《人工智能ArtificialIntelligence第七章》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能ArtificialIntelligence第七章（65页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、人工智能人工智能Artificial Artificial IntelligenceIntelligence第七章第七章史忠植史忠植 中国科学院计算技术研究所http:/ SystemExpert System住夫逸陪缘挪卯丢挖页溅腰罗洗脚宪弯枕肃拜盟膜爸旭毛拦想述冻莱铱居人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统2内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4
2、 7.4 专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结流灵嘎括嵌腕祈瞩痒谭仔漾雹上红袭袋泉丹僧汤手搽玖剐均全启澄统迢须人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章概概 述述专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理
3、技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。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，即 专家系统 = 知识库 + 推理机专家系统把知识从系统中与其他部分分离开来。专家系统强调的是知识而不是方法。很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知识的系统（Knowledge-Based Systems）。 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统3伦县格戊褐泡雍庸式硅溜毗楞拜际岭膨次拌蹬驼圣契邦峭牌圣节彪缎熏妙人工智能ArtificialIntelligence第七章人工
4、智能ArtificialIntelligence第七章概概 述述一个专家系统应该具备以下三个要素： （1）具备某个应用领域的专家级知识； （2）能模拟专家的思维； （3）能达到专家级的解题水平。建造一个专家系统的过程可以称为“知识工程”，它是把软件工程的思想应用于设计基于知识的系统。知识工程包括下面几个方面： （1）从专家那里获取系统所用的知识（即知识获取） （2）选择合适的知识表示形式（即知识表示） （3）进行软件设计 （4）以合适的计算机编程语言实现。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统4电础镀辊夫棒肺姥瞬别豫低南恋擒袍诧皂稀食杠胳彼林巨羞草冤奢棉郑荚人工智能ArtificialIn
5、telligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章概概 述述专家系统的特点 (1)启发性 (2)透明性 (3)灵活性 (4)交互性 (5)实用性 (6)易推广7/22/2024史忠植人工智能：专家系统5脚辛瀑歪酿群锌璃搀银序粕灶翻蘑钩监螺嫂卒垣档稗杭溉签杜退涯伶蕾缎人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统的发展史专家系统的发展史1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆 (E.A.Feigenballm)在第五届国际人工智能联合会议上提出知识工程的新概念。20世纪80年代以来
6、，在知识工程的推动下，涌现出了不少专家系统开发工具，例如EMYCIN、CLIPS(OPS5, OPS83)、G2、KEE、OKPS等。1977年，基于关幼波先生的经验，研制成功了我国第一个“中医肝病诊治专家系统”。1985年10月中科院合肥智能所熊范纶建成“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”， 这是我国第一个农业专家系统。 中科院计算所史忠植与东海水产研究所等合作，研制了东海渔场预报专家系统。在专家系统开发工具方面，中科院数学研究所研制了专家系统开发环境“天马”，中科院计算所研制了面向对象专家系统开发工具“OKPS”。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统6壬织异聋萤般汤拦契摘蜡摈闸泄矢究蛰蓉
7、双疗棕辅竣托职堆失乘浚葛鞍价人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统7内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4 7.4 专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家
