實例講解專家系統(tǒng)工作原理

1、實例講解專家系統(tǒng)工作原理壽光中學(xué) 王建強根據(jù)視頻和拓展資料理解學(xué)習(xí)，對專家系統(tǒng)工作原理知識學(xué)習(xí)總結(jié)如下：一、專家系統(tǒng)的構(gòu)成 一般完整的專家系統(tǒng)應(yīng)包括人機接口、推理機、知識庫、數(shù)據(jù)庫、知識獲取器和解釋機構(gòu)六部分。 人機接口解釋機構(gòu)知識獲取機構(gòu)數(shù)據(jù)庫推理機知識庫用戶領(lǐng)域?qū)＜抑R工程師二、專家系統(tǒng)的工作原理 一般的專家系統(tǒng)是通過推理機與知識庫和綜合數(shù)據(jù)庫的交互作用來求解領(lǐng)域問題的，其大致過程如下：1）根據(jù)用戶的問題對知識庫進行搜索，尋找有關(guān)的知識；（匹配）2）根據(jù)有關(guān)的知識和系統(tǒng)的控制策略形成解決問題的途徑，從而構(gòu)成一個假設(shè)方案集合；3）對假設(shè)方案集合進行排序，并挑選其中在某些準(zhǔn)則下為最優(yōu)的假設(shè)方案

2、；（沖突解決）4）根據(jù)挑選的假設(shè)方案去求解具體問題；（執(zhí)行）5）如果該方案不能真正解決問題，則回溯到假設(shè)方案序列中的下一個假設(shè)方案，重復(fù)求解問題；6）循環(huán)執(zhí)行上述過程，直到問題已經(jīng)解決或所有可能的求解方案都不能解決問題而宣告“無解”為止。1、正向推理 在專家系統(tǒng)中，對知識應(yīng)用的順序和選擇過程稱為控制策略，它決定著如何推理以及采用何種推理方式。正向推理(Forward Reasoning)和反向推理(Reverse Reasoning)就是兩種重要的控制策略。 蘇格拉底是男人所有男人都屬于人類人類必然要死亡蘇格拉底是男人所有男人都屬于人類人類必然要死亡蘇格拉底是人類蘇格拉底是男人所有男人都屬于人

3、類人類必然要死亡蘇格拉底是人類蘇格拉底必然要死亡蘇格拉底是人類最終狀態(tài)人類必然要死亡蘇格拉底是人類蘇格拉底必然要死亡上圖所示實例中，知識庫中的規(guī)則：IF 蘇格拉底=TURE THEN 男人=TURE.IF 男人=TURE THEN 人類=TURE.IF 人類=TURE THEN 會死的=TURE. 解釋機構(gòu)：順序規(guī)則建議取得由來。 顯示:會死的 = TRUE應(yīng)用規(guī)則:IF 人類 = TRUETHEN 會死的 = TRUE . 顯示:男人 = TRUE應(yīng)用規(guī)則:IF 蘇格拉底 = TRUETHEN 男人 = TRUE .顯示:人類 = TRUE應(yīng)用規(guī)則:IF 男人 = TRUETHEN 人類 =

4、 TRUE .你說:蘇格拉底 = TRUE  建議證實.總結(jié)：推理機的工作過程如下：（1）推理機將知識庫中的規(guī)則前提與這些事實進行匹配；一般是將每條規(guī)則的<前提>取出來，驗證這些前提是否在數(shù)據(jù)庫中，若都在，則匹配成功；不然的話，則取下一條規(guī)則進行匹配。（2）把匹配成功的規(guī)則的<結(jié)論>作為新的事實添加到綜合數(shù)據(jù)庫中。（3）用更新后的綜合數(shù)據(jù)庫中的事實，重復(fù)上面兩個步驟，直到某個事實就是意想中的結(jié)論或是不再有新的事實產(chǎn)生為止?！緦嵗v解】實例1：動物識別專家。在推理過程中，會同時推出幾個結(jié)論。如：有毛發(fā)、會吃肉、有斑點首先推出金錢豹有黑色條紋再推出老虎有蹄再推出斑

5、馬IF 該動物用乳汁哺育幼子 = true THEN 哺乳動物 = true .IF 該動物有毛發(fā) = trueTHEN 哺乳動物 = true .IF 該動物會吃肉 = trueTHEN 食肉動物 = true .IF 該動物有犬齒 = true AND 該動物有爪 = true AND 該動物眼視前方 = trueTHEN 食肉動物 = true .IF 哺乳動物 = true AND 該動物有蹄 = trueTHEN 蹄類動物 = true .IF 哺乳動物 = true AND 該動物是反芻動物 = trueTHEN 蹄類動物 = true .IF 哺乳動物 = true AND 食肉

6、動物 = true AND有暗斑點 = trueTHEN 該動物是金錢豹 = true .IF 哺乳動物 = true AND 食肉動物 = true AND 有黑色條紋 = trueTHEN 該動物是老虎 = true .IF 蹄類動物 = true AND 有黑色條紋 = trueTHEN 該動物是斑馬 =true .IF 蹄類動物 = true AND 有長脖子= true AND 有長腿 = true THEN 該動物是長頸鹿 =true .有毛發(fā)會吃肉有暗斑點有毛發(fā)會吃肉有暗斑點哺乳動物有毛發(fā)會吃肉有暗斑點哺乳動物食肉動物有毛發(fā)會吃肉有暗斑點哺乳動物食肉動物金錢豹該動物是金錢豹實例2

