第一讲：专家系统概论(约3~4学时).doc

主 要 内 容第1讲：绪论：专家系统概论 第一部分 知识表示第2讲：产生式系统 第3讲：框架 第二部分 不确定性处理第4讲：确定性理论 第5讲：Prospector 中的主观贝叶斯方法 第6讲：经典证据理论 简化证据理论面向有序命题的简化证据理论贝叶斯网第7-20讲：粗糙集理论第一讲 专家系统概论1. 知识工程的含义和发展2. 专家系统（ES，Expert System）的定义3. 知识的定义4. 知识的阈值5. 知识的类型6. 常用的知识表示形式7. 专家系统（基于知识的系统） 的体系结构8. 一个基于规则的专家系统的体系结构9. 专家系统（ES）的主要特征10. 专家系统的类型11. 简单的专家系统示例——动物识别专家系统ANIMAL1. 知识工程的含义和发展 l 知识工程（Knowledge Engineering，KE）是研究如何运用人工智能（Artificial Intelligence，AI）的方法和技术建造专家系统（Expert System ， ES）的一门工程性学科l 与建造ES有关的理论、方法、技术都是KE研究的内容；l KE是AI的应用分支，因此KE也被称为“应用AI”。

一) 萌芽期 l 此时AI的研究处于低谷期, E．Feigenbaum（费根鲍姆）认为仅仅研究一般性问题的求解方法不够, 智能程序还应有领域专门知识;l 1965年，费根鲍姆和R.Linday(林赛)开发了DENDRAL系统,该系统可以通过分析图谱推断出物质结构,第一次把AI和领域专门知识有机结合起来;l 同年，E．Feigenbaum（费根鲍姆）首次提出了Expert System的概念；(二) 形成期(1965~1977)l 1965~1977年，建造了一大批ES系统，并开始研制ES的开发工具，积累了很多经验；l 最著名的有：1976年，MIT E. Shortliff 博士研制的 MYCIN系统、半自动知识获取工具Teiresias、开发工具EMYCIN；　l 但在建造ES的方法论上还存在很多问题，认为应把ES建造提高到工程的高度来认识；l 1975年， 美国J.Mecarthy（麦卡锡，AI的开创者）提出“认识论工程”；l 1977年，英国D.Michie（米奇，AI的先驱）扩充了“认识论工程”的概念，直接使用了“知识工程”一词；l 1977年，Feigenbaum在第5届国际人工智能联合会IJCAI-5上做了特邀报告“AI的艺术：KE的课题及实例研究”，他被誉为知识工程的鼻祖。

三）发展期KE的理论、方法不断的丰富，派生出许多新的研究领域①. 知识表示的研究；②. 推理方法的研究；③. 不确定性和模糊性处理的研究确定性因子理论贝叶斯方法证据理论贝叶斯网可能性理论（模糊集合论、粗糙集、可能性逻辑）云模型非数值方法工程方法控制方法④. 知识获取方法的研究数据挖掘 结构化机器学习⑤. Ontology(本体论)的研究⑥. 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence ，DAI）的研究⑦. 智能主体（Agent）的研究 Intelligent Agent, Multi-agent system, Mobile agent, Web Intelligent agent, Intelligent Information Agent(I2A)⑧. 专家系统开发工具、环境、平台的研究⑨. 神经网络，多神经网络集成2. 专家系统（ES，Expert System）的定义： l 专家系统，是一个智能程序，它能对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供相关领域权威专家水平的解答（Michie , 1979 ; Feigenbaum , 1977 ; Hayes-Roth , 1983）。

l 专家系统，可以说是一个运用知识进行推理的计算机程序推理就是使用某种符号逻辑，从一些事实得到结论的过程3. 知识的定义l 知识是特定领域中的描述、关系和过程；描述：识别和区分知识库中的对象和对象类； -----个体刻画 关系：知识库中对象之间依赖性、关联性； ---对象间联系的刻画过程：推理中，规定要执行的动作； ---用符号描述操作对象：知识库中最小单位的知识片，可能是：假设、事实、证据、结果、知识元、断言等l 从广义上来说，专家系统中的知识（表层知识）包括两种：一种是事实；另一种是经验，即一种好的猜测和判断，也称之为启发式知识4. 知识的阈值 Ca P2 P1 系统拥有的知识数量在C与E之间时，增加系统知识，系统性能改善不够明显，增加的知识有用但不常用，只能用于解决罕见问题 W C E Qu系统所能达到的问题求解能力系统所拥有的知识数量系统拥有的知识数量在W与C之间时，每给系统增加一些知识，都会使系统性能明显改善。