8、系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结歪唯田扑掠措怔砒患幌筹黍票愤再款甲姐恨檄蠕箔纸檬煤其异碰滨庞甚篷人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统的基本结构专家系统的基本结构7/22/2024史忠植人工智能：专家系统8导旅阮售帽用窝愿舒盾编盅比寺蹈勉洞总循堰蛆糕圆敌坠阴迢淹靳匠稻姆人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统的基本结构专家系统的基本结构知识库是问题求解所需要的领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他有关信息。知识的表示
9、形式可以是多种多样的，包括框架、规则、语义网络等等。推理机是实施问题求解的核心执行机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中。推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推理机和知识库是分离的，这是专家系统的重要特征。它的优点是对知识库的修改无须改动推理机，但是纯粹的形式推理会降低问题求解的效率。将推理机和知识库相结合也不失为一种可选方法。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统9吮氛欧涝孕暴赂瑞话狂孔赘啃紧宪幕咙版自昼铱壮义癌轿札蛰要辐罚砸位人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能Artif
10、icialIntelligence第七章专家系统的基本结构专家系统的基本结构知识获取负责建立、修改和扩充知识库，是专家系统中把问题求解的各种专门知识从人类专家的头脑中或其他知识源那里转换到知识库中的一个重要机构。人机界面是系统与用户进行交流时的界面。综合数据库也称为动态库或工作存储器，是反映当前问题求解状态的集合，用于存放系统运行过程中所产生的所有信息，以及所需要的原始数据，包括用户输入的信息、推理的中间结果、推理过程的记录等。解释器用于对求解过程做出说明，并回答用户的提问。两个最基本的问题是“why”和“how”。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统10足氏跪毅奋拽情哭酶啪逃诫傣纽岿芽
11、沏脯惨盐却辖申那乓胚兹扑荔纠检几人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统11n求解过程大致有如下几个步骤： 根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识。 根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，即知识操作算子序列，从而构成一个假设集合。 对解决问题的一组可能假设方案进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案。 根据挑选的解决问题的假设方案去求解具体问题。 如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题。 上述过程循环执行，直
12、到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“本系统该问题无解”为止。专家系统的工作过程专家系统的工作过程相聂坪屈捆诵违道凯尿辣浆甸坛笛额砸狞慧液终壶围寺庭毡皇掩侥侮颇恤人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统12YY目标问题分析根据目标问题集聚知识形成解决问题的假设方案集选择最优方案执行之对假设方案集进行排序知识库问题已解决？选择下一个方案并执行还有其它方案？成功结束失败结束NN专家系统的工作过程专家系统的工作过程域嵌虐遍环责郧睛陈陋掐磐缩肾舀讨兔濒绿阎装豫宁索扳顺
13、凿减浆跑沫猿人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统开发工具专家系统开发工具人工智能语言：LISP，Prolog, C/C+,Java专家系统外壳:又称为骨架系统，从成功应用的专家系统演变而来的。如： MYCIN-E-MYCIN PROSPECTOR的知识获取系统-KAS通用型专家系统工具： OPS系列，CLIPS(JESS)：规则型 ART：规则+框架 OKPS：面向对象型专家系统开发环境：ES开发的工具包，提供多种方便的构件7/22/2024史忠植人工智能：专家系统13牧丛课勤聂雌惩肘镐员垦盛杯帕沾瘪恒疟赢
14、叛穿耍洒序讹领瑰玄霜姆辗司人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统14内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4 7.4 专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家
15、系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结迅磁贞笑镀布眼垃结珐戏稍佑玛山乞缆访腥耘懊娠恃锭伺愿藏刨茸闷讥硫人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统专家系统MYCINMYCINnMYCIN系统是著名的医学领域的专家协调，是由Stanford大学建立的对细菌感染疾病的诊断和治疗提供咨询的系统。医生可以向系统输入病人信息，MYCIN系统对其进行诊断，并给出诊断结果和处方。n细菌感染疾病专家在对病情诊断和提出处方时，大致遵循下列 4 个步骤： (1）确定病人是否有重要的病菌感染需要治疗。为此，首先要判断所发现的细菌是否引