7、：農(nóng)產(chǎn)品專家系統(tǒng)規(guī)則庫：R1: IF 食物為綠色 = TURE THEN 它是農(nóng)產(chǎn)品 = TURE .R2: IF 食物為精包裝 = TURE THEN 它是高檔食品 = TURE .R3: IF 食物為冷凍食品或農(nóng)產(chǎn)品 = TURE THEN 它是易壞食品 = TURE .R4: IF 食物重5KG且價廉又不易壞食品 = TURE THEN 它是家庭通用食品 = TURE .R5: IF 食品易壞,食物重5KG = TURE THEN 它是牛肉 = TURE .R6: IF 食物重5KG,且為農(nóng)產(chǎn)品 = TURE THEN 它是西瓜 = TURE .數(shù)據(jù)庫初始值為“食物為綠色，重5KG”【正

8、向推理過程解析】：（1）第一次匹配，R1觸發(fā)，綜合數(shù)據(jù)庫更新數(shù)據(jù)為W1“它是農(nóng)產(chǎn)品，食物為綠色，重5KG”；（2）以W1為匹配數(shù)據(jù)，第二次匹配，R1、R3、R6觸發(fā)，R1已執(zhí)行，將其刪除，執(zhí)行R3，綜合數(shù)據(jù)庫更新數(shù)據(jù)為W2“它是農(nóng)產(chǎn)品，易壞食品，食物為綠色，重5KG”（3）以W2為匹配數(shù)據(jù)，第三次匹配，R1、R3、R5、R6觸發(fā)，R1、R3已執(zhí)行，將它們刪除，執(zhí)行R5，綜合數(shù)據(jù)庫更新數(shù)據(jù)為W3“它是農(nóng)產(chǎn)品，它是牛肉，易壞食品，食物為綠色，重5KG”，得出結(jié)論是牛肉，與事實相違，此步因R5的不精確導(dǎo)致推理出錯；（4）重復(fù)以W2為匹配數(shù)據(jù)，第三次匹配，R1、R3、R5、R6觸發(fā)， R1、R3、R5

9、刪除，執(zhí)行R6，綜合數(shù)據(jù)庫更新數(shù)據(jù)為W4“它是農(nóng)產(chǎn)品，它是西瓜，易壞食品，食物為綠色，重5KG”；（5）以W4為匹配數(shù)據(jù)，第四次匹配， R1、R3、R5、R6觸發(fā)， R1、R3、R5、R6都已執(zhí)行，全部刪除，所有規(guī)則匹配完畢，所以綜合數(shù)據(jù)庫W4“它是農(nóng)產(chǎn)品，它是西瓜，易壞食品，食物為綠色，重5KG”，得到問題的求解。 2、反向推理 反向推理(Reverse Reasoning)就是用戶或系統(tǒng)提出一些假設(shè)，然后系統(tǒng)來驗證這些假設(shè)的真假性。它的推理過程可以理解為從目標(biāo)出發(fā)，反向使用規(guī)則進行推理。其具體過程如下：1)  看假設(shè)是否在綜合數(shù)據(jù)庫當(dāng)中,若在，則假設(shè)成立，推理結(jié)束或進行

10、下一個假設(shè)的驗證，否則，進行下一步。2) 判斷這些假設(shè)是不是證據(jù)結(jié)點，若是，系統(tǒng)向用戶提問。否則進入下一步。3)找出結(jié)論部分包含這些假設(shè)的規(guī)則，把這些規(guī)則的所有前提作為新的假設(shè)。重復(fù)1、2、3步。 哺乳動物食肉動物該動物是金錢豹該動物用乳汁哺育幼子？該動物會吃肉？有暗斑點？3、不精確推理 不確定推理，又稱不精確推理（Inexact Reasoning）,是指由于證據(jù)的不確定、規(guī)則的不確定或研究方法的不確定，導(dǎo)致推理的結(jié)果的不確定。表示不確定信息的基本思想就是：將推理過程中所涉及的“事實”和“規(guī)則”都賦上一個“可信度因子”，即事實或規(guī)則的確信程度?？尚哦纫蜃右话憧梢匀￠]區(qū)間1,1中的任

11、何一個值，如果完全確定的話可信度因子就是1，完全否定則取1。通常我們用CF來表示可信度。例如，規(guī)則： ifAthenB CF(B,A)設(shè)：CF（A）表示前提條件A的可信度；CF（B）表示結(jié)論B的可信度；CF（B，A）表示從A推出B的可信度（可能性），即該規(guī)則的可信度。n  前提為單個條件時CF（B）= CF(B,A)·CF(A)例如，規(guī)則的可信度為100%，即CF（B，A）=1，則CF（B）=CF（A）。 【前提條件以“AND”連接時】如果前提A以“AND”連接了多個條件，例如A（A1ÇA2ÇA3），則取前提條件中可信度的最小值作為A的可信度。CF（A）

12、=CF（A1ÇA2ÇA3）min(CF(A1),CF(A2),CF(A3)CF(B)=CF(B,A)·CF(A)= =CF(B,A)·min(CF(A1),CF(A2),CF(A3) 【前提條件以“OR”連接時】如果前提A以“OR”連接了多個條件，例如A（A1 ÈA2ÈA3），則取多個條件中可信度的最大值作為A的可信度。CF（A）CF（A1ÈA2ÈA3）max(CF(A1),CF(A2),CF(A3)CF(B)=CF(B,A)·CF(A)= CF(B,A)·max(CF(A1),CF(A2),CF(A3) 例：試求得出結(jié)論“金錢豹”的可信度，即計算CF（金錢豹）。金錢豹哺乳動物食肉動物該動物用乳汁哺育幼子？0.8該動物會吃肉？0.9該動物有暗斑點？10.50.