基于案例推理的专家系统设计与实现
基于案例推理的城市典型灾害应急处置专家系统构建研究
（ ． ｅａｔｅｔ ｆ ａｅ ｎ ｉ ｅｉｇ Ｃ ｉａＩｓｔｔ ｏ Ｉｄ ｓ ａ Ｒ ｌｔ ｎ Ｂ ｉｎ ００ ８ Ｃ ｉａ １ Ｄ ｐ ｒ ｎ ｆ ｙＥ ｇ ｅｒ ， ｈｎ ｔｕｅ ｆ ｎ ｕｔ ｌ ｅ ｉ ｓ，ｅ ｉｇ１０ ４ ， ｈｎ ） ｍ ｏＳ ｔ ｎ ｎ ｎｉ ｉ ｒ ａｏ ｊ
ｈａ ｄｌｎ ｓ ｄ ｏ ｃ ｅ ｒ ａ ｏ ｉ ｎ ｉ ｇ ｂａ ｅ ｎ ａ ｅ ｓ ｓ ｎ ｎｇ
Ｓ ｉｎ ｇ ，Ｓ ｉ ， ＡＯ Ｊｎ — ｕ ＵＮ Ｄ ａ －ｅ ＵＮ Ｊａ Ｃ ｉｇｈ ａ ，ＭＥ ＮＧ ｎ ｈ ａ ，Ｚ Ｙａ ．ｕ ＨＡＮＧ Ｙｕ
基 于案 例 推 理 的城 市 典 型 灾 害应 急 处 置 专 家 系统 构 建 研 究 水
孙殿 阁 ， 孙 佳 曹婧 华。 孟 燕华 ， ， ，张 禹４
（ ．中国劳动关 系学 院安全工程系 ， １ 北京 １０４ ） ０ ０ ８ （．中国民航管理 干部学 院航空安全系 ， ２ 北京 １００ ） ０ １２ （ ．吉林大学农学部计 算机教研室 ， 春 １０６ ） ３ 长 ３ ０ ２
意义 。
关键词 ： 城市灾害 ； 急救援 ； ＬＰ 专家系统 ； 应 ＣＩ Ｓ 案例推理
中 图分 类 号 ： ９５ ５ ｘ １． 文 献 标 识码 ： Ａ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｘ ｅ ｔｓ ｓｅ ｏ ｒ ａ ｙ ｉａ ｉａ ｔ ｒｅ ｅ ｇ ｎ ｙ ｔ ｄ ｎ ｅ ｐ ｒ ｙ ｔｍ ｆｕ ｂ ｎ ｔ ｐ ｃ ｌｄｓ ｓｅ ｍ ｒ ｅ ｃ
（ ． ｅａ ｍ ｎ ｆ ｖ ｔ ｎＳ ｅ ａ ａｅ ｎ，ｉｉＡ ｉ ｉ ｎ ａｅ ｎ Ｉｓｔｔ ｏ ｈｎ ，ｅ ｉｇ１０ ０ ， ｈｎ ） ２ Ｄ ｐ ｒ ｅｔ ｉｉ ａ ｔ Ｍ ｎｇｍｅｔＣｖ ｖ ｔ ｎＭａ ｇｍｅｔｎｔｕ ｆ ｉ Ｂ ｉｎ ０ １２ Ｃ ｉａ ｔ ｏ Ａ ａｏ ｆ ｙ ｌ ａｏ ｉｅ Ｃ ａ ｊ （． ｅｐｎ ａ ｕ ｉｎ ｎｖｒｔ， ｈｎｃ ｕ ３０ ２ Ｃ ｉａ ３ Ｈ ｌｉｇＣ ｍｐｓＪｉＵ ｉｅ ｉ Ｃ ａｇｈ ｎ１０６ ， ｈｎ ） ｌ ｓｙ （ ． ｎ ｉ ｎ ｎ ＆ Ｍｅ ｌ ｒｙＣ ｒｏａ ｏ ｆ ｈｎ ， ｅ ｉｇ１０ ２ ， ｈｎ ） ４ Ｅ ｖ ｏｍｅｔ ｒ ｔｌ ｇ ｏｐｒｔ ｎｏ ｉａ Ｂ ｉｎ ００ ９ Ｃ ｉａ ａｕ ｉ Ｃ ｊ
小型水库溃坝预测专家系统设计与实现
也很大 。目前 已有许 多小型水库溃坝资料 ， 利用这些 资料， 采
用 人 工 智 能技 术“ 可 以判 断 小 型 水 库 的安 全 状 况 。 ， 本 文 设 计 并 实 现 了一 个 基 于 案 例 推 理 “ 小 型 水 库 溃 坝 的
预 测 专 家 系 统 。 系 统可 以根 据 已有 的小 型 水 库 溃坝 案 例 ， 该 判 断 目标 小 型 水库 的 溃 坝 可 能 性 。 系 统 对 工 程 技 术 人 员 的 该 水平要求不 高， 作量也 很小 。 工
性 ， 系 统 可 以 对 这 些 小 型 水库 的 加 固次序 进 行 排 序 该
关键词 ： 聚类；相似 度； 基 于案例推 理； 渍坝；预 测
中 图法分 类号 ：Ｐ ８ Ｔ １２
文献标 识码： Ａ
文章编 号：０ ０７ ２ ２０ ） １２ １—２ １０．０４（０ ８ １－９ ８０
Ｄｅ ｉ ｎａ ｄｉ ｌｍｅ ｔｔ ｎｏ ａ ｂ ｅ ｃ ｏ ｅ ａ ｔ ｘ ｅ ｔ ｙ ｔｍ ｏ ｍａｌ ｅ ｅ ｖ ｉ ｓｇ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｆ ｍ ｒ ａ ｈ ｆ ｒ ｃ ｓ ｅ ｐ ｒ ｓｅ ｆ ｒｓ ｌ ｒ ｓ ｒ ｏｒ ｏ ｄ ｓ
图 １ 系统 结构
资料 ， 用 编码 的 方 法 ， 成 溃 坝 案 例 。 坝 聚 类 分 析 对 溃 坝 采 生 溃
案 例 进 行 聚 类 分 析 ， 成 溃 坝 类 （ 象 案 例 ）将 溃 坝 类 存 入 抽 生 抽 ， 象 案 例 库 中 。溃 坝 预 测 从 工 作 区 获 取 目标 小 型水 库 信 息 ， 计
０ 引 言
我 国 已建 小 型水 库 ８ 多 座 ， 于历 史原 因 ， 些 小 型 水 万 由 这 库 大 多存 在 安 全 隐 患 ， 上 管 理 力 量 薄 弱 ， 发 生 溃 坝 事 故 。 加 易
基于案例推理的雷达故障检测专家系统设计
案 例 推 理 专 家 系 统 的 基 本 结 构
案 例推理 就是 通过 回忆 以前 曾经 成功 解决过 的相似 问题 ，比较 新 、 旧
旦 发生 任 何故障 ，指 挥 员就会 像盲 图１故障检测专家 系统组成
人一 样迷 失方 向 ，进而直 接影 响 到部
队战 斗 力的生 成 。我们将 案例 推理 技 识 ，
的 新案例 ，利 用案例 库的索 引机制 ，
就是 对知识 的一 种描述 和一组 约定 ，
（ ）重用。比较源案例与 目标案 根 据相似 性度 量方法 ，在某 个相似 程 是一 种可 被计算 机接 受的用 于描述 知 ２