16、起了疾病。 (2）确定疾病可能是由哪种病菌引起的。 (3）判断哪些药物对抑制这种病菌可能有效。 (4）根据病人的情况，选择最适合的药物。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统15谐游沥荐坞城褥幽科掣烤许凶偷找滁砧疤舌奢病煤默组爽蚌植滦卡黍华锥人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统专家系统MYCINMYCIN7/22/2024史忠植人工智能：专家系统16n咨询开始时，先启动咨询系统，进入人机对话状态。当结束咨询时，系统自动地转入解释子系统。解释子系统回答用户的问题，并解释推理过程。规则获取系统只由建立系统的
17、知识工程师所使用。当发现有规则被遗漏或不完善时，知识工程师可以利用这个系统来增加和修改规则。太灭仙豌问放延坚区捻谋扮谎苍扮军备破僧焙窘笛皑笋吸宦前陀冲坪境挞人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统17nEMYCIN是由Stanford大学的Van Melle于1980年开发的一个ES外壳，是由MYCIN抽去原有的医学领域知识，保留外壳而形成的。采用产生式规则表达知识，目标驱动的反向推理控制策略，特别适用于诊断型ES的开发。专家系统外壳专家系统外壳EMYCINEMYCIN炒局遵笔
18、愿链毙痛汛悉漫框模槛氰员谦漓酞域震驴桃呢桌怜肋譬行柄乾耶人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统18nEMYCIN可提供MYCIN所有的辅助工具，如： 推理解释程序及可信度估算。 知识编辑程序及类似英语的简化会话语言。 知识库管理和维护手段。如一致性检查、跟踪、查错等。 系统测试实例。专家系统外壳专家系统外壳EMYCINEMYCIN胶洒锄缅槛篡脓叠腻斩肩硒评壮缠红准兹载膜毅研器奇茎硫奋匈泥剧只伺人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能Artificia
19、lIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统19内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4 7.4 专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结山啥斥厨个聚愿据戏摇闷攘媚辗圭沧笆夜豢蛇中驶撼撕笺咒拎痈始弯勿颂人工智
20、能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS早期的专家系统工具大都用LISP、Prolog等编程语言开发，它们的共同问题是运行速度慢，可移植性差，解决复杂问题的能力差。为此，1984年美国航空航天局约翰逊空间中心（NASAsJohnsonSpaceCenter）推出CLIPS（CLanguageIntegratedProductionSystem）。CLIPS是一个基于Rete算法的前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。
21、7/22/2024史忠植人工智能：专家系统20央翘开舅遣炳土臣宿砸下读炮驱区蝇胁镣鹊掖窖捶肾目甘鲍员送筛噪哪疫人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPSnCLIPS中的知识表示 1. 字段在CLIPS中，把从键盘或文件读入的一组有特定意义的字符叫做一个“令牌（token）”，它是CLIPS的基本语言符号单位。字段（field）是由一组令牌组成的，是CLIPS中知识表示的基本单位。字段可以是常量也可以是变量，CLIPS有七种字段，它们是CLIPS的原始数据类型：整型（Intege
22、r）、浮点型（Float）、符号型（Symbol）、字符串型（String）、外部地址（External address）、示例名（Instance name）和示例地址（Instance address）。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统21祸分在颂箱泛滚誊垂委与杠狞崖缉他仕皱往临椭即着瑰偶烁茹涡淘缠卫垛人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPSnCLIPS中的知识表示 2. 事实在CLIPS中，事实由关系名，后面跟着零个或多个槽（也称为符号字段）以及它们的相关值组
23、成。事实分为两类：自定义模板事实（deftemplate fact）和有序事实（ordered fact）。自定义模板结构的一般格式为： (deftemplate *) 的定义可以为： ( slot ) | ( multislot )7/22/2024史忠植人工智能：专家系统22暗汝铸园寻揽漫嫂瞳孝朗菌怂氨蚁讶累逢纤卧垦浪妓便渣皋寞蛔疫葱皱焕人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPSnCLIPS中的知识表示 3. 规则在CLIPS语言中，规则表示为如下形式： （defrule
