机械CAD及其应用 第十章 设计型专家系统

设计条件 概念设计知识 概念设计 概念设计
一组方案
方 案 设 计 专 家 系 统 的 求 解 策 略 模 型
方案储存器 方法库 分析指标 评价指标 Y
最佳方案 参数设计 方案设计 方案评价
筛选策略 求解器 分析模型 评价模型
满意否 N 再设计 Y 成功 N
再设计知识库
再设计策略
模型库
布置设计
布置策略
R9 豹
R10 虎
R11 长 颈鹿
R12 斑马
R13 鸵鸟
R14 企鹅
R15 信 天翁
观察外观得
黄 褐色 暗 斑点 长腿 黑 条纹 长 脖子 有 有 蹄类 蹄类 鸟 R8 黑 白色
到的条件： 到的条件： 有奶，有蹄， 有奶，有蹄，
R7 食肉 动物 哺乳 动物
有斑点， 有斑点，长 腿，长脖子
反刍动物 不会 飞 会 游泳 善飞
专家系统与传统程序的区别
方 面
编程思想 编程方法 处理对象 性能修改 执行中解释 执行过程 所得结果
传 统 程 序
依据某一算法 知识和推理混在一起 数值量 难，要修改源程序，重新编译 要修改源程序， 不能
按编程规定的内部逻辑， 按编程规定的内部逻辑，顺序执行
专 家 系 统
强调启发式知识的利用 知识库与推理机分开 符号 + 数值 易，只需修改知识库 可以
决策所需资源
3. 机械设计型专家系统具有的特殊困难 a) b) 大的决策空间 机械设计的多目标性及解的不一致性
c) 机械设计知识的多样性、病态结构及其模糊性 机械设计知识的多样性、 d) 设计变量、 设计变量、设计子任务和设计目标的相关性
e) 接口技术的综合性
10.1.4 专家系统实例 专家系统实例——“动物识别”专家系统 动物识别” 动物识别
有蹄 有蹄
R5 吃肉
R6 有 犬齿
R1 眼睛 前方 有 毛发
R2
R3 有奶 有 羽毛 会飞
R4 下蛋
有爪
动物识别的知识推理网络
10.2 设计型专家系统的控制与求解策略 10.2.1 总控策略
控制模块 不 成 功 设计要求 知识库 初始设计 再设计 分析知识 分 析 评价知识 不可接受 评价 再设计知识 可接受 结束 决策知识 最终结果 … … … 中间信息 初始设计知识 黑 板 设计条件 用户接口(I/O) 用户接口
结束

2. 系统结构 机械产品方案设计问题是一个多目标、 多任务、 多层次、 机械产品方案设计问题是一个多目标 、 多任务 、 多层次 、 推 理与分析、 评价与决策的复杂求解过程。 理与分析 、 评价与决策的复杂求解过程 。 在考虑具体的系统结构 除了要遵循上面已经叙述过的求解策略外， 时 ， 除了要遵循上面已经叙述过的求解策略外 ， 在结构上还应考 虑以下要求： 虑以下要求： a) 知识库要与控制结构分开，以便知识库的扩充和改进； 知识库要与控制结构分开，以便知识库的扩充和改进； b) 要有一个好的用户界面，使之易于操作 ，易于信息交换 ， 要有一个好的用户界面，使之易于操作，易于信息交换， 并易于获得各种解释； 并易于获得各种解释； c) 有效的知识获取及维护功能； 有效的知识获取及维护功能； d) 实现功能独立的模块结构，以利于系统的改进与扩充。 实现功能独立的模块结构，以利于系统的改进与扩充。 功能独立的模块结构
10.1.3 机械设计型专家系统的特点 机械设计的决策： 机械设计的决策： 即决定下一步应该做什么， ① 设计过程决策 即决定下一步应该做什么，如是材 料选择还是应力计算，即决定设计步骤； 料选择还是应力计算，即决定设计步骤； ② 技术过程决策 即对某个具体技术问题在记过某些 分析、计算或比较后，决定是否可以接受，例如材料、 分析、计算或比较后，决定是否可以接受，例如材料、 几 何形状、结构大小、加工工艺等； 何形状、结构大小、加工工艺等； 即对整个设计进行综合评价， ③ 评价性决策 即对整个设计进行综合评价，确定可 接受的标准， 接受的标准，并在满足所有约束条件及目标要求的情况下 选择一个较优的设计。 选择一个较优的设计。
10.1.2 专家系统的基本结构
人 机 接 口
知识获取模块
解 释 机 制
上下文(数据库 上下文 数据库) 数据库
知识库维护模块
知 识 库 推理机
专家系统的基本结构
人 机 接 口
(1) 知识库 存放领域专家提供的专家 知识。它们包括书本知识(理论知识 理论知识)、 知识。它们包括书本知识 理论知识 、常 识性知识以及凭经验得到的启发式知识。 识性知识以及凭经验得到的启发式知识。
知识获取模块
解 释 机 制
上下文(数据库 上下文 数据库) 数据库
知识库维护模块
知 识 库 推理机