例之 间的差 异 ，将 被用 户选取 认可 的 度的 闭值 下 ，在案 例库 中找出一 组与 识 的数据 结构 。对知 识进行 表示 的过
点 ，可 以有 效解 决传 统推理 方法 的许 所 拥 有 的 专 家 知 识 ， 可 通 过 推 理 的 方 取 则指 系统在使 用过 程 中，原来 存储
多 固 有 问 题 ，尤 其 在 决 策 支 持 、 故 障 法 解决 问题 ，即 知 识 ＋ 理 ＝系统 。 推
的 知识可 能不够 用或 与实 际情况 有偏
故障检 测专家系统组成
常 用 的专 家 系 统 组 成 如 图 １ 示 ， 所
的 事 机 则
通 常 由知 识 库 、数据 库 、推理机 、知 调 整 个 系 统 ，并 根 据 当 前 输 入 的 数 据 过程 和 方法 ；通过类 比和 联想来 完成
审Ｂ Ｔ ￣－ － ＂－２１年４ ５７ ｏ２ 月
新 使 用以前 的知 识和 信息 以解 决 当前 应 用 人 工 智 能 技 术 模 拟 人 类 专 家 解 决 理 过程 并记录 故障诊 断过 程 ，当用 户
基于网络的案例推理专家系统
前 已发展 成为一 项 非 常 具有 生 命 力 的推 理 技 术 ， 广
泛应 用于 医药 医疗 、 法律 案例 、 天气 预报 、 障诊 断 、 故 企业 咨询决 策等 诸多 领域 ［ ， 到越来 越 多 的重视 ． １受 ］
陷， 屏蔽 了后 台技 术 的复 杂性 ， 有 高可 复 用 性 、 具 灵
Ｖｏｌ ３ ＿２ ＮＯ． ５ Ｓｅ ｐ． ２ ９ ００
文 章编号 ：６ ２ ６ ９ （０ ９ ０ — ０ ５ ０ １ ７— １ ７２０ ） ５ ０２ — ４
基 于 网络 的案 例 推 理 专 家 系统
张 月 雷 ，冀相 伟
（ ．９ ２ ０部 队，山东 济 南 ２ ０ １ ；２ 武 汉理工 大 学 能源 与动力 工程 学院 ，湖北 武 汉 ４ ０ ６ ） １ ４７ ５ １７ ． ３ ０ ３
中图分 类号 ： ３ ＴＰ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ｃａ ｅ ｂ ｓ ｄ ｒ ａ ｏ ｉ ｙ ｔ ｍ ｆ Ｗ ｅ ｓ — ａ ｅ ｅ ｓ ｎ ｎｇ ｓ ｓ ｅ ｏ ｂ ＺＨＡＮＧ ｅｌｉ ．Ｊ ａ ｇ ｗｅ Ｙｕ —ｅ ＩＸｉｎ — ｉ
（． １ Ｕｎ ｔ９ ２ ０ ｏ ＬＡ ，Ｊｎ ｎ ２ ０ １ ，Ｃ ｉ ａ ｉ ４ ７ ｆＰ ｉａ ５ １ ７ ｈｎ ；
ｐ ｓ ｓｔ ａ ｈ Ｒ ｙ ｔ ｍ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｖｃ ｒｅ ｔ ｄ ａ ｃ ｉｅ ｔ ｒ ｎ ｈ ２ ｌｔｏ ｍ ， ｏ ｅ ｈ ｔｔ ｅＣＢ ｓ ｓｅ ｂ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｓｒ ｉｅ ｏ ｉｎ ｅ ｒｈ ｔｃ ｕ ｅ ａ ｄ ｔ ｅＪ ＥＥ ｐ ａｆ ｒ
务 的体 系结 构实 现 Ｗ ｅ ｂ上 的 Ｃ Ｒ 专家 系统 ． Ｂ
享， 而且 解决 了 Ｗｅ ｂ数据 集 中 、 冗余 、 法共 享 的缺 无
基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现
基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现作者：李梵若李忠来源：《智能计算机与应用》2019年第04期摘要：随着人工智能技术的不断发展，涉及到的范围也在不断扩大。
专家系统作为人工智能中较为重要的组成部分，在医疗诊断中的应用也愈发深入。
本文主要介绍一种基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现。
该系统使用python+MySql为开发工具，C/S架构，以患者的症状为条件，使用已经具备的医疗知识作为推理证据，计算输入症状与先验知识中症状的相似度，再与设定的阈值进行比较，从而确定患何种病并给出疑似病症和处理建议。
实验证明，该系统的准确率达到87%，本系统中应用的模糊证据推理能够更好地进行多属性的决策推理，符合一种疾病伴随多种病症的现实情况。
该系统对辅助医疗诊断、实现常见疾病的自助诊断和指导使用非处方药具有积极的推动作用。
关键词：模糊证据推理;专家系统;医疗诊断;人工智能;相似性度量文章编号：2095-2163（2019）04-0013-04;中图分类号：TP393;文献标志码：A0 引言近年来，人工智能浪潮的不断高涨，使得人工智能在辅助诊断、医学影像、药物挖掘和专家系统等方面都取得了较大的进展[1]。
其中，张德政等人[2]提出的中医专家系统，周仲宁[3]提出的眼科疾病诊断专家系统，潘军杰等人[4]提出的口腔电子病历及辅助诊疗系统等都是人工智能在辅助诊疗和自助诊断方面较为成功的研发实践。
但是综合前述文献分析后可知，这些方案都是将人工智能应用在某一具体医疗科室中，而将专家系统应用在各个职能科室的疾病诊断的案例迄今仍较为少见。