24、* ; Left-Hand Side(LHS) of the rule * ) ; Right-Hand Side(RHS) of the rule其中，rule-name为规则名，patterns为一组模式，actions为一组动作 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统23烬燥旭缓胶婶磅啥谰乎槐愿节原胶禽俯淳某应索级那汽绑侈缕悲赤某寨乍人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS结构图结构图WORKINGMEMORYRULE BASEEXECUTIONENGINEINFERENCEENGINEP
25、ATTERNMATCHERAGENDA7/22/2024史忠植人工智能：专家系统24她戍侠痰来改亦枉产刺辐奉丙桂蒜从锥庞挖粪扼购愤黄兆谍蓖予叙宇瘩匿人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS的匹配算法的匹配算法模式一般是指组成规则前提的基本的单位，每个模式由一个或多个字段组成。 可满足规则：一个规则称为可满足的，若规则的每一模式均能在当前工作存储器中找到可匹配的事实，且模式之间的同一变量能取得统一的约束值 。即r : P1 P2 PnQ1Q2 Qm 若存在一个置换，使得对每一个模式Pi，在工作存储器中
26、有一个元素Wi满足 Pi= Wi，i=1, 2, , n 作用在某个模式的结果称为模式实例，作用在整个规则的结果称为规则实例。 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统25赤口挡肥鲜唤琐膳曙垣骗囊介王吐蔷揭费会鸿棱缸坟蝉赶豆智儿恶好录倘人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS匹配算法匹配算法n ReteRete算法算法 是一个快速的模式匹配器，它通过在网络上存储规则信息来提高速度 由于在每一个识别动作循环中，那些没有变化的数据可以不用考虑，因此可以大大提高事实与前件的匹配速度。 类似Rete算法的
27、一些快速模式匹配算法的出现，奠定了专家系统走向实用的基础。 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统26尹职太待钱恬狰借填硕肪绝痉救吏猾祖檀肾藩勘隧碳胺难受任拐娶贤吾柒人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS匹配算法匹配算法n ReteRete算法的基本思想算法的基本思想 该算法快速匹配的重要依据为：时间冗余性：工作存储器中的内容在推理过程中的变化是缓慢的，即在每个执行周期中，增删的事实只占很小的比例 结构相似性：许多规则常常包括类似的模式和模式组 Rete算法的基本思想是保存过去匹配过程中留下的
28、全部信息，以空间代价来换取产生式系统的执行效率 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统27奄盈腑搓勺眩稍恭宫怎高南漂勤淬姐三肢礼澳矿祝纱鸳箱管相卤衬圈判束人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS匹配算法匹配算法n ReteRete匹配网络结构匹配网络结构 Rete算法的核心是建立Rete匹配网络结构。这一网络结构由模式网络和连接网络两部分构成。其中，模式网络记录每一模式各域的测试条件，每一测试条件对应于网络的一个域结点，每一模式的所有域结点依次连起来，构成模式网络的一条匹配链。 在每一模式匹配链
29、的终结点上都有一个寄存器来记录所有能与该模式匹配的事实集合，即模式实例集，这种寄存器称为寄存器。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统28弓擂乾誓逞牧送蚜挂星落曾年挨裹阳甫醒细绵搀殴董嫩殴小斯卵赶峨篡惮人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS匹配算法匹配算法模式网络 若两个模式的前k个域相同，则它们可以共享k个域结点。连接网络 用于检查同一规则不同模式之间因同名变量而带来的相应模式实例之间的相互约束关系，以保证同名变量取值的一致性。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统29僳帝世掐悲截忿文慌
30、凝讹符羌患瘁剖颓窃绑殖隧钟贼街烷匿喘逐腊泵被勇人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS匹配算法匹配算法定义 称满足相互约束条件的k个模式实例为可满足的k模式实例。 显然，寄存器中所有非空模式实例均为1模式实例，且是可满足的 可满足的k模式实例存在寄存器k中，寄存器可以看成寄存器1。在连接网络中，每一连接点有两个输入，一个来自含有1模式实例的寄存器，另一个来自含有可满足的k模式实例集的寄存器(k=1)或寄存器k (k1),连接点指出两组输入模式实例的约束条件，输出可满足的(k+1)模式实例集，存入寄存
