{决策管理}专家与决策支持系统——第五章

1、第五章 专家系统与智能决策 支持系统,5.1 专家系统 5.2 智能决策支持系统,5.1 专家系统,5.1.1 专家系统简介 5.1.2 专家系统的基本结构及工作原理 5.1.3 产生式规则专家系统 5.1.4 专家系统示例,5.1.1 专家系统简介,一、专家系统的概念 二、专家系统的基本特征 三、专家系统与常规计算机程序的区别 四、专家系统的应用,一、专家系统的概念,迄今为止，关于专家系统还没有一个公认的严格定义，一般认为： （1）它是一个智能程序系统； （2）它具有相关领域内大量的专家知识； （3）它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的思维过程进行推理，解决相关领域内的困难问题，并且达到领域专家的水平。 专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。,二、专家系统的基本特征,1. 具有专家水平的专门知识 一般来说，专家系统中的知识可分为三个层次，即数据级、知识库级和控制级。 数据级知识是指具体问题所提供的初始事实以及问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论等。如，

2、病人的症状、化验结果以及由专家系统推出的病因、治疗方案等。 知识库级知识是指专家的知识，例如医学常识、医生诊治疾病的经验等。 控制级知识是用于控制系统的运行过程及推理的知识。如，搜索策略、推理方法等。 任何一个专家系统都是面向一个具体领域的，求解的问题仅仅局限于一个较窄的范围内。,2. 能进行有效的推理,专家系统的根本任务是求解领域内的现实问题。问题的求解过程是一个思维过程，即推理过程。专家系统必须具有相应的推理机构，能根据用户提供的已知事实，通过运用掌握的知识，进行有效的推理，以实现对问题的求解。 专家系统的推理机制多种，有：精确推理、不确定性推理、不完全推理和试探性推理等。需根据问题领域的特点，分别进行设计。,3. 具有获取知识的能力,目前专家系统在知识获取方面的能力还较弱，当前应用较多的是建立知识编辑器，知识工程师或领域专家通过知识编辑器把领域知识“传授”给专家系统，建立知识库。一些高级专家系统目前正在建立一些自动获取工具，使系统自身具有学习能力，能从系统运行的实践中不断总结出新的知识。 知识获取工具搜索工具、数据挖掘技术。,4. 具有灵活性,在大多数专家系统中，其体系结构都采用

3、了知识库与推理机相分离的构造原则，彼此既有联系，又相互独立。 好处是： 在系统运行时能根据具体问题要求分别选取合适的知识构成不同的求解序列，实现对问题的求解。 一方进行修改时不致影响到另一方。 便于把一个技术上成熟的专家系统变为一个专家系统工具。,5. 具有透明性,一个计算机程序系统的透明性是指，系统自身及其行为能被用户所理解。专家系统具有较好的透明性，是因为它具有解释功能。,6. 具有交互性,专家系统一般都是交互式系统。,7. 具有实用性,专家系统是根据领域问题的实际需求开发的，这决定了它具有坚实的应用背景，已广泛应用于多个领域。,8. 具有一定的复杂性和难度,多种需要解决的困难问题，如不确定性知识的表示、不确定性的传递算法、匹配算法等等。,三、专家系统与常规计算机程序的区别,（1）常规的计算机程序是对数据结构以及作用于数据结构的确定型算法的表述，即 常规程序=数据结构+算法 而专家系统是通过运用知识进行推理，力求在问题领域内推导出满意的解答，即 专家系统=知识+推理,（2）常规程序把关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统则把应用领域中关于问题求解的知识单独组成一个知识库。常规程

