1、2018/11/3,1,第6章 专家系统,6.1 专家系统概述 6.2 基于规则的专家系统 6.3 基于框架的专家系统 6.4 基于模型的专家系统 6.5 新型专家系统 6.6 专家系统设计 6.7专家系统开发工具,2018/11/3,2,第6章 专家系统,专家系统的先驱费根鲍姆(Feigenbaum)说：专家系统的力量是从它处理的知识中产生的，而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。 专家系统实质上为一计算机程序，它能够以人类专家的水平完成特别困难的某一专业领域的任务。 在设计专家系统时，知识工程师的任务就是使计算机尽可能模拟人类专家解决某些实际问题的决策和工作过程，即模仿人类专家如
2、何运用他们的知识和经验来解决所面临问题的方法、技巧和步骤。,2018/11/3,3,6.1.1 专家系统的特点特点,(1) 具有专家水平的专业知识 ES要解决只有人类专家才能解决的复杂问题就必须依赖于专家的知识，也是知识库系统的共同特点。知识越丰富，质量越高，解决问题的能力就越强。,2018/11/3,4,6.1.1 专家系统的特点特点,(2) 能进行有效的推理 ES要利用专家知识求解领域的具体问题，而问题求解过程就是一个推理过程，所以专家系统必须有推理机构。ES的核心是知识库和推理机。,2018/11/3,5,6.1.1 专家系统的特点特点,(3) 具有启发性 ES除要利用大量专业知识外，还
3、必须利用经验的判断知识来对求解问题作出多个假设。依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行。,2018/11/3,6,6.1.1 专家系统的特点特点,(4) 具有灵活性 在专家系统的体系结构中，知识库与推理机既相互联系、又相互独立。相互联系保证了推理机利用知识库中的知识进行推理以实现对问题的求解；相互独立能保证当知识库作适当修改和更新时，只要推理策略不变，推理机部分就可以不变。使系统易于扩充。,2018/11/3,7,6.1.1 专家系统的特点特点,(5) 具有透明性 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，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。,2018/11/3,8
4、,6.1.1 专家系统的特点特点,(6) 具有交互性 专家系统具有较好的人机界面。一方面需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识，另一方面也需要不断从用户处获得所需要的已知事实并回答用户的询问。,2018/11/3,9,6.1.1 专家系统的特点特点,(7) 能根据不确定的知识进行与推理 领域专家解决问题大多是经验性的，这些经验性的知识表示出来往往是不精确的，问题本身提供的信息往往也不精确，ES就是要利用这些模糊的信息和知识进行推理，得出结论。,2018/11/3,10,6.1.2 专家系统的类型,1.按用途分类按用途分类，专家系统可分为：诊断型、解释型、预测型、决策型、设计型、规划型、控
5、制型、调度型等几种类型。 2.按输出结果分类按输出结果分类，专家系统可分为分析型和设计型。,2018/11/3,11,6.1.2 专家系统的类型,3.按知识表示分类目前所用的知识表示形式有：产生式规则、一阶谓词逻辑、框架、语义网等。 4.按知识分类知识可分为确定性知识和不确定性知识，所以，按知识分类，专家系统又可分为精确推理型和不精确推理型（如，模糊专家系统）。,2018/11/3,12,6.1.2 专家系统的类型,5.按技术分类按采用的技术分类，专家系统可分为符号推理专家系统和神经网络专家系统。 6.按规模分类按规模分类，可分为大型协同式专家系统和微专家系统。 7.按结构分类按结构分类可分为