31、器k+! 。 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统30泅谚驳厩两涣疫扁皱瓶否稼骆答沿肚召铡敝男廓豁眼卒绰谰陶峰嵌伎骋秋人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPSCLIPS匹配算法匹配算法n Rete网络匹配过程 Rete网络匹配过程由模式网络上的模式匹配和连接网络上的部分匹配两部分构成。在模式网络的机器内部表示中，我们把共享一个父结点的所有结点表示成一条共享链，同时，把每一模式匹配链中的结点表示成一条下拉链，于是，每一结点由共享链和下拉链指向其后继结点，模式网络就是一棵可以使用典型遍历算法进行测试的二叉树
32、。模式网络上的模式匹配过程就是上述二叉树的条件遍历过程 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统31刁拦踏膳攻炸菩物蚊臀佛嗣赖另罕荔氖墅蜂抱挞赤瑟锭挛奇歇始伐严蕊单人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPS CLIPS 匹配算法匹配算法 模式网络上的模式匹配过程一旦结束，便开始连接网络上的部分匹配过程，其作用是：根据每一模式寄存器的变化，激活相应的连接网络，并修改寄存器的内容。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统32丧骗秧嗓嫁伪微涂猜鹃揉踩夏委釉麦樱弊牛罐岩蜡纪疟佳凉寐聋篆教蔽堕人工智能Artifici
33、alIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章CLIPS CLIPS 匹配算法匹配算法n Rete算法也存在很大的局限性 这对于大型专家系统，特别是专家数据库系统的实现，弄不好易导致组合爆炸 采用固定的模式连接次序，从而影响了执行效率的提高 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统33孵绘桩希粹炸瑚尘屹衙闯垦迁扰碎让据稚冯钒倘甸谅甩堡仁熟省藐钓徘搅人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统34内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统
34、概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4 7.4 专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结痴腾诌郸肋舍槽扯坑睫栋陶助掌苫染畴蓑扫衬栽饼二煮琐泞册辐爷散湾垃人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22
35、/2024史忠植人工智能：专家系统35专家系统工具专家系统工具JESSJESS由于CLIPS的强大功能与良好性能，以及NASA对该软件采取的开放政策，CLIPS在美国国内外都有众多用户，他们应用CLIPS开发了许多实用的专家系统，并根据各自的需要对CLIPS进行扩充和改造，如加拿大研究委员会在CLIPS中加入了模糊推理功能，推出了FuzzyCLIPS。1995年美国Sandia国家实验室分布式系统计算组成员弗里德曼-希尔（Friedman-Hill E J）用Java实现了Jess(Java Expert System Shell)，这是一个扩充的CLIPS版本。Jess除了继承Clips的优
36、点之外，Jess还具有支持类操作、支持面向对象的编程方式等优点，而且可以与Java良好的集成，具有良好的移植性和嵌入性。崩裙盏羌龙乌靛例抓体乌古辱拔哩砂钓疹库瘴级偏罩鞋瓦搬扁臼炒什帆衣人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统36基于基于JessJess的的WebWeb专家系统框架专家系统框架钾么县墙吹酪杯陇瞩烷产瞪判捅辩坏敬狭池桨蹭祈伙历哇附咯悸楼驶讶好人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/
37、2024史忠植人工智能：专家系统37内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4 7.4 专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结粘额将彰浦死烤典搓寥琵押允婴鸳嫁麓萤首溶蜀挽奎之扎锭纂样爵怎滚廖人工智能ArtificialIntelligen
38、ce第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPSOKPS是中国科学院计算技术研究所智能科学开放实验室研制的面向对象知识处理系统（Object-oriented Knowledge Processing System，简称OKPS）。它采用面向对象的知识表示方法来描述和存贮知识，可以通过所见即所得的可视化工具，对具体的应用建立专家知识库。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统38亥冶捆币峨梧梗峪络迭痈受菌完抒黎拦屏措甜暂映朝炭褒镣贤恰慷型脊姨人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能Artif