基于此，本系统致力于建立一个人机交互进行常见病诊断的自助诊断专家系统，从而指导患者对轻微常见病使用合理的非处方药进行自诊，对非轻微常见病有就医科室的明确导诊。
文中拟从模糊证据推理的原理、病例知识库的设计与构建、智能诊断的实现等方面全面阐述基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现。
基于案例推理的自行火炮故障诊断专家系统
必 定 引起 高层 次 的故 障 ；相关 性是 指某 一结 构 单
元或 联 系发生故 障后 ，势必 导致 与它相 关 的元 素
或联 系 的状 态 变化 ，进 而很 可能 引起相 关元 素 或
联 系 自身 也发 生故 障 ；综合性 则 指任何 一个 原 发 性故 障 的发生 都存 在多 条潜 在 的引发故 障 。 因此
说 自行 火炮武 器 系统是 一个 多故 障并 发系 统 ，这
图１ 自行 火炮 层 次 结 构 图
Ｆｉ １ Ｓ ｃ ｔｕ ｔ ｒ ａ ａ ｏｆ ＳＰＧ ｇ． ｐａ ｅｓｒ ｃ ｕ ｅｄｉ ｇｒ ｍ
收 稿 日期 ： ０ ５—１ ２ ｌ 修 回 日期 ：２０ —０ ２０ １— ２ ０ ６ ２—２ 。 ４ 基 金 项 目 ：国 防基 础科 研 项 目资 助 （ １Ｏ Ｏ ＯＯ Ｂ ０ ） ５ ４ ４ ２ Ｌ ４ Ｑ ２ 作 者 筒 介 ：胡 良 明 （ ９８ ） １７ － 。男 ，博 士 研 究 生 。 主 要研 究 方 向 ：专 家 系统 与 武 器 系 统 仿 真 。 ’
Ｃ Ｒ）的基 本思 想Ⅲ 。 Ｂ
１ 自行 火 炮 武 器 系统 故 障特 点
自行 火炮 武器 系统 组成单 元 多 ，结 构 复杂 ，可 表 示 为 图 １的层 次结 构 。 因此 系 统 的故 障具 有层 次
性 、相关性 和综 合性 的特点 。层 次性 即指 高层 次
的故 障可 由低层 次 的故 障引起 ，而低层 次 的故 障
断领域 为 自行 火炮 故障诊断提供 了新 的方法 。该系统 由诊断信息获取模面和诊断报告模块组成 。利用 Ｃ Ｒ技术建立 的故障诊断专家系统可提 高 ｔ行火炮 的维修效 Ｂ ｌ 率和 自行火炮 装备 故障诊断的正确性和效率 。 关键 词 ： 人工智 能；案例 推理 Ｉ故 障诊 断 ；专家 系统
基于案例的推理技术及其应用
基于案例的推理法在大学生心理健康方面探索一、引言基于案例的推理CBR(Case-based Reasoning)是一种相似或类比的推理方法，它是通过访问知识库中过去同类问题的求解从而获得当前问题解决方案的一种推理模式，即利用旧的事例或经验来解决新问题，评价新问题，解释异常情况或理解新情况。
在CBR中，一个问题的状态描述及其求解策略用一个案例(Case)表示，案例库模拟人脑的记忆，存储了一些过去的相关经历（案例），案例本身则可以用语义网节点、规则、框架或对象实现，这些案例按一定的模式在知识库中组织，以便在需要的时候能及时取出。
CBR技术直接利用以往解决问题的实例，能有效地解决知识表达困难或无法表达的领域问题，其所具有的自学习功能保证了其推理能力的不断增强，是企业高效处理相近或类似竞争情报的重要手段。
同时，基于案例推理技术也可以应用在大学生学习、生活中的很多方面。
下面我就课堂上所学习的基于案例的推理技术以及大学生心理健康问题做浅显的讨论。
二、当今大学生心理现状现如今，大学生的心理压力越来越大了，就业、感情、社会等多方压力致使现如今校园自杀现象频繁：2009年6月28日北大新闻学院研究生贾昊跳楼自杀；2010年3月23日上午北邮一名男博士跳楼医治无效身亡；2010年12月24日上午8时20分许，一男子从北京大学理科1号楼8楼坠落，不治身亡。
看着一幕幕触目惊心的大学生自杀案例，不禁让我感到寒心。
研究表明，当今大学生心理健康不容乐观，而心理危机对大学生心理健康所产生的消极影响是不容忽视的，频繁发生的大学生杀人、自杀、校园暴力等现象都是大学生心理危机的外在表现。
对大学生的心理危机进行有效的干预，让大学生认识危机、管理危机进而更好地对危机进行干预，成为高校工作的一项紧迫任务。
三、CBR在大学生心理健康方面的应用近年来，CBR在学校的应用研究也开始引起广泛关注，其研究领域涉及到学校的教学、管理等各个领域。
可以说，CBR在学校的应用能够为学校核心竞争力的提高起一臂之力。
基于海事案例推理的决策支持系统的设计和实现
（） ７ 案例知识库 的维护： 包括对案例库 的使用权 限、 修改知识库 内容 的权 限进行确认 ， 案例知识库的
定 期检 查 、 件 管理 、 文 防止 不合 法 操作损 坏 案例 知 识 库 。
图 １ Ｃ Ｒ流 程 图 Ｂ
２２ 系统关 键 问题 ． ２２１ 案例 的知 识表 示 ． ．
收 稿 日期 ：０ ５ ０ － ２ ２ ０ － ９ １
作者简介 ： 张飞龙 （ ９ ２ ） 男 ， １８ 一 ， 福建漳涌 人， 上海海事大 学商船学院硕士生 。
维普资讯
４ ２
南 通 航 运 职 业 技术 学 院学 报
２０ ０ ６年
（） ６ 案例 知 识 推 理 ： 利用 案例 库 的案 例进 行 推理 ， 用 户提 交 的信 息进 行 处理 ， 到 满 意 的决策 。 对 得