6、集中式和分布式，单机型和网络型(即网上专家系统)。,2018/11/3,13,6.1.2 专家系统的类型,(1) 解释专家系统 解释专家系统的任务是通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。解释专家系统具有下列特点： (a) 系统处理的数据量很大，而且往往是不准确的、有错误的或不完全的。 (b) 系统能够从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设。 (c) 系统的推理过程可能很复杂和很长，因而要求系统具有对自身的推理过程作出解释的能力。,2018/11/3,14,6.1.2 专家系统的类型,(1) 解释专家系统 作为解释专家系统的例子有语音理解、图象分析、系统监视、化学结构分析和
7、信号解释等。例如，卫星图象(云图等)分析、集成电路分析、DENDRAL化学结构分析、ELAS石油测井数据分析、染色体分类、PROSPECTOR地质勘探数据解释和丘陵找水等实用系统。,2018/11/3,15,6.1.2 专家系统的类型,(2) 预测专家系统 预测专家系统的任务是通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况。预测专家系统具有下列特点： (a) 系统处理的数据随时间变化，而且可能是不准确和不完全的。 (b) 系统需要有适应时间变化的动态模型，能够从不完全和不准确的信息中得出预报，并达到快速响应的要求。 预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预测、交通预测、经济预测和
8、谷物产量预测等。例如，恶劣气候(包括暴雨、飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农作物病虫害预报等专家系统,2018/11/3,16,6.1.2 专家系统的类型,(3) 诊断专家系统 诊断专家系统的任务是根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象机能失常(即故障)的原因。诊断专家系统具有下列特点： (a) 能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性以及它们之间的联系。 (b) 能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象。 (c) 能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息中得出尽可能正确的诊断。,2018/11/3,17,6.1.2 专家系统的类型,(3) 诊断专家系统 诊断专家系统的例子特别多，有医疗诊断
9、，电子机械和软件故障诊断以及材料失效诊断等。用于抗生素治疗的MYCIN、肝功能检验的PUFF、青光眼治疗的CASNET、内科疾病诊断的INTERNIST-I和血清蛋白诊断等医疗诊断专家系统，IBM公司的计算机故障诊断系统DART/DASD，火电厂锅炉给水系统故障检测与诊断系统、雷达故障诊断系统和太空站热力控制系统的故障检测与诊断系统等、都是国内外颇有名气的实例。,2018/11/3,18,6.1.2 专家系统的类型,(4) 设计专家系统 设计专家系统的任务是根据设计要求，求出满足设计问题约束的目标配置。设计专家系统具有如下特点： (a) 善于从多方面的约束中得到符合要求的设计结果。 (b) 系
10、统需要检索较大的可能解空间。 (c) 善于分析各种子问题，并处理好子问题间的相互作用。 (d) 能够试验性地构造出可能设计，并易于对所得设计方案进行修改。 (e) 能够使用已被证明是正确的设计来解释当前的(新的)设计。,2018/11/3,19,6.1.2 专家系统的类型,(4) 设计专家系统 设计专家系统涉及电路(如数字电路和集成电路)设计、土木建筑工程设计、计算机结构设计、机械产品设计和生产工艺设计等。比较有影响的专家设计系统有VAX计算机结构设计专家系统R1(XCOM)、浙江大学的花布立体感图案设计和花布印染专家系统、大规模集成电路设计专家系统以及齿轮加工工艺设计专家系统等。,2018/
