人工智能習(xí)題答案_第6章_專家系統(tǒng)方案

1、第六章 專家系統(tǒng)6-1 什么叫做專家系統(tǒng)?它具有哪些特點與優(yōu)點?專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，其部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。也就是說，專家系統(tǒng)是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。特點：(1) 啟發(fā)性專家系統(tǒng)能運(yùn)用專家的知識與經(jīng)驗進(jìn)行推理、判斷和決策(2) 透明性專家系統(tǒng)能夠解釋本身的推理過程和回答用戶提出的問題，以便讓用戶能夠了解推理過程

2、，提高對專家系統(tǒng)的信賴感。(3) 靈活性專家系統(tǒng)能不斷地增長知識，修改原有知識，不斷更新。優(yōu)點：(1) 專家系統(tǒng)能夠高效率、準(zhǔn)確、周到、迅速和不知疲倦地進(jìn)行工作。(2) 專家系統(tǒng)解決實際問題時不受周圍環(huán)境的影響，也不可能遺漏忘記。(3) 可以使專家的專長不受時間和空間的限制，以便推廣珍貴和稀缺的專家知識與經(jīng)驗。(4) 專家系統(tǒng)能促進(jìn)各領(lǐng)域的發(fā)展，它使各領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)知識和經(jīng)驗得到總結(jié)和精煉，能夠廣泛有力地傳播專家的知識、經(jīng)驗和能力。(5) 專家系統(tǒng)能匯集多領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗以及他們協(xié)作解決重大問題的能力，它擁有更淵博的知識、更豐富的經(jīng)驗和更強(qiáng)的工作能力。(6) 軍事專家系統(tǒng)的水平是一個國家國

3、防現(xiàn)代化的重要標(biāo)志之一。(7) 專家系統(tǒng)的研制和應(yīng)用，具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。(8) 研究專家系統(tǒng)能夠促進(jìn)整個科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。專家系統(tǒng)對人工智能的各個領(lǐng)域的發(fā)展起了很大的促進(jìn)作用，并將對科技、經(jīng)濟(jì)、國防、教育、社會和人民生活產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)的影響。6-2 專家系統(tǒng)由哪些部分構(gòu)成?各部分的作用為何?(1) 知識庫(knowledge base)知識庫用于存儲某領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的專門知識，包括事實、可行操作與規(guī)則等。(2) 綜合數(shù)據(jù)庫(global database)綜合數(shù)據(jù)庫又稱全局?jǐn)?shù)據(jù)庫或總數(shù)據(jù)庫，它用于存儲領(lǐng)域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)(信息)，即被處理對象的一些當(dāng)前事實。 (

4、3) 推理機(jī)(reasoning machine)推理機(jī)用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序，使整個專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作。推理機(jī)能夠根據(jù)知識進(jìn)行推理和導(dǎo)出結(jié)論，而不是簡單地搜索現(xiàn)成的答案。(4) 解釋器(explanator)解釋器能夠向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為，包括解釋推理結(jié)論的正確性以及系統(tǒng)輸出其它候選解的原因。(5) 接口(interface)接口又稱界面，它能夠使系統(tǒng)與用戶進(jìn)行對話，使用戶能夠輸入必要的數(shù)據(jù)、提出問題和了解推理過程及推理結(jié)果等。系統(tǒng)則通過接口，要求用戶回答提問，并回答用戶提出的問題，進(jìn)行必要的解釋。6-3 建造專家系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟是什么?是否擁有大量知識是專家系

5、統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵，因而知識表示就成為設(shè)計專家系統(tǒng)的關(guān)鍵(1) 設(shè)計初始知識庫問題知識化, 知識概念化, 概念形式化, 形式規(guī)則化, 規(guī)則合法化(2) 原型機(jī)(prototype)的開發(fā)與試驗建立整個系統(tǒng)所需要的實驗子集，它包括整個模型的典型知識，而且只涉及與試驗有關(guān)的足夠簡單的任務(wù)和推理過程(3) 知識庫的改進(jìn)與歸納反復(fù)對知識庫及推理規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)試驗，歸納出更完善的結(jié)果6-4 專家系統(tǒng)程序與一般的問題求解軟件程序有何不同?開發(fā)專家系統(tǒng)與開發(fā)其它軟件的任務(wù)有何不同?一般應(yīng)用程序與專家系統(tǒng)的區(qū)別在于：前者把問題求解的知識隱含地編入程序，而后者則把其應(yīng)用領(lǐng)域的問題求解知識單獨(dú)組成一個實體，即為知識庫

6、。知識庫的處理是通過與知識庫分開的控制策略進(jìn)行的。更明確地說，一般應(yīng)用程序把知識組織為兩級：數(shù)據(jù)級和程序級；大多數(shù)專家系統(tǒng)則將知識組織成三級；數(shù)據(jù)、知識庫和控制。 在數(shù)據(jù)級上，是已經(jīng)解決了的特定問題的說明性知識以及需要求解問題的有關(guān)事件的當(dāng)前狀態(tài)。在知識庫級是專家系統(tǒng)的專門知識與經(jīng)驗。是否擁有大量知識是專家系統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵，因而知識表示就成為設(shè)計專家系統(tǒng)的關(guān)鍵。在控制程序級，根據(jù)既定的控制策略和所求解問題的性質(zhì)來決定應(yīng)用知識庫中的哪些知識。6-5 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)是如何工作的？其結(jié)構(gòu)為何？系統(tǒng)的主要部分是知識庫和推理引擎。知識庫由謂詞演算事實和有關(guān)討論主題的規(guī)則構(gòu)成。"知識工程師