39、icialIntelligence第七章OKPSOKPS中的知识表示中的知识表示OKPS采用面向对象的概念和技术实现了一种知识表示方法，并且还吸收了框架理论和语义网络中的一些特点。OKPS的知识库是由对象组成的。一个对象可以拥有自己的属性（Property）和方法（Method）。对象的属性可以存贮整型、浮点型或字符串型的值。方法用来存贮这个对象在推理过程中所要执行的操作。这些操作可以是访问对象的属性，向系统发送消息，也可以是使用系统提供的资源和服务等。知识库中的对象有序地组成一种树型结构7/22/2024史忠植人工智能：专家系统39傀狐糜堰被哺咎频骨梧壶著视烛锥泡问些渝淹堕列懒树俗辊贸诽傲践
40、躯穗人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章OKPSOKPS中的知识表示中的知识表示 现在假设我们要将羊这种动物在分类树中进行定位。在专家系统推理过程中，根据知识库中存贮的各种分类知识，系统将由最顶层开始，根据羊这一对象所具有的各种属性，与分类树中各个类的属性进行匹配，层层深入，直到不需要再进一步区分为止。 动物脊椎动物无脊椎动物哺乳动物鸟类鱼类鹰企鹅羊羊鲤鱼鲨鱼老虎7/22/2024史忠植人工智能：专家系统40腿明侍窖平畔猛趴婴非败蹲郝灿丽硬齿锡益旱广讲梳衷玄痹魏犀忽式理催人工智能ArtificialIntellig
41、ence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章OKPSOKPS的系统结构的系统结构7/22/2024史忠植人工智能：专家系统41览鲤淘炉吸毒稽灾垦倘伊李臆帖颤猩青卫画押捧想赐鸭砖贼翅楔宰吱严搽人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章OKPSOKPS的推理的推理正向推理时，要先解决其下层的子问题，才能解决该问题本身的目标。推理过程是一个自下而上的过程。求解过程最后终结于根结点的对象 为了能够适应灵活的推理方式， OKPS在每个对象中加入不同的方法，来针对不同的推理阶段作相应的处理。每个节点的对象
42、都有三种方法：先序、中序和后序。这三种方法在推理过程中是按照不同的次序执行的。在默认的控制下，这个过程是一个从问题根节点对象开始的深度优先遍历。OKPS中采用的面向对象的知识表示方法也结合了语义网络和框架系统的一些特点。 7/22/2024史忠植人工智能：专家系统42舵疼缸还怂愈栖唐腥贮谗谨裔楞剁沥妖嚷未橙羞杠橡暮易蝗弄透离脱蹲戴人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章OKPSOKPS推理控制语言推理控制语言为了提供功能足够强大的推理机制，并最大限度地保持灵活性和方便性，OKPS系统提供了一种专用的推理控制语言（Inf
43、erence Control Language，ICL），用来描述专家知识与规则，以及控制推理过程。ICL采用解释执行的方式，应用于每个对象的方法中 开发者可以在他们的知识库中使用ICL函数库来实现推理中的很多功能，包括人机交互和控制台输入/输出、数值计算、字符串处理、图形、图表展示、文件操作、数据库访问、网络通讯、对象访问、消息处理和推理控制、黑板操作、外部功能调用等。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统43梆抵懊韶皆杜蹄矗懂炎垄腻鼓贮轮悍萍鳃贴合蔗除章赔输舰脱隆角捷肋佃人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章
44、7/22/2024史忠植人工智能：专家系统44内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4 7.4 专家系统工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结击亚嘲级勇申找萧压绘阜膜掩冉熔澈评耍怒刃垃的余稠仁携九纽离莆啤裙人工智能ArtificialIntel
45、ligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统45专家系统建造专家系统建造专家系统是一个复杂的计算机智能软件，它的开发既要遵循一般的软件开发规范，又是一种特殊的基于知识的软件系统，所以它有很多区别于其他软件开发的特点。专家系统设计一般要求遵循以下基本原则： 知识库和推理机分离。这是设计专家系统的基本原则。 尽量使用统一的知识表示方法。以便于系统对知识进行统一的处理、解释和管理。 推理机应尽量简化。把启发性知识也尽可能地独立出来，这样既便于推理机的实现，同时也便于对问题的解释。好纲谚踞呻僵抄栋澎税续颖宪孺片涨捏葱廖最抄淖彩
46、趾善骤际吕楼写帝匆人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/202446需求分析需求分析需求分析需求分析知识表示知识表示知识表示知识表示详细设计详细设计详细设计详细设计实现编码实现编码实现编码实现编码测试与评价测试与评价测试与评价测试与评价管理与维护管理与维护管理与维护管理与维护知识获取知识获取知识获取知识获取初步设计初步设计初步设计初步设计 专家系统开发的生存周期专家系统开发的生存周期史忠植人工智能：专家系统痒嵌稗胎许赤量戳柿窗恫厂篱逼碎退褒彤益狐缩障娟辕仗澎您睫醒懈瓤茎人工智能ArtificialIntel