11、11/3,20,6.1.2 专家系统的类型,(5) 规划专家系统 规划专家系统的任务在于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤。规划专家系统的特点如下： (a)所要规划的目标可能是动态的或静态的，因而需要对未来动作做出预测。 (b)所涉及的问题可能很复杂，要求系统能抓住重点，处理好各子目标间的关系和不确定的数据信息，并通过试验性动作得出可行规划。,2018/11/3,21,6.1.2 专家系统的类型,(6) 监视专家系统 监视专家系统的任务在于对系统、对象或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，以发现异常情况，发出警报。监视专家系统具有下列特点： (a)系统应
12、具有快速反应能力，在造成事故之前及时发出警报。 (b)系统发出的警报要有很高的准确性。在需要发出警报时发警报，在不需要发出警报时不得轻易发警报(假警报)。 (c)系统能够随时间和条件的变化而动态地处理其输入信息。,2018/11/3,22,6.1.2 专家系统的类型,(7) 控制专家系统 控制专家系统的任务是自适应地管理一个受控对象或客体的全面行为，使之满足预期要求。 控制专家系统的特点为：能够解释当前情况，预测未来可能发生的情况，诊断可能发生的问题及其原因，不断修正计划，并控制计划的执行。也就是说，控制专家系统具有解释、预报、诊断、规划和执行等多种功能。,2018/11/3,23,6.1.2
13、 专家系统的类型,(8) 调试专家系统 调试专家系统的任务是对失灵的对象给出处理意见和方法。调试专家系统的特点是同时具有规划、设计、预报和诊断等专家系统的功能。调试专家系统可用于新产品或新系统的调试，也可用于维修站进行被修设备的调整、测量与试验。在这方面的实例还很少见。,2018/11/3,24,6.1.2 专家系统的类型,(9) 教学专家系统 教学专家系统的任务是根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。 教学专家系统的特点为： (a)同时具有诊断和调试等功能。 (b)具有良好的人机界面。 已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号
14、积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。,2018/11/3,25,6.1.2 专家系统的类型,(10) 修理专家系统 修理专家系统的任务是对发生故障的对象(系统或设备)进行处理，使其恢复正常工作。修理专家系统具有诊断、调试、计划和执行等功能。美国贝尔实验室的ACI电话和有线电视维护修理系统是修理专家系统的一个应用实例。 此外，还有决策专家系统和咨询专家系统等。,2018/11/3,26,6.1.3 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。 MYCIN系统的任务是疾病诊断与解释
15、，其问题的特点是需要较小的可能空间、可靠的数据及比较可靠的知识，这就决定了它可采用穷尽检索解空间和单链推理等较简单的控制方法和系统结构。 HEARSAY 系统的任务是进行口语理解。这一任务需要检索巨大的可能解空间，数据和知识都不可靠，缺少问题的比较固定的路线，经常需要猜测才能继续推理等。这些特点决定了HEARSAY 必须采用比MYCIN更为复杂的系统结构。,2018/11/3,27,1 专家系统的结构,专家系统是一种计算机应用系统。由于应用领域和实际问题的多样性，所以，专家系统的结构也就多种多样。但抽象地看，它们还是具有许多共同之处。,2018/11/3,28,1 专家系统的结构,图61 专家
16、系统的概念结构,2018/11/3,29,1 专家系统的结构,图62 专家系统的理想结构,2018/11/3,30,1 专家系统的结构,从概念来讲，知识库和推理机是两个最基本的模块。1.知识库（KnowledgeBase)所谓知识库，就是以某种表示形式存储于计算机中的知识的集合。知识库通常是以一个个文件的形式存放于外部介质上，专家系统运行时将被调入内存。知识库中的知识一般包括专家知识、领域知识和元知识。,2018/11/3,31,1 专家系统的结构,2.推理机（Inferense Engine）所谓推理机，就是实现（机器）推理的程序。这里的推理，是一个广义的概念，它既包括通常的逻辑推理，也包括
