專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及展望

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1、專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及展望 　　摘要：總結(jié)了自2000年以來專家系統(tǒng)在國內(nèi)外的發(fā)展及應(yīng)用情況，并根據(jù)知識表示方法的不同，對專家系統(tǒng)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行分類。結(jié)果顯示：近五年來，伴隨網(wǎng)絡(luò)時代的到來及蓬勃發(fā)展，國內(nèi)外專家系統(tǒng)發(fā)展迅速，一些新技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于專家系統(tǒng)，尤其是XML和Web技術(shù)的應(yīng)用，為專家系統(tǒng)的研究注入新的活力。同時對目前專家系統(tǒng)存在的一些問題以及今后的研究和發(fā)展進(jìn)行了探討。 下載論文網(wǎng) 　　關(guān)鍵詞：專家系統(tǒng)； 知識表示； 規(guī)則； 案例； 神經(jīng)元； 萬維網(wǎng) 　　中圖分類號：TP339文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 　　文章編號：1001-3695(2007

2、)12-0001-05 　　 　　專家系統(tǒng)將人類專家的知識和經(jīng)驗(yàn)以知識庫的形式存入計算機(jī)，并模仿人類專家解決問題的推理方式和思維過程，運(yùn)用知識庫對現(xiàn)實(shí)中的問題作出判斷和決策。具體地說，就是知識工程師通過知識獲取手段，將領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q特定問題的知識，采用某種知識表示技術(shù)編輯成或自動生成某種特定表示形式存放在知識庫中；然后用戶通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)或人機(jī)交互接口輸入信息、數(shù)據(jù)與命令，并借助數(shù)據(jù)庫等，運(yùn)用推理機(jī)構(gòu)控制知識庫和整個系統(tǒng)工作得到問題的求解結(jié)果。專家系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)是人工智能的知識表示和問題求解技術(shù)，一般由知識庫、推理引擎、專家知識獲取工具以及人機(jī)交互接口四個部分組成。它具有知識與控制程序分離的

3、架構(gòu)、具有彈性與易擴(kuò)充維護(hù)的特性、良好的人機(jī)界面等優(yōu)點(diǎn)，可被應(yīng)用于構(gòu)建整個自動化系統(tǒng)中每一個知識密集的環(huán)節(jié)，以輔助人的腦力決策工作。專家系統(tǒng)成功應(yīng)用的意義不僅在于它減輕了人類專家的重復(fù)性腦力勞動、推廣和保存專家經(jīng)驗(yàn)知識，其潛在的巨大經(jīng)濟(jì)效益，也使人們意識到它的廣闊前景。從20世紀(jì)60年代中期起步至今,專家系統(tǒng)得到迅速發(fā)展,如今專家系統(tǒng)已經(jīng)滲透到社會科技生活的各個領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、智能決策、實(shí)時監(jiān)控、教學(xué)和軍事等，促進(jìn)了國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，為社會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。本文按照知識表示的不同對專家系統(tǒng)進(jìn)行介紹，具體包括：基于規(guī)則的系統(tǒng)及應(yīng)用；基于案例的系統(tǒng)及應(yīng)用；基于XML的系統(tǒng)及應(yīng)用

4、；基于混合知識表示的系統(tǒng)及應(yīng)用。近年來，由于Web技術(shù)發(fā)展迅速，利用專家系統(tǒng)技術(shù)構(gòu)建基于Web的系統(tǒng)有利于分布式專家系統(tǒng)的實(shí)施。對基于Web的專家系統(tǒng)應(yīng)用進(jìn)行了較詳細(xì)的論述；最后就專家系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了綜合分析及展望。 　　 　　1基于規(guī)則專家系統(tǒng)的研究及其應(yīng)用現(xiàn)狀 　　 　　基于規(guī)則的專家系統(tǒng)使用一套包含在知識庫內(nèi)的規(guī)則，對工作存儲器內(nèi)的具體問題和數(shù)據(jù)（事實(shí)）進(jìn)行處理，通過推理機(jī)推斷出新的信息。因此從某種程度來說，基于規(guī)則的專家系統(tǒng)就是基于知識的專家系統(tǒng)。近年來，國內(nèi)外基于規(guī)則專家系統(tǒng)有很多成功的范例。 　　1）國外基于規(guī)則的專家系統(tǒng) 　　國外對專家系統(tǒng)的研究與開發(fā)相對時間較長，

5、目前已經(jīng)有上萬個專家系統(tǒng)投入使用。另外還有許多系統(tǒng)正在試驗(yàn)階段。2000年以來研制的專家系統(tǒng)中，比較成功的有：意大利的T.Biagetti等人開發(fā)的預(yù)測及智能監(jiān)測專家系統(tǒng)PROMISE(prognostic and intelligent monitoring expert system)[1]；英國的John Martin等人開發(fā)出水下自治機(jī)動車軌道生成系統(tǒng)[2]；埃及??S.A.Ahmed等人開發(fā)的水資源回收利用最佳方案選擇DDS（決策支持系統(tǒng)）[3] ；英國H.S.Neap等人開發(fā)的COMBO系統(tǒng)[4] 。這些專家系統(tǒng)，規(guī)則的形式基本采用產(chǎn)生式規(guī)則，并提供了較完善的知識庫建立和管理功能。