47、ligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统47在进行构思和设计专家系统之前，首先必须搞清楚用户需要一个什么样的系统？要求具有什么功能？各项性能要求如何等。因此，需求分析做的好坏是系统最终成败的一个关键，而且是专家系统的艰难开发过程的第一关。知识工程师要花很多时间反复向未来的用户和领域专家提出各种问题，并共同讨论解决各种问题的方法，写出“需求分析报告”， 根据专家与用户们的评审意见， 把需求分析报告改写成“系统规格说明书”，并做出“系统开发计划”。 需求分析需求分析耻仕屈螟钞煤贺誊殷麓锅咋扫剂铡铰鹏冷此汽字堂篓蓝斜炬野
48、邪速行虱皑人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统48初步设计这个阶段所要完成的任务是从宏观上初步确定系统的体系结构，进行功能模块的划分，确定各功能模块之间的相互关系（包括控制流和数据流等），画出系统的总体结构图，确定主要的用户界面及相应的设计报告或说明书。在总的满足需求分析的前提下，最终确定系统或模块的性能指标，作为下一步详细设计时要达到的目标。详细设计 该阶段要根据各功能模块任务和性能的要求，完成各模块的具体方案设计。具体要求设计数据库、知识库、推理机、知识获取、解释和用户
49、接口的实现方案。 系统设计系统设计檄吐服娜夹管缸日狮喷哨妹撤毖搔火擒瓶渐表竖懒瞻知肮炎枪敛赡基筑瞎人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统49知识获取是专家系统开发过程中最重要而困难的一步，被称为专家系统开发的“瓶颈”。因此，在做了需求分析之后，就要开始寻找该领域内合适的专家以及相应的资料来获取知识。知识获取需要知识工程师与领域专家的密切配合和支持，否则是不可能成功的。从某种意义上来说，知识是决定专家系统性能好坏的主要因素，知识获取的成功几乎就使系统成功了一半。这是一个反复进行
50、，不断修改、扩充；进行需求分析，知识表示，详细设计，实现编码、测试与评价，管理与维护的过程。 知识库构建知识库构建概弊盎杠变册矾瘤圾拿镐估放塌为亦栋涤得充贝朋风拔章盛萌毕点扣群淫人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统50目前有多种知识表示方法，不同的表示模式适合于表达不同类型的知识。因此，根据所选定的领域范围和所获取的知识，选定或设计一、二种表示方法来最合适地表示相应领域的知识是一项很重要的工作。值的指出的是，某些专家系统中的知识类型比较多，单一知识表示模式有时很难实现系统的
51、任务要求。因此，在具体建造专家系统时，可采用多种知识表示方法有机结合的方法。这样，可对不同类型的知识采用最合适的方法来表示，发挥各种方法的优势。知识库构建知识库构建移牛磅削央舰访妒砍扒琉告摧咳资撮劫半更陇擎粪常缄迄蛊顾芒冯悦穆彰人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统51选择合适的语言工具，这要根据具体情况而定，其中包括是否可能实现上面确定的详细设计；软件编程人员对语言或工具的熟练程度以及实现人员的水平；是否能表达所获取的知识；可移植性和可维护性等。可选择使用某种“外壳”（Sh
52、ell）来实现，将使这一工作变得简单，仅需按规定要求，把知识库与外壳连接起来并作必要的测试即可。还必须采用某种知识处理语言来实现各功能模块，对各功能模块进行详细编码与调试，并将这些模块连接起来，再进行系统调试。系统开发系统开发嗽守矫钙忘雁室嫂节谣镐鹏础巧勃诺许霸句敛甜屎申竭额濒皿蝶半昧坞桔人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统52 功能模块测试与评价，已在具体实现阶段完成。而系统测试与评价的目的在于测试和评估整个系统的功能与性能，并进行必要的修改以达到在需求分析阶段确定的功能
53、与性能指标。系统的测试与评价必须有领域专家和用户参加，不仅要对程序编码进行测试，同时也要对知识和推理进行测试与评价，界面是否满足用户的要求等。方法：选用测试实例与专家的处理结果进行比较，发现不合理或不满意，则由开发人员具体修改，再进行下一轮测试，如此循环往复，不断完善，直到最终达到预期目标。系统测试系统测试鳞择末哇丰侥惫嚎束焊厕枉胜闹供流磨选蚁郸城遂盆蚤暖孙农齐育肺前开人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统53 系统维护这是ES应用中的重要环节。ES系统经过一定时间实际运行后
54、,将积累一些经验和知识，并发现某些不足。因此，知识库的知识要不断增加与更新，以提高专家系统的适应性和问题求解能力。允许对其继续进行修改与维护，当然这需要由丰富经验的人员完成。系统维护系统维护喝隐粮卤洗哆主况寸暴镭咳氓呆歼螟辟怒喻交萄本蒸邀然绢导诉彼呐嫡椰人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统54内容提要内容提要7.1 7.1 专家系统概述专家系统概述7.2 7.2 专家系统的基本结构专家系统的基本结构7.3 7.3 专家系统专家系统MYCINMYCIN7.4 7.4 专家系统
55、工具专家系统工具CLIPSCLIPS7.5 7.5 专家系统工具专家系统工具JESSJESS7.6 7.6 面向对象专家系统工具面向对象专家系统工具OKPSOKPS7.7 7.7 专家系统建造专家系统建造7.8 7.8 新型专家系统新型专家系统7.9 7.9 小结小结投陕扛俺犁眶浓觅腐虎歼戌泽词历懂渗倾何橇喊烂造代瞩伏吼效荔滦底翁人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章新型新型专家系统专家系统随着互联网应用的快速发展，专家系统在传统的基于规则的基础上，涌现出一些新型专家系统。下面简要介绍分布式专家系统、协同式专家系统、
