，取得很大成功。现在专家系统得到更为广泛的应用，并在应用开发中得到广泛应用。下面按照用途介绍几种专家系统。（1）诊断性专家系统。其任务是据观察到的结果和情况推断出系统的故障及其原因。典型的应用是有医疗诊断、电子或机械故障诊断以及材料失效诊断等。例如ABEL专家系统ABEL20世纪80年代早期由麻省理工学院(MIT)的RameshS.Pail及其研究团队开发，应用于关于疾病及其症状的问题，协助门诊医生诊断病人的酸、碱和电解质紊乱疾病的专家系统。利用病人可能的疾病因果关系模型对门诊医生提出疑问，并指导诊断推理过程。这个模型包含关于病人的数据和关于不同病理状态间关系的知识，诊断推理过程有浅度推理和深度推理。深度推理已建立临床诊断与疾病之间的联系；深度推理建立疾病的生理模型，可以同时考虑多种疾病。ABEL包含两种知识：医疗（含有等级制度）和因果（含有节点和因果的多层及其关联连接关系）。还有ACE专家系统AutomatedCableExpertise一种电话电报网络故障检修并能推荐适当的策略的专家系统。在没有人工输入的情况下，ACE能根据电报维修管理程序（CRAS）生成的细节数据分析维修报告。当CAE发现电话电缆故障时，它决定电缆是否需要维修，并且选择最有效的维修步骤。ACE还能将其做出的建议存储到数据库中提供给用户。为了利用有关CRAS提供的维修报告、线缆中心，以及网络分析策略等知识，ACE使用基于正向规则的知识表示方法做决策。ACE使用开发软件OPS4以及FRANZLISP语言开发的，并运行在位于电缆分析部门的AT&T公司的3B-2型微机上。（2）监视型专家系统。其任务在于对系统、对象、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，以发现异常状况，发出警报。典型的应用有核电站的安全监视、防控监视与报警、国家财政的监控及农作物病虫害的监视与报警等。例如LES专家系统LES在肯尼迪航天中心监控航天飞机中液氧装载的专家系统。LES的输入数据为从发射处理系统和控制液氧装载的处理控制器的到的一系列实时测量数据。LES检测温度、压力、流速、阀门位置的等测量数据，并决定发射处理系统是否接受传感器的有效数据。当LES不能判明问题所在，它将提供一份列出受怀疑的部件和执行测试去隔离失灵部件的指令一览表。LES用ZETALISP实现，由MITRE公司和肯尼迪航天中心联合开发，已达到实验原型水平。此外还有NAV专家系统NAVEX是navigationexpert的缩写，一个专家系统用于监视雷达站数据，原理是估计一个空间飞行器的速度和位置，找出误差。当误差被检测出来或是被预测到了时，向发射中心操作人员发出警告。当程序检测到误差时，会采取一些命令行动，例如，排除一些雷达站的数据或