案例知识是指对案例的认识和从中总结出的规律、 经验 。 案例知识表示是将案例中的属性 、 特征、 案例间 的关系、 案例发生的过程等编码成一种合适的数据结构， 是案例知识的符号化过程 ， 从而用计算机能够接受 的方式表示出来。常用的方法有谓词逻辑表示法 、 框架表示法、 语义网络表示法、 产生式规则表示法、 面向对 象知识表示法、 过程表示法等等 。本文采用框架表示法来表示海事案例。框架是描述对象属性的一种数据 结构 ， 在框架表示法中， 框架被看成是知识表示 的基本单位 ， 不同框架之 间可 以通过属性之间的关系建立 联系 ， 从而构成一种框架网络 ， 充分表达相关对 象间的各种关系。 用框架中的槽表示某一方面的属性， 并根
１ 海 事 案例 推 理 过程
基于案例 的推理是构造知识系统的一种方法， 利用过去 已经发生 了的情况和条件进行推理， 并采取解 决方案。 首先需要一系列的经验 ， 即案例 ， 并将这些案例存储在案例库 中。 每个案例至少包括两个部分， 一 个是问题的描述部分 ， 称为问题； 另一个部分是结果描述部分 ， 称为结果。此外， 还要求有一个管理上下文
用Prolog编写的人工智能专家系统设计与实现
用Prolog编写的人工智能专家系统设计与实现人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门前沿的科学技术，正在逐渐渗透到各个领域，并在其中发挥着重要作用。
专家系统（Expert System）作为人工智能的一个重要分支，在知识表示和推理方面具有独特优势，被广泛应用于医疗、金融、工业控制等领域。
而Prolog作为一种逻辑编程语言，其规则引擎和模式匹配特性使其成为构建专家系统的理想选择。
本文将介绍如何使用Prolog编写人工智能专家系统，包括设计思路、实现步骤和案例分析。
1. 专家系统概述专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机程序，通过将专家的知识和经验转化为计算机可处理的形式，来解决复杂的问题。
专家系统通常由知识库、推理机制和用户接口三部分组成，其中知识库存储了领域知识，推理机制根据用户输入的问题和知识库中的规则进行推理，最终给出结论或建议。
2. Prolog简介Prolog是一种基于逻辑的编程语言，其核心思想是利用逻辑规则进行推理。
Prolog程序由事实（Facts）和规则（Rules）组成，通过匹配规则中的条件来实现推理过程。
Prolog具有强大的模式匹配能力和自动回溯机制，非常适合用于构建专家系统。
3. 人工智能专家系统设计3.1 知识表示在设计人工智能专家系统时，首先需要将领域知识表示为Prolog 中的事实和规则。
事实通常包括对象之间的关系或属性，而规则描述了根据某些条件得出结论的推理过程。
例如，在医疗领域的专家系统中，可以表示疾病与症状之间的关系，以及根据症状推断可能患有的疾病。
3.2 推理机制推理是专家系统的核心功能，Prolog通过自动搜索匹配规则来实现推理过程。
当用户提出问题时，系统会根据用户输入的信息和知识库中的规则进行匹配，并逐步推导出结论。
如果存在多个可能的结论，Prolog会尝试不同路径直到找到所有可能解。
3.3 用户接口为了方便用户与专家系统交互，需要设计友好的用户接口。
基于案例推理的教学案例知识管理系统的设计
关键词 ： 案例推理（ Ｂ ； ｃ Ｒ）教学案例 ； 知识管理 ； 案例表 示
中 图分 类 号 ：Ｐ ８ Ｔ Ｉ２ 文 献 标 识 码 ： Ａ
ＴｈｅＤｅ ｉ ｎ ｏ ａ ｈ ｎｇ ｃ ｓ －ｋ ｗｌ ｄ ｅＭ ａ ａ ｅ ｅ ｔＳｙ ｔ ｍ ｆ ｓｇ ｆｔ Ｔｅ ｃ ｉ － ａ ｅ ｎｏ ｅ ｇ ｎ ｇ ｍ ｎ ｓ ｅ ｏ ｈｅ Ｃａ ｅ ａ ｅ ａ ｏ ｎｇ ｓ －ｂ ｓ ｄ Ｒｅ ｓ ｎｉ
基于案例推理的教 学案例知识管理 系统 的设计
陈 娟 ， 杨 颖
（ 云南师 范大学现代教育技 术中心。 昆明 ６ ０９ ） ５０ ２
摘
要： 随着案例教学的研 究成为我 国教育的一个热点， 同时 ， 学案例的管理 问 与此 教 题被提上 日 程。文章阐述 了利用案
例推Ｊ ｔｇ Ｃａ － ａ Ｒｅｓｎ ｇ ， ￣ ．． ｓ ｂｓ ａ ｉ ）设计支持教 师进行教学案例研究的平台—— 基于 Ｃ Ｒ 的教 学案例知识管理 系统 ， Ｊ ，（ ｅ ｅ ｏｎ Ｂ 最
近年来 ，案 例教 学 的研究成 为 我 国教 育 的一个 热
色。如今 ， Ｂ Ｃ Ｒ作为人工智能的一种主要推理技术 ， 由 于其 自身的特点先后在通用问题求解 、 法律案例、 医疗 诊断、 医药、 故障诊断 、 计算机辅助设计等众多领域得 到较为广泛 的应用【 基于案例的推理（ Ｂ ） ｌ 】 。 Ｃ Ｒ 借鉴人类
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｓ ｔ ｅ ｓ ｄ ｆ ｔａ ｈ ｎ －ｃｓ ｏ ｂ ｃ ｍｅ ａ ｈ ｔｓ ｏ ｆＣｈｎ ＇ ｅ ｕ ａ ｏ ，ｔａ ｈｎ ｈ ｎ ｇ ｍｅ ｔｏ ａ ｅ ｗａ ｈ ｔ ｙ ｏ ｅ ｃ ｉ ｇ ａｅ ｔ ｅ ｏ ｏ ｐ ｔｏ ｉ ａ ｄ ｃ ｔ ｎ ｅ ｃ ｉ ｇ ｔ ｅ ｍａ ａ ｅ ｎ ｆＣ ｓ ｕ ｓ ｉ ｓ