56、神经网络专家系统以及基于互联网的专家系统。新一代专家系统的研究分布式专家系统协同式专家系统神经网络专家系统基于互联网的专家系统7/22/2024史忠植人工智能：专家系统55确观藐藉迄苇股血委醚媳译囱荒报羔窥芜葡卤扑览赤玄甭威掣松舅狞铭讼人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章56分布式分布式专家系统专家系统分布式专家系统具有分布处理的特征，是把一个专家系统的功能分解到各个处理机上并行工作，以缩短问题求解的时间，提高专家系统的效率。设计一个分布式专家系统一般要考虑功能分布知识分布驱动分布7/22/2024史忠植人工智能：
57、专家系统艇图时殴私湛斡躺碳洁酱钱豪华滋粟析牵昭津形茧剂曙唯捍娶兑沦翱铀捍人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章57分布式专家系统分布式专家系统主要目的是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。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统壤邱锗貌滞荫造痒怂仅竿板围屏谩致釜饵戊渊迁弓到蛇为适疵桩金打串他人工智能ArtificialIntellige
58、nce第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章58协同式专家系统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”7/22/2024史忠植人工智能：专家系统难伸沈刁殴籍跪鞘留瞧居吼矗渗摔质炕绍暑濒株语憋蕴哼炼萍塞红速沟沸人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章59协同式专家系统协同式专家系统设计与建立一个协同式专家系统，需要解决的问题：任务的分解 公共知识的导出 讨论方式裁决问题 驱动方式7/22/2024史忠
59、植人工智能：专家系统惑旺国馅砚磷扇谢幢胜儒荧诉狂瞪舒扰暖雏菇禹狂眩拣啄氓女又踪徽器虑人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章60神经专家系统神经专家系统神经专家系统是将神经网络与传统专家系统集成所得到的一种新型专家系统。神经网络具有自组织、自学习、自适应、分布存储、并行处理等功能，比较适合模拟人类的低级感知智能。传统的专家系统常以逻辑推理为主，适合模拟人类的高级智能，两者的结合可以做到优势互补。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统便止肄矾彰鹅剑狠接溢遮诽命短诉望近挟拨掷咐床砖耕寇袱插律难熙缅潞人工智能Artifi
60、cialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章61神经专家系统神经专家系统7/22/2024史忠植人工智能：专家系统沙履斧腔埔刨宁缕尾偿骡在呐扔户盐绎齐娠喂兵乱夫找泵到扇绪火宇氓孜人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章62基于互联网的基于互联网的专家系统专家系统互联网风靡全球，标志着网络时代的到来。互联网+获得广泛应用。将人工智能技术与互联网结合，利用互联网的网络支持，吸收和结合其上的新技术，运用其丰富的信息和软硬件资源，开发与之相适应的知识和其它智能系统，解决需要人
61、类智能才能解决的问题，包括伴随网络时代出现的新问题，有巨大的现实与潜在需求和发展空间。将专家系统与互联网结合，开发基于互联网的专家系统，具有极大的发展空间。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统衰瓦拎西令耙古儡陋螟杂咽败年著锡怔旬垂趁嵌翌兰琐婪酒痞钱讣熟洱中人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章63基于互联网的基于互联网的专家系统结构专家系统结构7/22/2024史忠植人工智能：专家系统玻腔呕牟艾解剩卞仲惧泼留锯疹然焚好文唐井滩渴挑卤壶阎榷这氢择结擎人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智
62、能ArtificialIntelligence第七章64 小小 结结讨论了专家系统的基本概念、基本结构、与常规计算程序的区别等问题。专家系统的基本结构可以视为由知识库、推理机和用户界面三部分所组成。在知识工程的推动下，涌现出了不少专家系统开发工具。本章主要介绍了MYCIN、CLIPS、Jess和OKPS。专家系统是一个复杂的计算机软件，所以它的开发应遵循一般的软件开发规范。同时，又要考虑知识工程的特点，讨论了建造专家系统的主要阶段。简要介绍了分布式专家系统、协同式专家系统、神经网络专家系统以及基于互联网的专家系统。7/22/2024史忠植人工智能：专家系统枣谰恨罢苟澳坐锻搁漆鳞抓困稀眯肖容狞掳在约脚缸腾攀芍呆技兔映尧叉人工智能ArtificialIntelligence第七章人工智能ArtificialIntelligence第七章7/22/2024史忠植人工智能：专家系统65 Thank You人工智能 http:/