17、基于产生式的操作。例如： AB A B,2018/11/3,32,1 专家系统的结构,3.动态数据库动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作存储器、黑板等，它是存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所，或者说它是上述各种数据构成的集合。 4.人机界面这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交互界面。 5.解释模块解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行为和结果。,2018/11/3,33,1 专家系统的结构,6.知识库管理系统知识库管理系统是知识库的支撑软件。知识库管理系统对知识库的作用，类似于数据库管理系统对数据库的作用，其功能包括知识库的建立、删除、重组；知识的获取 （主要指录入和编
18、辑）、维护、查询、更新；以及对知识的检查，包括一致性、冗余性和完整性检查等等。,2018/11/3,34,1 专家系统的结构,图63 专家系统的实际结构示例,2018/11/3,35,在网络环境下，专家系统也可以设计成网络结构，如“客户机/服务器”(Client/Server)结构或浏览器/服务器(Browser/Server)结构。我们称后一种结构的专家系统为网上专家系统。分布式结构则是一种适合于分布式计算环境的专家系统。例如那些多学科、多专家联合作业，协同解题的大型专家系统，就可以设计成分布式结构。这类专家系统也就称为分布式专家系统。,2018/11/3,36,客户（机）,Browser,
19、服务器,Web Server,Internet,2018/11/3,37,2 专家系统的建造步骤,成功地建立系统的关键在于尽可能早地着手建立系统，从一个比较小的系统开始，逐步扩充为一个具有相当规模和日臻完善的试验系统。建立系统的一般步骤如下： (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。,2018/11/3,38,2 专家系统的建造步骤,(b) 知识概念化，即概括知识表示所需要的关键概念及其关系，如数据类型、
20、已知条件(状态)和目标(状态)、提出的假设以及控制策略等。 (c) 概念形式化，即确定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化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、把形式化了的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。,2018/11/3,39,2 专家系统的建造步骤,(2)原型机(prototype)的开发与试验在选定知识表达方法之后，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
21、型知识，而且只涉及与试验有关的足够简单的任务和推理过程。 (3) 知识库的改进与归纳反复对知识库及推理规则进行改进试验，归纳出更完善的结果。经过相当长时间(例如数月至二三年)的努力，使系统在一定范围内达到人类专家的水平。这种设计与建立步骤，如下图所示。,2018/11/3,40,2 专家系统的建造步骤,知识化,概念化,形式化,规则化,合法化,问题,知识,概念,结构,规则,改进,再设计,重新阐述,形式,2018/11/3,41,6.2 基于规则的专家系统,图6.4 专家系统的基本结构,2018/11/3,42,基于规则的专家系统举例,使用事实和规则的AI推理技术的最成功应用之一是建立专家系统，专
