人工智能与专家系统1

实例 动物识别专家系统的实现 为了更好地阐明专家系统的基本工作原理，我们以简单 的动物识别专家系统为例。该系统可以识别老虎、金钱 豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这7种动物。
3.1知识库 知识库中共有以下15条规则。
R1 IF该动物有毛发THEN该动物是哺乳动物 R2 IF该动物有奶THEN该动物是哺乳动物 R3 IF该动物有羽毛THEN该动物是鸟 R4 IF该动物会飞AND会下蛋THEN该动物是鸟 R5 IF该动物吃肉THEN该动物是肉食动物 R6 IF该动物有犬齿AND有爪AND眼盯前方
（1）知识获取： 知识获取的目 标是将专业领 域的知识转换 成知识库或是 其他电脑化的
表达形式。
Expertise Transfer Knowledge base
Expert
Computerized Representation
(2)知识表示：最常用的三种：语义网络 框架 规则
动物 是一种
哺乳类 是一种： 动物
哺乳类
表 皮
活 动
毛发 产奶
语义网络图示
表皮： 毛发 活动： 产奶
框架图示
如果 动物有毛发 且 动物产奶 则 该动物是哺乳动物
规则表示 （if… then…）
（3）进行软件设计（4）以合适的计算机编程语言实现 （5）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
(2)从处理问题的方法看，专家系统则 是靠知识和推理来解决问题（不像传 统软件系统使用固定的算法来解决问 题），所以，专家系统是基于知识的 智能问题求解系统。
二 基于规则的专家系统
基于规则的专家系统是个计算机程序，也称“储存 在磁盘上的专家经验”，该程序使用一套包含在知 识库内的规则，对工作存储器内的具体问题信息 （事实）进行处理，通过推理机推断出新的信息。 其工作模型如下图所示。
专家系统
——基于规则的专家系统
计科0801 陈羽 赵明月 梁婷
一 基本概念
1 定义：专家系统是一个含有大量的某个领域专家水 平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用 人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域 问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家
解决领域问题的计算机程序.
知识 专家系统开发工具
最后，规则R8，R9，R10均匹配失败。取Rll，其前提“该动物是有 蹄类动物AND有长脖子AND有长腿AND身上有暗斑点”与事实库中 的已知事实相匹配，Rll被执行，并推出“该动物是长颈鹿”。由于 “长颈鹿”已经是目标集合中的一个结论，即已推出最终结果，故 问题求解过程结束。
三 专家系统的建造步骤
再从规则库中取R2，R3，R4，R5，R6进行匹配，结果都匹配失败。 接着取R7，其前提与事实库中的已知事实“是哺乳动物”和“有蹄” 相匹配，因此R7被执行，并将其结论“该动物是有蹄类动物”作为 新的事实加入到数据库中。此时，数据库中内容变为：动物有暗斑， 有长脖子，有长腿，有奶，有蹄，是哺乳动物，是有蹄类动物。
R11 IF该动物是有蹄类动物AND有长脖子AND有长腿AND身 上有暗斑点THEN该动物是长颈鹿
R12 IF该动物是有蹄类动物AND身上有黑色条纹THEN该动物 是斑马
R13 IF该动物是鸟AND有长脖子AND有长腿AND不会飞THEN 该动物 是鸵鸟
R14 IF该动物是鸟AND会游泳AND不会飞AND 有黑白二色 THEN该动物是企鹅。
长腿
暗斑点 R7
斑马
有蹄类 R12 R8
黑条纹
有蹄
哺乳动物
啃反刍动物
R1
R2
有毛发
有奶
5 推理机的工作过程 首先 从规则库中取出第一条规则R1，检查其前提是否可与数据库 中的已知事实相匹配。R1的前提是“有毛发”，但事实库中没有这 一事实，故匹配失败。接着取规则R2，它的前提可以与事实库中的 已知事实“有奶”相匹配，R2被执行，并将其结论“该动物是哺乳 动物”作为新的事实加入到数据库中。此时，数据库的内容变为： 动物有暗斑，有长脖子，有长腿，有奶，有蹄，是哺乳动物。
基于规则的专家系统模型
基于规则的专家系统采用下列模块来建立模型：
1 知识库：就是以某种表示形式（规则）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。
2 工作存储器：存放问题事实和由规则激发而推断出的 新事实，是一个动态数据库。
3 推理机： 实施问题求解的核心执行机构，它实际上 是对知识进行解释的程序，按一定策略找到知识， 进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间 中。推理机的程序与知识库的具体内容无关，即推 理机和知识库是分离的，这是专家系统的重要特征。
Y
取出规则I的实例部分
N
Y
该结论是否为新事实
还能产生新事实吗?
Y 将该结论入库，并记录规则号I

N 结束
在知识库中，并非简单地给每一种动物一条规则。首先，
将动物粗略地分为哺乳动物、鸟、肉食动物3大类。然后逐 步缩小分类范围，最后给出识别7种动物的规则。下图给出 了识别长颈鹿和斑马的推理网络。
长脖子
长颈鹿 R11
THEN该动物是肉食动物
R7 IF该动物是哺乳动物AND有蹄THEN该动物是有蹄类动物 R8 IF该动物是哺乳动物AND是嚼反刍动物THEN该动物是有
蹄类动物
R9 IF该动物是哺乳动物AND是肉食动物AND是黄褐色们 AND身上有暗斑点THEN 该动物是金钱豹
R10 IF该动物是哺乳动物AND是肉食动物AND是黄褐色AND 身上有黑色条纹 THEN该动物是虎
指导
开发者
专家系统
结果 咨询
用户
2分类 （1）按知识表示分类：
基于规则的专家系统 基于框架的专家系统 基于网络的专家系统 （2）按结构分类
分布式专家系统 协同式专家系统
3特点：
(1)从处理的问题性质看，专家系统善 于解决那些不确定性的、没有算法解 或虽有算法解但在现有的机器上无法 实施的困难问题。
R15 IF该动物是鸟AND善飞THEN该动物是信天翁
3．2 工作存储器（数据库）
假设数据库中存放以下事实：动物有暗斑，有长脖子，有长腿，有奶，有蹄。 求解目标：该动物是什么动物?
3．3 推理机:在本系统中，我们采用正向推理，推理过程如图所示
开始
令I=1
取出规则I的前提
N
数据库中是否有相应事实
令I=I+1