⑴ 问题：ES拥有知识的数量与其所具有的问题求解能力之间的关系 回答：系统拥有的领域专门知识越多，其问题求解能力就越强⑵ 知识原理：一个系统显示出高水平的智能，其原因是：它具有丰富的专门知识，并且它能有效地利用这些专门知识这里的“智能”系指在巨大的搜索空间中，能迅速找到合适解的能力⑶ 知识的阈值 知识的阈值，确切来说，系指知识的数量阈值，该阈值用来度量一个专家系统在相应的领域中所能达到的问题求解能力①. 合式阈值（W）明确表达一个任务所需要的最小知识数量②. 能力阈值（C）系统拥有的知识数量使它足以解决相应的领域中的大部分问题（约90%左右），这个知识数量称作能力阈值③．全体专家阈值（E）全体专家阈值系指一个领域中所有人类专家的专门知识的总和如果一个专家系统所拥有的知识数量达到了全体专家阈值，那么它就几乎能解决相应领域中的所有罕见和困难的问题5. 知识的类型① 事实性知识★ 定义 事实性知识是指人类对客观事物属性的描述一般这种知识中不包含任何变量，可以用一个命题陈述来表达★　例：“北京有一千万人口”，“太阳从东方升起”；★ 若事实性知识是批量的、有规律的，可用表格、图册和数据库（DB）来表示；★ 一些事实性知识可用规则来表示。

② 过程性知识★ 定义 描述做某事的过程，使人或计算机可照此去做★ 例：“电视机的维修方法”，“怎样制作松花蛋”，★ 标准子程序库可表示过程性知识③ 实例性知识★ 定义 只给出一些实例，关于某一事物的知识却隐藏在这些实例之中； ★ 例：给出某一超市在过去5年的销售情况数据，从中人们可以找到这样一条规律，“牛奶和面包摆放在同一货架上出售，可以大幅度的促进这两种商品的出售 ★ 说明 人们所关心的不是实例本身，而恰恰是隐藏于其后的规律 ④ 行为性知识★ 定义 不直接给出事实本身，只给出它在某些（或某一）方面的行为；★ 例：给出函数f的若干性质，但没有给出f的解析表达式★ 说明：行为知识经常被表示成某种数学模型；从某种意义上说， 行为知识描述事物的内涵，而不描述事物的外延内涵、外延】内涵指概念所反映的客观事物的本质属性外延指概念所反映的一切事物与“内涵”相对如“商品”这一概念的外延是古今中外所存在的一切商品⑤ 类比知识★ 定义 既不给出某事物的外延，也不给出其内涵，只给出它与其 它事物的某些相似之处；★ 例 谜语一则：“山叠叠而不高，路遥遥而不远，雷轰轰 而不雨，雪飘飘而不寒。

以山拟其形，以路拟其圈，以 雪拟其粉，以雷拟其声★ 类比知识一般不能完整刻画事物，有时会犯瞎子摸象的毛病；★ 类比知识，或者说类比，可启发人们用一个领域的知识去解决 另一个领域的问题⑤ 元级知识（简称元知识）★ 定义 关于知识的知识；★ 最常用的元知识是关于如何使用知识的知识，即元控制知识6．常用的知识表示形式① 产生式（Productions），也称为产生式规则，也简称为规则★ 规则是最常用的知识表示形式；★ 例 专家系统MYCIN的一条规则（Shortliffe，85），规则中包含不确定性信息，规则强度 0.7 IF a) 微生物的染色体是革兰氏阳性，并且 b) 微生物的结构是球菌，并且 c) 微生物的生长形态是链状的 THEN 有一个强度为0.7的参考性证据说明该微生物的类别是链球菌② 框架（Frames）③ 语义网络（Semantic Nets）④ 脚本（Scripts）⑤ 逻辑与集合（Logic and Sets）⑥ 知识表示语言（Knowledge Representation Language）7. 专家系统（基于知识的系统） 的体系结构(1) ES的一般结构 (OES) 数据基GDB知识库KB推理机Engine+ +(2) 元知识系统 (Meta Knowledge System) MES(Meta Expert System) 对推理进行控制,以提高知识的使用效率OES(3) 分布式ES(DES) 多个物理上分布的专家系统通过网络进行协作求解。

4) 多推理机系统（Multi-Engines）DAI， MAS(5) 多知识表示结构(6) 多知识表示 + 多推理机(7) 多层系统 (知识表示: 浅层 + 深层 )(8) 体系结构动态组织 可以根据需要动态调整系统结构8. 一个基于规则的专家系统的体系结构人机界面输(录)入一致性检验完备性检验编辑知识获取知识化简用户知识工程师推理机执行器调度器一致性协调器数据基(黑板)规划区议程区中间解区知识源解释器知识库事实规则（1）黑板（Black Board, BB）用来记录系统推理过程中用到的控制信息、中间假设、中间结果的数据基l 规划区：纪录对当前问题总的处理规划、目标、问题背景和问题当前状态 ；l 议程区：纪录了一些待执行的动作；l 中间解区：纪录了目前系统产生的中间结果、中间假设2）推理机（Inference Engine）l 调度器：从议程区中选择下一次要执行的动作；l 执行器：根据KB中的规定，执行调度器选择的动作；l 一致性协调器：对执行器新得到的假设做似然性修正3）知识获取工具ES建造的瓶颈、目标是。