22、家系统包含了人类努力探索的一个专门领域的知识，如医疗、教育、工程和商业等。 EMYCIN中，采用的是逆向链深度优先的控制策略，它提供了专门的规则语言来表示领域知识，基本的规则形式是： (IF前提THEN行为ELSE行为)当前提为真时，该规则将前提与一个行为结合起来，否则与另一个行为结合起来，并且可以用一个-1到+1之间的数字来表示在该前提下行为的可信程度。如一条判断细菌类别的规则可表示如下：,2018/11/3,43,基于规则的专家系统举例,如果培养物的部位是血液 细菌的类别确不知道 细菌的染色是革蓝氏阴性 细菌的外形是杆状 病人被严重地烧伤 那么以不太充分的证据(可信程度0.4)说明细菌的类
23、别是假单菌。,2018/11/3,44,6.3 基于框架的专家系统,基于框架的专家系统的概念 基于框架的专家系统的推理和语义网络一样遵循匹配和继承的原则，而且框架中如if needed、if added等槽的槽值是附加过程，在推理过程中起重要作用。 若将一个子框架视作知识单位，有如一条产生式规则，这样可将一个问题的求解，通过匹配分散为各有关的子框架的协调过程，当然实现起来较为困难。这个过程可描述为:,2018/11/3,45,6.3 基于框架的专家系统,附加过程在推理中的作用，可由例子来说明。 如确定一个人的年龄，已匹配的知识库中的框架为: 槽名 年龄 NIL if needed ASK if
24、 added CHECK,2018/11/3,46,6.3 基于框架的专家系统,2018/11/3,47,基于框架的专家系统举例,该例选自“船舶积载专家系统”，为了便于说明，这里进行了化简和归纳，只保留了与基于框架的专家系统的一般特性有关的部分，实际系统要比这里介绍的复杂得多。 船舶积载是船舶运输中的一个重要环节，为了保证航行安全和货物的完好无损，在进行积载中需要掌握多方面的知识，货物特性知识是其中的一个方面。为了描述货物的各种性质，我们建立了一个框架系统，并对货物进行分类，连成如图6.5所示的树状结构。,2018/11/3,48,基于框架的专家系统举例,图 6.5 一个框架系统,2018/1
25、1/3,49,6.4 基于模型的专家系统,表示系统各部件的部分/整体关系的结构模型，表示各部件几何关系的几何模型，表示各部件的功能和性能的功能模型，表示各部件因果关系的因果模型等等。 有的人工智能研究者提出，运用启发式规则的推理为浅层推理，基于模型的推理为深层推理。浅层推理运用专家的经验，推理效率高，但解决问题的能力较低；深层推理由于接触了事物的本质内容，因此解决问题的能力强，但推理效率较低。因此，又发展了把浅层推理和深层推理结合起来的系统，并称为第二代专家系统。,2018/11/3,50,6.4 基于模型的专家系统,图6.6 一个简单的电路,在上面的例子中，如果电源接通、接地良好，开关和接点
26、都是闭合的，但有一个灯泡不亮，则从图中看出有三种故障的可能：,2018/11/3,51,6.4 基于模型的专家系统,图 6.7 电路的因果模型,2018/11/3,52,基于模型的专家系统举例,图 6.8 汽车启动部分的因果网络,2018/11/3,53,基于模型的专家系统举例,汽车启动的其它一些要求，如要有汽油，已经由启发式规则描述了。在本例中，下面的规则触发后开始进入因果模型的推理： 关于启动器不旋转的规则 检验规则:,2018/11/3,54,基于模型的专家系统举例,这时，假设其它一些特性具有下列状态：,2018/11/3,55,6.5 新型专家系统,新型专家系统的特征 1.并行与分布式
27、处理 2.多专家系统协同工作 3.高级语言和知识语言描述 4.具有自学习功能 5.引入新的推理机制 6.具有自纠错和自完善能力 7.先进的智能人机接口,2018/11/3,56,6.5 新型专家系统,模糊专家系统,人机接口,解释模块、,模糊推理机,模糊知识获取,模糊数据库,模糊知识库,领域专家,用户,AI专家,2018/11/3,57,6.5 新型专家系统,神经网络专家系统神经网络与传统专家系统的集成。将传统专家系统给予知识表示方法的显式的知识表示，变为给予神经网络及联结权值的隐式知识表示，把基于逻辑的串行推理技术变为基于神经网络的并行联想和自适应推理。 由于神经网络具有高度的分布并行性、联想