6、其他國外基于規(guī)則專家系統(tǒng)應(yīng)用如表1所示。 　　 　　2）國內(nèi)基于規(guī)則的專家系統(tǒng) 　　國內(nèi)基于知識專家系統(tǒng)的研究近年來也有很多，如Li Lian??fa等人開發(fā)的災(zāi)難保險定價中空間決策支持系統(tǒng)（SDSS）。該系統(tǒng)與GIS一起使用，將人工智能與空間統(tǒng)計學(xué)成功結(jié)合，彌補(bǔ)了后者的不足。該系統(tǒng)使用CLIPS專家系統(tǒng)外殼開發(fā)。傳統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)只是簡單的聲明性知識；而SDSS系統(tǒng)知識庫中還包括程序性知識，并且支持模糊推理。目前該系統(tǒng)在廣東省臺風(fēng)保險定價中已得到應(yīng)用[13]。白鳳雙等人開發(fā)的鞍山鋼鐵公司十號高爐熱風(fēng)爐優(yōu)化控制系統(tǒng)也取得了顯著成果[14]。馬品仲提出的城市突發(fā)事件應(yīng)急系統(tǒng)也是基于知識的專

7、家系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例，為減少社會經(jīng)濟(jì)損失作出了巨大貢獻(xiàn)[15]。國內(nèi)其他基于規(guī)則專家系統(tǒng)應(yīng)用如表2所示。 　　 　　2基于案例的專家系統(tǒng)及其應(yīng)用 　　 　　基于案例推理(case??based reasoning, CBR)是近年來人工智能領(lǐng)域中興起的一項(xiàng)基于經(jīng)驗(yàn)知識進(jìn)行推理的技術(shù)。它的基本原理是，當(dāng)人們在解決新問題時，常常依據(jù)過去積累下來的類似情況的處理方法，并通過對其適當(dāng)修改求得新問題的解決方案。與基于規(guī)則的推理模式不同的是，它不必像基于規(guī)則的推理那樣，每一次都需要從頭開始，而是通過一些特征值訪問案例庫中的同類案例（源案例）進(jìn)行適配和修正，從而獲得當(dāng)前問題（目標(biāo)案例）的解。CBR解決了

8、存在于傳統(tǒng)的基于規(guī)則系統(tǒng)中的知識獲取瓶頸問題，對于解決復(fù)雜領(lǐng)域或知識不完備領(lǐng)域的問題更為有效。 　　1）國外基于案例的專家系統(tǒng) 　　國外有很多學(xué)者和學(xué)術(shù)團(tuán)體致力于基于案例知識表示的理論與方法研究。比較知名的學(xué)者如Roger Shank、Janet Kolodner、Bruce Poter和David Wilsond等；學(xué)術(shù)團(tuán)體主要有德國政府資助的Kaiserslautern大學(xué)的Michael Richter與Klaus Dieter Althoff等人組成的人工智能和知識系統(tǒng)研究小組、麻薩諸塞州立大學(xué)的Edwina Rissland研究小組，以及美國海軍人工智能實(shí)驗(yàn)室的智能輔助決策研究小

9、組等[23]。在應(yīng)用方面，國外其他成功的CBR系統(tǒng)如Inference 的CBR2、Isoft 的Recall、Cognitive System Inc. 的REMIND、Esteem Software Inc. 的ESTEEM以及TechInno 的CBR??WORKS等，均已達(dá)到了商業(yè)應(yīng)用程度。國外其他基于案例的專家系統(tǒng)應(yīng)用情況如表3所示。 　　 　　2）國內(nèi)基于案例的專家系統(tǒng) 　　相對于國外，國內(nèi)真正運(yùn)用到生產(chǎn)或商業(yè)化的CBR系統(tǒng)還很少，目前主要集中在大學(xué)和科研院所的研究應(yīng)用中。值得提出的是中國人民大學(xué)徐夫田等人開發(fā)的稅收案例分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于案例推理技術(shù)和應(yīng)用XML來表示及搜索范例，應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建稅收案例分析系統(tǒng)。利用基于案例推理技術(shù)，大大提高了系統(tǒng)的智能性和實(shí)際功能，在實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生了較好的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益[29]。胡良明等人提出了基于案例推理的自行火炮故障診斷專家系統(tǒng)[30]。楊瑾等人研究了基于案例的供應(yīng)商選擇決策支持系統(tǒng)[31]。杭小樹研究的基于案例推理的農(nóng)作物病蟲害預(yù)報專家系統(tǒng)等[32]。此外，一些大學(xué)如中國科技大學(xué)、華中科技大學(xué)、吉林大學(xué)等也曾對CBR進(jìn)行過研究應(yīng)用。其中，中國科學(xué)院的史忠植、熊范綸以及吉林大學(xué)的劉大有在這方面的研究應(yīng)用頗為突出。國內(nèi)其他CBR專家系統(tǒng)應(yīng)用情況如表4所示。