基于案例推理的疾病诊断专家系统的研究
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ ｉ ａ ｎｏ ｇ ｓ ｉ ｓ ；ｃ ａ ｓ ｅ － ｂ ｓｅ ａ ｄ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ；ｅ ｘ ｐ ｅ ｔ ｒ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ；ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ
申 静
（ 陕西理 工学院数 学与计 算机科 学学院 ， 陕西 汉 中 ７ ２ ３ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 针对 目前疾病诊断 系统以个人经验判断为主和规则推理 效率低 ， 缺乏 灵活性 等 问题 ， 提 出一种基 于相似 度 闽值 的 案例 匹配算 法。通过对病人表现症状 的匹配分析 ， 得 出病人的诊 断结果 ， 根据诊 断结果 由 系统推荐相 应的 治疗方案 ； 同
２ ０ １ ３年 第 ２期 文章 编 号 ： １ ０ ０ ６ － ２ ４ ７ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ － ０ １ ４ ３ － ０ ４
计 算 机 与 现 代 化 Ｊ Ｉ Ｓ Ｕ Ａ Ｎ Ｊ Ｉ Ｙ Ｕ Ｘ Ｉ Ａ Ｎ Ｄ Ａ Ｉ Ｈ Ｕ Ａ
总第 ２ １ ０期
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基 于案 例 推 理 的疾 病 诊 断 专 家 系 统 的研 究
基于案例分析的中医临床诊疗支持系统设计与实现
图 １ 案 例 推 理 的 工作 流 程
运用方药时起导 向作 用 ， 如治病 重滋阴 以配 阳 ， 摄生 尚节欲又茹淡 等。夫 以温柔之盛于体， ” 声音之盛于耳， 颜色之盛于 目， 馨香之盛 于鼻，
谁是铁汉？心不为之动也 。” 凡此温柔 、 声音 、 颜色 、 香味诸欲望 ， 均为 相火妄动 、 戕伐 阴精 的因素 。这些欲望与部分人 的生 活方式非常相
Ｃｈ ｎ ｓ ｄ ｃｎ ｈ ｏ ． ｉ ｅ ｅ ｍｅ ｉ ｉ ｅ ｔ ｅ ｒ ｙ
Ｋｅ ｒ ｓ：Ｄａ ｘ ｃ ｏ ｌ Ｃｈｎ ｓ ｄ ｉｉｅＣａｅ ａ ｅ ａ ｅ ａｏ ｉｇ ｔｅＳ ｐ ｏ Ｓ ｓｅ ｏ ｒｄｔｏ ａ ｈ ｎ ｓ ｄｃｎ ｌｎｃＤｉｇ ｏ ｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ｎ ｉＳ ｈ ｏ； ｉｅｅ Ｍｅ ｃｎ ｓ ；Ｃ －Ｂ ｄ Ｒｅ ｓ ｎｎ ；ｈ ｕ ｐ ￣ ｙ ｔｍ ｆＴ ａ ｉｉｎ Ｃ ｉｅ ｅＭｅ ｉｉｅ Ｃ ｉｉ ａ ｎ ｓｓａ ｄ ｓ ｓ ｌ
这一推理过程与中医专家诊疗疾病的过程非 常相似 。 一般而言 ，
疾病诊疗过程可以分为诊断和治疗两个阶段 。在第一 阶段 ， 首先 是 在医生的启 发下 ， 患者讲述病史 、 描述 病症 ， 医生在综合患者 的年龄
Ｔ ＮＧ ｏ ｇ Ａ Ｑｉｎ
（ｈｊ ｎ ｎｖｒｔ ｆ ｒｄｔ ｎｌ ｈ ｅｅＭｅｉｉｅ ａｇｈｕ３ ０ ５ ，ｈ ａ Ｚ ｅｉ ｇＵ ｉ ｓｙｏ ａｉｏ ａ Ｃ ｉ ｓ ｄｃ ， ｎｚｏ ０ ３ ｉ ） ａ ｅｉ Ｔ ｉ ｎ ｎＨ １ Ｃ ｎ
ＡｂｔａｔＢ ｎｌｚ ｇｏ ｅ”ａ ｇａ ｕ ｄｎ ｅ ｙｎｄｆ ｉｎｙ ｈ ｏｙ ｔｉ ｐｐ ｒ ｒｓｎｓａｎｗ ｉｅｓｔａ ｐｌ ｎ ａｅ Ｂ ｅ ｅｓｎｍ ｅ ｓｒｃ： ｙａ ａ ｉ ｆｈ ｙ ｂ ｎ ａｃ， ｉ ｅ ｃ ｃ”ｔｅｒ，ｈｓ ａｅ ｅｅ ｔ ｅ ａ ｔ ｐ￣ ｇＣ ｓ— ａ ｄＲ ａｏｉ ｇｔ ｔ ｙｎ ｔ ｎ ｉｅ ｐ ｄ ｈ ａ ｓ ｏｈ
专家系统案例
专家系统案例概述：健康管理专家系统是一个基于人工智能技术的应用程序，旨在帮助用户管理和改善他们的健康状况。
该系统通过收集用户的个人健康信息、分析症状和提供健康建议，为用户提供个性化的健康管理方案。
问题描述：小明是一位上班族，最近感觉精神疲惫、经常头痛和失眠。
他希望能够找到一种有效的方法来改善他的健康状况，提高生活质量。
于是，他决定寻求健康管理专家系统的帮助。
专家系统实施：1. 数据收集与询问系统首先会向小明询问他的个人信息，如年龄、性别、职业等。
然后，系统进一步询问他的症状、饮食习惯、生活方式等与健康相关的信息。
2. 分析与诊断基于小明提供的个人信息和症状，系统会使用内置的专业知识库和规则来进行分析和诊断。
系统可能会基于该信息判断小明可能处于工作压力过大、饮食不均衡、缺乏运动等一些常见的健康问题。
3. 提供建议与计划专家系统将根据诊断结果为小明提供健康建议和管理计划。
系统可能建议小明采取一些放松身心的方法、改善饮食结构、增加体育锻炼等措施，以改善他的健康状况。
4. 反馈与答疑系统会向小明解释和展示背后的推理过程，并回答他可能有的疑问。