28、记忆功能、容错功能、自组织和自学习功能，因此适合模拟人类的低层智能。而传统专家系统一逻辑推理为主，适合模拟人类的高层智能。,2018/11/3,58,神经网络专家系统的主要目标是利用神经网络的自学习能力和大规模分布并行处理功能，实现自动化知识获取和并行联想自适应推理，以提高专家系统的智能化水平、事实处理能力和鲁棒性。,学习示例,网络结构,学习算法,解释器,知识获取,知识库,推理机,神经网络,专家,用户,2018/11/3,59,6.5 新型专家系统,基于Web的专家系统,Web 浏览器,Web接口,应用 服务器,推理机,解释器,数据 库服 务器,数据库,知识库,普通用户,领域专家,AI专家,2
29、018/11/3,60,基于Web的专家系统多采用B/S模式，如B/Web/S三层体系结构，用户通过浏览器向Web服务器发送服务请求，服务器端的专家系统收到浏览器传来的请求信息后，调用知识库，运行推理模块，进行推理判断，最后将产生的推理结构显示在浏览器上。 用户页面可设计成HTML格式，利用Web技术，实现与远程服务器专家系统的连接。实现技术有CGI、ISAP、Java Applet、ASP、PHP等。 数据库可用SQL Server,2018/11/3,61,6.5 新型专家系统,分布式专家系统要解决的问题 1.功能分布 2.知识分布 3.接口设计 4.系统结构 5.驱动方式(1)控制驱动(
30、2)数据驱动(3)需求驱动(4)事件驱动,2018/11/3,62,6.5 新型专家系统,协同式专家系统要解决的问题 1.任务的分解 2.公共知识的导出 3.讨论方式 4.裁决问题 5.驱动方式,2018/11/3,63,6.6 专家系统的设计,专家系统的设计技巧尽早地建立专家系统的原型，即实验样机系统。一个初始的实验系统很粗糙，很不完善，而且可能包含不准确性，但是至少可以提供一个出发点，让专家可以提出建议，使系统得到改进。 设计系统的许多工作，是由知识工程师来负担的，知识工程师要抽取专家的知识，把它表示成适合于计算机储存的形式。这些准则有：,2018/11/3,64,6.6 专家系统的设计,
31、(1) 设计系统时，首先集中精力研究一小部分假设，以及下述的观测或观察，也就是说，在设计实验系统时，先不要考虑那些不十分确定的事物。使用一部分结论，只取那些确实可信的观察和肯定的规则。 (2) 挑选那些最有利于区别各个假设的观测。也就是说，应用这些观测可以把各种假设完全区分开来 (3) 在许多情况下，为得到许多所需的结论，可以有许多方式来组合观测。在决定规则时，首先从确认或区分各种假设所需的数量最少的观测组合开始。 (4) 把那些并不具有很强的预测或区别能力的观测组合起来，以便通过观测或结论之间的依赖关系来改善这些观测的区别能力。,2018/11/3,65,6.6 专家系统的设计与开发,(5)
32、 建立中间假设。引入中间假设的目的是为了减少规则数量和简化推理过程。例如，由观测的组合可以产生中间假设组合H1、H2和H3。利用这些中间假设的组合合取(H1H2H3)可以减少产生式规则组合的增长率。同时，还可以采取以下的做法：先独立地确定中间假设H，然后在进一步的推理中，利用H的肯定或否定，而不是始终以事实来推理。 (6) 以各种事例来试验所设计的系统。研究那些产生不准确结论的事例，并且确定系统可以做些什么修改以校正错误。修改系统后要检验系统对这些事例产生的结果以及系统的这些修改对其它事例的影响。,2018/11/3,66,6.7 专家系统开发工具,如果在建造每个具体的专家系统时，一切都从头开
33、始，就必然会降低工作效率。人们已经研制出一些比较通用的工具，作为设计和开发专家系统的辅助手段和环境，以求提高专家系统的开发效率、质量和自动化水平。这种开发工具或环境，就称为专家系统开发工具。 专家系统开发工具是70年代中期开始发展的，它比一般的计算机高级语言：FORTRAN、PASCAL、C、LISP和PROLOG等具有更强的功能。也就是说，专家系统工具是一种更高级的计算机程序设计语言。 现有的专家系统工具，主要分为骨架型工具(又称外壳)、语言型工具、构造辅助工具和支撑环境等4类。,2018/11/3,67,1.骨架型开发工具,由成熟的专家系统演变来的，相应专家系统外壳或框架。 抽去系统中具体