4、序将其知识组织为两极，即数据级和程序级，而专家系统将其知识组织成三级，即数据级、知识库级和控制级。,（3）常规程序一般是通过查找或计算来求取问题的答案，基本上是面向数值计算和数据处理的，而且在问题求解过程中先后顺序都是由程序规定的；而专家系统是通过推理来求取问题的答案或证明某个假设，本质上是面向符号处理的，其推理过程随着情况的变化而变化，具有不确定性和灵活性。,（4）常规程序处理的数据多是精确的；而专家系统处理的数据及知识大多是不精确的、模糊的，知识的模式匹配也多是不精确的，需要为其设定阈值。 （5）常规程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解释机构，可对自己的行为作出解释。 （6）常规程序与专家系统具有不同的体系结构。,四、专家系统的应用,(1)翻译系统：对观测到的数据,用已设定的含义来解释它，如语言翻译、语言理解、图像分析、化学结构说明、信号翻译等。 (2)预测系统：对未来情况推出可能的结果,如天气预报、人口预测、交通预测、军事预报等。 (3)诊断系统：从可观测事物中推出系统的故障,即从所观测的不正常行为找出潜在的原因,如医学、电子学、机械、软件诊断等。,(4)设计系统：设计满

5、足目标要求的方案,即根据目标及各子目标间的相互关系构成方案,并证明这些方案和提出的目标要求相一致,如电路设计、建筑设计以及预算的编制。 (5)规划系统：设计行为动作,即利用对象的行为特征模型来推论对象的行为动作,如自动程序设计、机器人、计划、通讯、军事等规划问题。 (6)监控系统：对系统行为的观测指出规划行为中不足之处,如计算机辅助监控系统用于原子能工厂、航空、治病、煤矿安全等。,(7) 调试系统：指出故障的补救方法。它依靠规划设计和预测的能力来产生正确处理某个诊断问题的提示或推荐方案。 (8)维修系统：执行一个规划来完成某一个诊断问题的治疗方法。这类系统综合了调试、规划和执行的能力。如：汽车设备维修ES 。 (9)控制系统：一个专家控制系统能自动控制系统的全部行为。它反复解释当前情况,预测未来,诊断问题的产生原因,做出处理的计划以及监督系统运行,并保证正常的操作。控制系统已应用在航空控制、商务管理、战场指挥等方面。,5.1.2 专家系统的基本结构及工作原理,一、基本结构 二、工作原理,一、基本结构,二、工作原理,1. 知识库 知识库是知识的存储机构，用于存储领域内的原理性知识、专家的

6、经验性知识以及有关的事实等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理机制提供求解问题所需的知识。 知识库中的知识以产生式规则形式表示，规则形式如：前提结论 或 IF 条件l AND 条件2 AND 条件N THEN 动作或结论,例如, 某计算机故障诊断专家系统的知识库中存储了数百条关于计算机故障诊断的产生式规 则, 其中的一条规则为： RULE1： IF 外部电源插座电压正常 AND 计算机内电源输入电压为零 AND 电源插座电压正常 AND 电源插座到计算机的电源线完好 THEN 计算机的电源开关故障,为了表达专家知识的复杂概念,知识库中的规则分级存储,整个知识库形成一个树形结构，其中的规则也可嵌套,例如,在某动物识别专家系统中有如下三条规则形成了一个嵌套结构： RULE1： IF 动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物 RULE2： IF 动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物 RULE3： IF 动物是哺乳动物 AND 动物是食肉动物 AND 动物是黄褐色 AND 动物身上有黑条纹 THEN 该动物是老虎,2. 推理机制,推理机制主要有两个任务, 一是推理（知识的运用）, 即

7、从知识库中已有的知识中推导出所需要的结论和知识；二是控制搜索过程（知识的选择）, 即确定知识库中规则的扫描顺序,决定在每个控制信息下要触发的规则。 推理机的性能与构造一般与知识的表示方式和组织方式有关，但与知识的内容无关，这有利于保证推理机与知识库的相对独立性。 为提高系统的运行效率，采取：启发性知识，启发式搜索。,3. 解释机制,能够对系统的行为作出解释，是专家系统区别于一般程序的重要特征之一，也是它取信于用户的一个重要措施。另外，通过对自身行为的解释还可帮助系统建造者发现知识库和推理机中的错误，有利于对系统的调试及维护。 解释机构由一组程序组成，它能跟踪并记录推理过程，当用户提出询问需要给出解释时，它将根据问题的要求分别做相应的处理，最后把解答用约定的形式通过人机接口输出给用户。,4. 知识获取机制,（一）知识获取的方式 知识获取是建立知识库的重要基础,是专家系统开发中最关键也最艰难的一步, 被称为专家系统开发的“瓶颈”。专家系统的下一步是开发更好的知识获取工具。当前,知识获取有三种主要形式。,(l) 人工获取。 领域专家与知识工程师交流，提供领域的知识，知识工程师将领域知识概念化