小明可以通过系统的反馈了解为什么会得到这样的建议以及如何实施。
系统优势：1. 个性化：系统能够根据每个用户的个人信息和症状，提供定制化的健康建议和管理计划，满足用户不同的需求和条件。
2. 高效性：系统可以迅速收集、分析和处理大量的健康信息，快速提供诊断结果和改善方案。
3. 可靠性：系统基于专业知识库和规则，使用科学方法进行推理和分析，能够提供较为准确和可靠的健康建议。
4. 知识共享：系统还可以积累用户的健康信息和反馈数据，进一步完善系统的知识库和规则，提高系统的性能和精确度。
经过健康管理专家系统的帮助，小明能够更好地管理和改善他的健康状况，提高生活质量，以更好地应对工作和生活压力。
基于案例与规则推理的故障诊断专家系统
目前 ，工程实践中运 用的专家系统 ，如基于案例的推理
（ ａｅＢ ｓｄ Ｒ ａｏ ｉｇ Ｃ Ｒ 与基 于规则的推理（ ｕｅＢ ｓｄ Ｃ ｓ ａｅ ｅｓｎｎ ， Ｂ ） Ｒ ｌ ａｅ
２ 基于 Ｃ Ｒ的设计 Ｂ
基于 Ｃ Ｒ的故障诊 断专家系统设计分为 ： Ｂ 输入模块 ， 推 理模块及管理维护模块 。Ｃ Ｒ流程如 图 ２所示。 Ｂ
启动案例检索
Ｒ ａｏ ｉｇ Ｒ Ｒ 各 自发挥了不同优势 ，有一些学者将两者结 ｅ ｓｎｎ ， Ｂ ） 合起来用于 实践¨，也取 得了较好 的效果 。本文针对旋转机 Ｊ
械故障专家系统 ，探 讨 Ｃ Ｒ与 Ｒ Ｒ相结合的推理 方式 。 Ｂ Ｂ
获取设备信息特征值 ｌ
１ 概 述
本文采 用 Ｃ Ｒ与 Ｒ Ｒ 串行的方式进行推理 ，由于案例 Ｂ Ｂ 的特殊性 ，因此属性特征值也较有 限，若能进行检索 匹配可
是
很快地得出诊 断结论 ，提高推理效率 ，而当没有匹配 的案例
时，采取具有通 用性 的规则推理 ，并将经证实准确性 的规则 推理结论作为该 案例 的诊断结果，成为新案例添加到案例知 识库 中， 同时向规则知识库提供反馈 ， 记录规则诊 断的正误 ， 为规则库的修改与维护提供参考 ，串行推理流程见图 １ 。
Ｂａｅ ｅ ｓ ｎｎ （ Ｂ ． ｔ ｏ ｓ ｎｒａ ｏ ｉｇｂ ｏ ｉ ｉｇＣ ｎ Ｒ ｓｒ ｎ ｅ． Ｂ ｒ ｒ ｅ ｒｈｄａ ｎ ｓ ｓ ｌｂ ｔ ｉｇ ｓ ｄＲ ａｏ ｉｇ Ｒ Ｒ） Ｉ ｇ ｅ ｓ ｎｎ ｙ ｃ ｍｂ ｎｎ ＢＲ ａ ｄＲＢ ｅｉ ｍａ ｎ ｒ Ｃ Ｒ ｉ ａｐｉ ｉ ｔ ｓａｃ ｉｇ ｏ ｉ ｒ ｕｔ ｙ ｍａｃ ｎ ｏ ｅ ｌ ａ ｓ ｏｔ ｏ ｙ ｓｅ ｈ
Ｃａ ｅＲｅ ｓ ｎ ｎ ｎ ‘ ’ ａ ｏ ｉ ｓ ａ ｏ ｉ ｇ ａ ｄ Ｒｕ ｅＲｅ ｓ ｎ ｎｇ 。 ｌ
基于规则和推理的专家系统设计与实现
基于规则和推理的专家系统设计与实现一、什么是专家系统？专家系统是一种利用计算机技术来模仿和扩展人类专家推理过程的人工智能系统。
它的特点是具有可读性、可操作性和可解释性，能够模拟人类的推理过程，对某一特定领域进行推理、诊断和解决问题，具有广泛的应用前景。
二、专家系统的设计原则1. 知识表达形式的选择：专家系统的知识表示是非常重要的，它直接影响着专家系统的性能和可移植性。
知识表述形式应与应用环境相适应，一般可分为规则、框架、案例、产生式和语义网络等。
2. 知识获取方法的选择：知识获取是专家系统设计的关键问题之一。
知识获取方法的选择应考虑知识工程师的能力和专家的经验，同时还应考虑到知识获取的时间和成本等因素。
3. 推理机制的设计：推理机制是专家系统中最为重要的部分之一，它的功能是从已知的事实和规则中推断新的知识。
推理机制应能自适应地选择合适的推理策略和方法，并具有快速、准确、可靠的特点。
4. 系统的可执行性和可靠性：专家系统必须具有良好的可执行性和可靠性，以确保在实际应用中能够实现正常的运行，并可提供准确和鲁棒性高的决策结果。
同时，专家系统应具有良好的易用性和可维护性，在保证可靠性的同时，降低使用和维护成本。
三、基于规则和推理的专家系统设计与实现1. 知识表示专家系统中最简单、最直观的知识表述方式是规则，它以“如果......就......”的形式进行描述。
例如，一个简单的规则如下：如果晴天，那么打篮球。
在一定程度上能够解决一些简单问题，但对于复杂的问题则显得力不从心。
因此，通常需要将多个规则结合起来，形成一个规则库，以便更好地对问题进行解决。
2. 知识获取在专家系统设计中，知识获取是十分重要的环节。
为了克服知识获取的难度，可以采用多种方法。
例如：面谈法、直接观察法、文献资料法、模拟法、对比法等。
其中，面谈法是最为常用的一种方法，可以通过向专家提问的方式获得知识。
3. 推理机制推理机制是专家系统中最为核心的部分。
基于规则推理的专家系统设计与应用研究
基于规则推理的专家系统设计与应用研究第一章：引言专家系统是一种基于人工智能技术的应用系统，它依靠专家的知识和经验，通过规则推理来模拟解决复杂问题的过程。
本章将介绍专家系统的基本概念、发展背景和研究意义，并介绍本篇文章的研究目的和结构安排。
第二章：专家系统的基本原理与结构本章将详细介绍专家系统的基本原理与结构。
首先介绍专家系统的基本组成部分，包括知识库、推理机和用户接口等。