(2) 上下文 它与数据库相似，动态地反映或存放求解领域 它与数据库相似， 问题时的原始数据及事实，以及中间和结果信息。 问题时的原始数据及事实，以及中间和结果信息。 (3) 推理机 在一定的控制策略下，针对上下问中的当前信 在一定的控制策略下， 选取知识进行推理， 以求解问题的结果。 息 ， 选取知识进行推理 ， 以求解问题的结果 。 常见的推理控 制方式有： 数据驱动的正向推理， 目标驱动的反向推理， 制方式有 ： 数据驱动的正向推理 ， 目标驱动的反向推理 ， 正 反向结合的混合推理等 针对知识的精确与否， 又可分为精 反向结合的混合推理 等 ； 针对知识的精确与否 ， 又可分为 精 确推理与不精确推理两种 两种。 确推理与不精确推理两种。 知识获取分为人工方式 智能编辑及 人工方式、 (4) 知识获取模块 知识获取分为人工方式、智能编辑及自 动方式三种 三种。 动方式三种。
1. 知识库 规则1： 规则 ： IF 动物有毛发； 动物有毛发 毛发； THEN 该动物为哺乳动物； 该动物为哺乳动物 哺乳动物； 规则3： 规则 ： IF 动物有羽毛； 动物有羽毛 羽毛； THEN 该动物为鸟； 该动物为鸟 规则5： 规则 ： IF动物吃肉； 动物吃肉 动物吃肉； THEN该动物是食肉动物； 该动物是食肉动物 该动物是食肉动物； 规则7： 规则 ： IF动物是哺乳动物，且有蹄； 动物是哺乳动物 动物是哺乳动物， 有蹄； THEN该动物为有蹄哺乳动物； 该动物为有蹄哺乳动物 该动物为有蹄哺乳动物； 规则9： 规则 ： IF动物是哺乳动物，且是食肉动物 动物是哺乳动物，且是食肉动物 动物是哺乳动物 且是黄褐色 且有暗斑点 黄褐色， 暗斑点； ，且是黄褐色，且有暗斑点； THEN该动物为豹； 该动物为豹 该动物为 规则11： 规则 ： IF动物有暗斑点，且有长腿，且有 动物有暗斑点 长腿， 动物有暗斑点，且有长腿 长勃子，且为有蹄动物 有蹄动物： 长勃子，且为有蹄动物： THEN该动物是长颈鹿； 该动物是长颈鹿 该动物是长颈鹿； 2. 推理机 规则2： 规则 ： IF 动物有奶； 动物有奶 有奶； THEN 该动物为哺乳动物； 该动物为哺乳动物 哺乳动物； 规则3： 规则 ： IF 动物会飞，且会下蛋； 动物会飞 且会下蛋 会飞， 下蛋； THEN 该动物为鸟； 该动物为鸟 规则6： 规则 ： 眼睛盯前方 盯前方； IF动物有犬齿，且有爪，且眼睛盯前方； 动物有犬齿 动物有犬齿，且有爪 THEN该动物是食肉动物； 该动物是食肉动物 该动物是食肉动物； 规则8： 规则 ： IF动物是哺乳动物，且是反刍动物； 动物是哺乳动物 反刍动物； 动物是哺乳动物，且是反刍动物 THEN该动物为有蹄类动物； 该动物为有蹄类动物 该动物为有蹄类动物； 规则10： 规则 ： IF是黄褐色动物，且是哺乳动物，且是食 是黄褐色动物，且是哺乳动物， 哺乳动物 肉动物且有黑条纹 黑条纹； 肉动物且有黑条纹； THEN该动物为虎； 该动物为虎 该动物为 规则12： 规则 ： IF该动物有黑条纹，且为有蹄动物； 该动物有黑条纹 有蹄动物； 该动物有黑条纹，且为有蹄动物 THEN该动物是斑马 该动物是斑马 该动物是
第十章 设计型专家系统
10.1 专家系统概述 10.1.1 专家系统的特点与类型 1. 专家系统的特点 专家系统：是在特定领域中的一套计算机程序， 专家系统：是在特定领域中的一套计算机程序，它 具有专家工作时利用知识推理的能力。 具有专家工作时利用知识推理的能力。 人工智能以计算机模拟人的智能为目标， 人工智能以计算机模拟人的智能为目标，其基本特 以计算机模拟人的智能为目标 点是对符号信息系统的自动处理。 点是对符号信息系统的自动处理。
根据条件和知识， 根据条件和知识，决定执行路线
结果正确， 结果正确，不允许不确切
结果满意， 结果满意，可以不确切
2. 专家系统类型 (1) 解释型专家系统 根据获得的数据去分析问题的结构 或状态。 或状态。 (2) 预测型专家系统 根据过去及现在所有的情况推断将 来的情况。 来的情况。 (3) 诊断型专家系统 根据观察到的事实推断对象系统的 功能故障。 功能故障。 (4) 监控型专家系统 连续地对对象系统的行为进行观察， 连续地对对象系统的行为进行观察， 并在需要干预的时候发出警报或进行监控。 并在需要干预的时候发出警报或进行监控。 (5) 规划型专家系统 为完成特定目标而采取的一系列动 作或解决问题的步骤。 作或解决问题的步骤。 (6) 设计型专家系统 构造对象模型 方案 ，而且满足约 构造对象模型(方案 方案)， 束条件，如机械设计、电子电路设计、建筑设计等。 束条件，如机械设计、电子电路设计、建筑设计等。
专家系统有以下特点： 专家系统有以下特点： (1) 启发性 它除了能利用大量专业知识外，还能 它除了能利用大量专业知识外， 利用经验知识做出假设和判断，引导推理的正确性。 利用经验知识做出假设和判断，引导推理的正确性。 (2) 透明性 专家系统能将其工作过程显示给用户， 专家系统能将其工作过程显示给用户， 能对用户提问做出必要的解释，并能为用户提供咨询。 能对用户提问做出必要的解释 ， 并能为用户提供咨询 。 (3) 灵活性 正如人类专家可以修改自己拥有的知 识和学习新知识一样， 识和学习新知识一样 ， 专家系统也能增加和修改它所 拥有的知识，以适应逐渐复杂化的问题求解。 拥有的知识，以适应逐渐复杂化的问题求解。