8、、形式化、编码、测试，并将结果与领域专家的经验比较，经这样多次反复逐步完善知识库。,(2)交互式学习。 领域专家利用获取工具，在知识工程师的协作下，直接与计算机交互学习。,(3)自动知识获取。 计算机在领域专家和知识工程师的配合下，直接从样本中获取知识，其中样本包括实验数据、问题求解的实例、文本、数据库数据和Web上的资料等。,（二）知识获取的步骤,（1）领域确定和问题定义。 在这一阶段，需确定知识库的应用领域和问题的类型，从而确定知识的来源，如有经验的领域专家、文档、实验数据和已经被成功解决的问题的实例等。 （2）领域知识的概念化。 这是最重要的阶段，在这一阶段中知识工程师和领域专家彼此协作将领域知识形式化为某些基本概念和概念关系的抽象形式，即将事实和关系变换成与领域无关的、易于在知识库存贮和处理的知识结构。,（3）知识的形式化和编码。 在这一阶段，将所获取的领域知识转化为执行的计算机程序，【例如】“Ifthen”规则等。 （4）系统测试和查错。 通过测试检查知识库中的错误、不一致性和不完整性等。引起这一类错误的主要原因有：专家在这一领域的知识不完备；专家在特定场合的经验有问题；某些

9、知识的形式化不严密；遗漏了某些事实和事实之间的关系；含有非法和不能应用的语句；缺少了领域专家的关键启发式知识等。 （5）知识优化和系统完善。 主要是通过求解实际问题来对冗余的规则、形成死循环的规则、不相容、不一致和互相冲突的规则进行修改的过程。,5. 动态存储器,动态存储器又称为“黑板”或者“工作存储器”。 它用于存放用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果、运行信息等。 动态存储器的内容是不断变化的。在求解问题的开始时，它存放的是用户提供的初始事实；在推理过程中它存放每一步推理所得到的结果。同时,动态存储器还保存一次推理过程中的全部推理路径,供解释推理过程时使用。,6. 人机接口,人机接口是专家系统与领域专家或知识工程师及一般用户间的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于控制人机交互过程, 使用户能够以方便、直观的形式进行人机对话, 同时充分发挥用户人机对话中的主观能动性,尽可能地避免用户的误操作，用于完成输入输出工作。,5.1.3 产生式规则专家系统,一、产生式规则及特点 二、推理方法 三、推理树 四、推理树的搜索 五、不确定性推理,一、产生式规则,产生式规则知识一般表示为：if A then B , 或表示为：“如果A成立则B成立”，简化为：A B 。 产生式规则知识允许有以下的特性： (1) 相同的条件可以得出不同的结论。 如：A B A C (2) 相同的结论可以由不同的条件来得到。 如：AG BG (3) 条件之间可以是与(AND)连接和或(OR)连接。 如: ABG ABG(相当于AG,BG） (4) 一条规则中的结论,可以是另一条规则中的条件。 如：FBZ CDF,产生式规则的特点,(1) 产生式规则知识表示形式容易被人理解； (2) 它是基于演绎推理的。这样,它保证 推理结果的正确性； (3) 大量产生式规则所连成的推理树(知识树) 可以是多棵树。从树的宽度看,反映了实际问题的范围。从树的深度看,反映了问题的难度。这使专家系统适应各种实际问题的能力很强。,二、推理方法,1. 正向推理 从已知数据信息出发，正向使用规则（让规则的前提与数据库匹配），求解待解的问题。它要求用户首先输入有

《{决策管理}专家与决策支持系统——第五章》由会员精****库分享，可在线阅读，更多相关《{决策管理}专家与决策支持系统——第五章》请在金锄头文库上搜索。