然后介绍专家系统的工作流程，包括知识获取、知识表示与存储、推理推断和解释等环节。
最后介绍专家系统的推理机制，包括正向推理、反向推理和逆向推理等。
第三章：规则推理的理论与方法本章将介绍规则推理的基本理论与方法。
首先介绍规则推理的基本概念和特点，然后介绍规则推理的基本形式，包括前向推理、后向推理和混合推理等。
接着介绍规则推理的推理规则，包括模糊推理、模式匹配和证据推理等。
最后介绍规则推理的应用领域和实际案例。
第四章：基于规则推理的专家系统设计与实现本章将介绍基于规则推理的专家系统的设计与实现。
首先介绍专家系统的需求分析和知识工程方法，包括知识获取、知识表示与存储和知识验证等。
然后介绍专家系统的规则库设计与构建，包括规则表示语言的选择、规则库的结构设计和规则的知识获取等。
接着介绍专家系统的推理机制与解释模块的设计与实现。
最后介绍专家系统的用户接口设计与实现。
第五章：基于规则推理的专家系统的应用研究本章将介绍基于规则推理的专家系统的应用研究。
首先介绍专家系统在医疗领域的应用，包括辅助诊断系统和药物推荐系统等。
然后介绍专家系统在金融领域的应用，包括信贷评估系统和股票投资系统等。
接着介绍专家系统在环境领域的应用，包括环境监测系统和污染预测系统等。
最后介绍专家系统在教育领域的应用，包括智能辅导系统和教学评估系统等。
第六章：规则推理的专家系统的评价与优化本章将介绍规则推理的专家系统的评价与优化方法。
首先介绍专家系统的评价指标，包括准确性、健壮性和可解释性等。
医疗辅助决策系统中的专家系统设计
医疗辅助决策系统中的专家系统设计在医疗领域，决策的准确性和及时性是至关重要的。
医疗辅助决策系统的出现为医生和患者提供了一个辅助决策的工具，有效地改善了医疗过程。
其中，专家系统是医疗辅助决策系统的核心。
本篇文章将重点讨论医疗辅助决策系统中专家系统的设计。
专家系统是一种能够模拟和模仿人类专家知识和推理能力的计算机程序。
它基于事先定义好的知识数据库和推理机制，能够根据输入的情况提供相应的决策和建议。
在医疗辅助决策系统中，专家系统扮演着一个虚拟医生的角色，能够分析患者的病情和临床数据，提供具有准确性和可靠性的诊断和治疗建议。
要设计一个高效可靠的专家系统，首先需要建立一个完整的知识库。
这个知识库应该包含各个医学领域的专业知识和临床经验。
专家系统的设计者需要与医生和专家密切合作，将他们的知识和经验编码到系统中。
这些知识可以包括疾病的诊断标准、治疗方案、用药规范和不同疗法的效果等。
通过将这些知识转化成规则和算法，专家系统能够根据输入的病情数据进行推理和判断。
在设计专家系统时，推理机制是至关重要的。
推理机制可以理解为专家系统进行推理和决策的方法和过程。
目前主要使用的推理方法包括规则推理、案例推理和模型推理。
规则推理是根据设定好的规则和算法进行推理和判断，可以提供准确和可解释的结果。
案例推理是通过匹配和比较患者的情况和系统已知的病历案例进行推理和决策，能够提供个性化的建议。
模型推理是基于系统内部的数学模型和算法进行推理和预测，可以提供定量和精确的结果。
此外，专家系统的界面设计也是一个关键的因素。
界面设计应该简洁明了，易于使用。
对于医生而言，界面应该能够提供全面的患者信息和诊断结果，使其能够快速了解患者的病情和推荐的治疗方案。
对于患者而言，界面应该能够引导和帮助其提供准确的病情数据，使其能够获得个性化的建议。
此外，在医疗辅助决策系统中，隐私和数据安全是需要重视的问题。
专家系统涉及大量的患者数据和个人隐私，必须确保数据的安全和保密。
故障诊断专家系统的设计与实施方法研究
故障诊断专家系统的设计与实施方法研究故障诊断是指通过对故障进行检测、判断和解决的过程。
在工业制造中，故障诊断是一个重要的环节，它可以帮助企业提高生产效率、降低成本、减少故障带来的损失。
随着人工智能的不断发展，故障诊断专家系统成为一种常见的工具，它利用专家知识和推理技术来进行故障诊断。
本文将介绍故障诊断专家系统的设计与实施方法。
一、故障诊断专家系统的设计方法1. 知识获取故障诊断专家系统的设计首先需要收集和获取相关领域的专家知识。
这可以通过面对面的专家访谈、文献研究、案例分析等方式来完成。
专家知识是系统的核心，它是基于多年经验积累的宝贵资源，必须准确地获取和整合。
2. 知识表示获取到的专家知识需要进行适当的表示和组织，以便于专家系统的使用和推理。
常见的知识表示方法包括规则表示、框架表示和网络表示等。
规则表示是一种基于条件-动作对的形式，可以方便地进行推理和解释。
框架表示则是一种用于表示对象和概念的通用模型。
合理的知识表示能够提高专家系统的诊断效果和可解释性。
3. 推理机制专家系统的推理机制是其核心组成部分，通常采用基于规则的推理、基于案例的推理、基于模型的推理等。
基于规则的推理是最常见的方式，它通过匹配规则库中的规则，进行前向或后向的推理过程。
基于案例的推理则是通过比较和匹配已有案例，进行相似案例的故障诊断。
而基于模型的推理则是构建一个系统模型，通过比较实际数据和模型预测结果来进行故障诊断。
4. 用户界面设计一个好的用户界面设计可以提高专家系统的易用性和用户体验。