34、知识，保留它们的体系结构和功能，再把领域专用的界面改为通用界面。 开发工具的推理机制和知识表示方式已经确定好的、固定不变的。 如EMYCIN、KAS以及EXPERT等。,2018/11/3,68,EMYCIN,EMYCIN是由美国斯坦福大学的迈尔于1980年开发的，用于对细菌感染病进行诊断的。 EMYCIN中，知识表示方法为产生式规则，知识的不确定由可信度表示，推理采用的是逆向链深度优先的控制策略。 (IF前提THEN行为ELSE行为),2018/11/3,69,KAS(Knowledge Acquisition System),美国加州斯坦福研究院AI中心开发的，源于物矿勘探专家系统PROS
35、PECTOR。 KAS的知识表示采用产生式规则、语义网络和概念层次。推理机采用的是正向和反向相结合的混合推理机制。 由KAS骨架型工具开发的系统有CONPHYDH(用于帮助化学工程师选择化工生产过程中物理参数)和AIRID(根据飞行物特征和实时的气候环境条件识别飞机型号)的专家系统。,2018/11/3,70,2.构造辅助工具,(1) AGE AGE是由美国斯坦福大学用INTERLISP语言实现的专家系统工具，这一系统能帮助知识工程师设计和构造专家系统。AGE给用户提供了一整套像积木块那样的组件，利用它能够“装配“ 成专家系统。它包括以下4个子系统： (a) 设计子系统：在系统设计方面指导用户
36、使用组合规则的预组合模型。 (b) 编辑子系统：辅助用户选用预制构件模块，装入领域知识和控制信息，建造知识库。 (c) 解释子系统：执行用户的程序，进行知识推理以求解问题，并提供查错手段，建造推理机。 (d) 跟踪子系统：为用户开发的专家系统的运行进行全面的跟踪和测试。,2018/11/3,71,2.构造辅助工具,(2) TEIRESIAS TEIRESIAS系统能帮助知识工程师把一个领域专家的知识植入知识库，是一个典型的知识获取工具，它利用元知识来进行知识获取和管理。TEIRESIAS系统具有下列功能： (a) 知识获取：TEIRESIAS能理解专家以特定的非口语化的自然语言表达的领域知识。
37、 (b) 知识库调试：它能帮助用户发现知识库的缺陷、提出修改建议，用户不必了解知识库的细节就可方便地调试知识库。 (c) 推理指导：它能利用元知识对系统的推理进行指导。 (d) 系统维护：它可帮助专家查找系统诊断错误的原因，并在专家指导下进行修正或学习 。 (e) 运行监控：能对系统的运行状态和诊断推理过程进行监控。,2018/11/3,72,3.支撑环境,帮助知识工程师从领域专家那里获取知识和表达知识；或帮助建造者设计专家系统的体系结构。 (1) 调试辅助工具 跟踪使用户能跟踪或显示系统的操作，这通常是列出已激发的所有规则的名字或序号，或显示所有已调用的子程序。断点程序包使用户能预先告知程序
38、在什么位置停止，这样用户能够在一些重复发生的错误之前中断程序，并检查数据库中的数据。,2018/11/3,73,3.支撑环境,(2) 输入输出设施 有些工具提供运行时实现知识获取的功能。例如EMYCIN能在运行时向用户索要它所需要而知识库中没有的信息，EXPERT不仅能询问这类信息，而且在请求输入信息时能提供菜单供用户选择。另外，在系统运行中，它们也允许用户主动输入一些信息。良好的输入输出能力将带给用户一个方便友善的界面。,2018/11/3,74,3.支撑环境,(3) 解释设施 虽然所有的专家系统都具有向用户解释结论和推理过程的能力，而一些没有提供内部解释机制的工具，知识工程师在使用它们构造
39、专家系统时就得另外编写解释程序。解释机制常采用回溯推理，应具有以下的能力： (a) 解释系统是如何到达一个特定状态的。 (b) 能处理假设推理，即系统能解释如果某一事实或规则略有不同将会推出什么结论。 (c) 能处理反事实推理，即系统能解释为什么未得到一个期望的结论。,2018/11/3,75,3.支撑环境,(4) 知识库编辑器 基于文本编辑的知识编辑工具。但大部分的工具在它们的支撑环境中还包括如下一些功能： (a) 语法检查，即编辑器使用语法结构知识来帮助用户以正确的拼写和格式输入规则。 (b) 一致性检查，即检查输入的规则和数据是否与系统中已存在的知识矛盾。 (c) 自动薄记，记录用户对规则修改的相关信息。 (d) 知识抽取，帮助用户将新知识输入到系统中去。,