用户界面应该清晰、简洁、直观，并提供必要的帮助和反馈信息，使用户能够轻松地使用专家系统进行故障诊断。
二、故障诊断专家系统的实施方法1. 数据采集与预处理故障诊断专家系统实施的第一步是采集相关数据，并进行适当的预处理。
数据采集可以通过传感器、设备监控等方式进行，获取的数据需要进行滤波、降噪和归一化等处理，以便于后续的分析和建模。
2. 特征提取与选择从采集到的数据中提取合适的特征是故障诊断的关键一步。
基于案例推理技术的研究与应用
基于案例推理技术的研究与应用基于案例推理（Case-based reasoning，简称CBR）是近年来人工智能领域中兴起的一项重要的推理技术。
与基于规则的推理模式不同是，它通过访问案例库中的同类案例（源案例）的求解从而获得当前问题（目标案例）的解决方法。
基于案例推理首先是由美国耶鲁大学罗杰•沙克（Roger Schank）在研究动态存储器技术中发现的，并在1982年所著《Dynamic Memory》一书中提出了动态记忆理论，这被认为是最早关于CBR的思想。
经过二十多年的发展，目前CBR已成为人工智能与专家系统的一种非常具有生命力的推理技术，广泛应用于诸多领域，并受到越来越多的重视。
CBR是一种基于经验知识进行推理的人工智能技术，它是用案例来表达知识并把问题求解和学习相融合的一种推理方法，它强调人在解决新问题时，常常回忆起过去积累下来的类似情况的处理，并通过适当修改过去类似情况处理的方法来解决新问题。
例如，当我不理解“基于案例的推理”是什么的时候，首先我会打开百度搜索引擎，接着输入“基于案例的推理”又或“案例的推理”来进行搜索，最后找到它确切的解释，记录下来。
这是因为在我先前的经验积累中，对于其它类似的问题，我也是用同样的方法来解决的。
就是说当我们遇到某种情况时，我们习惯于回忆起以前情境中的方式、方法，策略以及解决方案等，来帮助我们找到当前问题的解决方案。
从认识思维的角度来看，它表现了人类进行记忆、规划、学习和问题求解的心理模型，体现了更高级的知识环境，是多种人工智能技术的综合。
基于案例推理的基本原理当人们选择医生看病时,他们更愿意选择年长的,因为一个有经验的老医生有更多的临床经验,已经见过和治疗过许多与我们有类似疾病的病人。
从本质上讲,我们考虑医生的经验时,更多的是根据他们曾处理过多少病例,而不是他们懂得的治疗知识。
案例推理与医生看病有相似的原理,符合专家迅速、准确地求解新问题的过程。
一个典型的CBR问题求解过程基本步骤可以归纳为R4：案例检索（Retrieve）、案例重用(Reuse)、案例修改(Revise) 和案例保留(Retain)。
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基于案例推理的专家系统设计与实现
专家系统是一种模仿专家决策过程的人工智能系统，能够通过逻辑
推理和知识表示获取并应用领域专家知识。
其中，基于案例推理的专
家系统通过分析和利用已有的案例信息来进行复杂问题的解决。
本文将讨论如何设计和实现一种基于案例推理的专家系统。
首先，
我们将介绍案例推理的概念和原理，然后探讨如何建立案例库和知识
表示，最后讨论系统的实现和应用。
案例推理的概念和原理
案例推理是指通过分析和利用已有的案例信息，从中获取规律和经验，并用于解决新问题的过程。
案例推理的基本原理是相似性比较和
类比推理，即将新问题与已有案例进行比较，找到最相似的案例并将
其经验应用于新问题的解决。
建立案例库和知识表示
要设计一个基于案例推理的专家系统，首先需要建立一个包含丰富
案例的案例库。
案例库应该包括典型案例和在实际应用中遇到的各种
情况的案例。
每个案例都应该包括问题描述、解决方法和与之相关的
领域知识。
在知识表示方面，可以使用规则、规则库或基于逻辑的表达形式。
规则表示可以使用IF-THEN形式的规则，其中IF部分描述问题的条件，THEN部分描述解决方法。
规则库可以根据经验不断更新和扩充，以
提高系统的推理能力。
基于逻辑的表达形式可以使用谓词逻辑或一阶
谓词逻辑，以更精确地描述问题和解决方法之间的关系。
系统实现和应用
在系统的实现中，需要利用专家系统开发工具或编程语言来实现系
统的推理和决策功能。
开发工具和编程语言的选择应基于系统设计的
要求和开发人员的经验。
系统的应用可以是一种便捷的咨询和决策工具。
用户可以通过输入
问题描述和相关信息，系统会根据已有的案例进行推理和决策，给出
相应的解决方案。
系统还可以通过不断分析和记录用户的输入和反馈
信息，实时更新案例库和规则库，提高系统的准确性和效率。
此外，基于案例推理的专家系统还可以应用于教育和培训领域。
系
统可以通过分析学习者的问题和解决方法，提供个性化的学习建议和
指导。
学习者可以通过与系统的交互，提高问题解决能力和应用知识
的能力。
结论
基于案例推理的专家系统是一种强大的人工智能工具，能够帮助人
们解决复杂问题和做出合理的决策。
通过建立充实的案例库和规则库，以及合理选择的知识表示形式和系统实现工具，可以设计并实现一种
高效准确的基于案例推理的专家系统。
该系统具有广泛的应用前景，
在咨询、决策、教育和培训等领域发挥重要作用。