7、"與應(yīng)用領(lǐng)域的專家共同工作以便把專家的相關(guān)知識表示成一種形式，由一個知識采集子系統(tǒng)協(xié)助，輸入到知識庫。推理引擎由所有操縱知識庫來演繹用戶要求的信息的過程構(gòu)成-如消解、前向鏈或反向鏈。用戶接口可能包括某種自然語言處理系統(tǒng)，它允許用戶用一個有限的自然語言形式與系統(tǒng)交互。也可是用帶有菜單的圖形接口界面。解釋子系統(tǒng)分析被系統(tǒng)執(zhí)行的推理結(jié)構(gòu)，并把它解釋給用戶。 6-6 基于框架的專家系統(tǒng)與面向目標(biāo)編程有何關(guān)系？其結(jié)構(gòu)有何特點？其設(shè)計任務(wù)是什么？基于框架的專家系統(tǒng)采用了面向目標(biāo)的編程技術(shù)，以提高系統(tǒng)的能力和靈活性。它們共享許多特征。面向目標(biāo)的編程其所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)均以目標(biāo)形式出現(xiàn)，每個目標(biāo)含有兩種基

8、本信息：描述目標(biāo)的信息和說明目標(biāo)能做什么的信息。面向目標(biāo)的編程為表示實際世界目標(biāo)提供了一種自然的方法。應(yīng)用專家系統(tǒng)的術(shù)語來說，每個目標(biāo)具有述性知識和過程知識。結(jié)構(gòu)的主要特點在于基于框架的專家系統(tǒng)采用框架而不是規(guī)則來表示知識?？蚣芴峁┮环N比規(guī)則更豐富的獲取問題知識的方法，不僅提供某些目標(biāo)的包描述，而且還規(guī)定了該目標(biāo)如何工作。開發(fā)基于框架的專家系統(tǒng)的主要任務(wù)有(1) 定義問題(對問題和結(jié)論的考察與綜述)(2) 分析領(lǐng)域(定義事物，事物特征，事件和框架結(jié)構(gòu))(3) 定義類及其特征(4) 定義例及其框架結(jié)構(gòu)(5) 確定模式匹配規(guī)則(6) 規(guī)定事物通信方法(7) 設(shè)計系統(tǒng)界面(8) 對系統(tǒng)進(jìn)行評價(9)

9、 對系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)展，深化和擴(kuò)寬知識。6-7 為什么要提出基于模型的專家系統(tǒng)？試述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)。有一種關(guān)于人工智能的觀點認(rèn)為：人工智能是對各種定性模型的獲得、表達(dá)及使用的計算方法進(jìn)行研究的學(xué)問。根據(jù)這一觀點，一個知識系統(tǒng)中的知識庫是由各種模型綜合而成的，而這些模型又往往是定性的模型。采用各種定性模型來設(shè)計專家系統(tǒng)，一方面它增加了系統(tǒng)的功能，提高了性能指標(biāo)，另一方面，可獨(dú)立地深入研究各種模型及其相關(guān)問題，把獲得的結(jié)果用于改進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計。學(xué)習(xí)示例網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法解釋器知識獲取知識庫推理機(jī)專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用戶6-8 新型專家系統(tǒng)有何特征？什么是分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)？新型專家系統(tǒng)的特征：

10、(1) 并行與分布處理(2) 多專家系統(tǒng)協(xié)同工作(3) 高級語言和知識語言描述知識工程師只需用一種高級專家系統(tǒng)描述語言對系統(tǒng)進(jìn)行功能、性能及接口描述，并用知識表示語言描述領(lǐng)域知識，專家系統(tǒng)生成系統(tǒng)就能自動或半自動地生生所需的專家系統(tǒng)。(4) 具有自學(xué)習(xí)功能具有高級的知識獲取與學(xué)習(xí)功能(5) 引入新的推理機(jī)制除了能進(jìn)行演繹推理之外，還有歸納推理(聯(lián)想、類比)、非標(biāo)準(zhǔn)邏輯推理(非單調(diào)邏輯推理、加權(quán)邏輯推理)及各種基于不完全知識和模糊知識的推理。(6) 具有自糾錯和自完善能力(7) 先進(jìn)的智能人機(jī)接口理解自然語言，實現(xiàn)語聲、文字、圖形和圖像的直接輸入輸出是如今人們對智能計算機(jī)提出的要求。分布式專家系

11、統(tǒng)具有分布處理的特征，能把一個專家系統(tǒng)的功能經(jīng)分解以后分布到多個處理器上去并行地工作，從而有總體上提高系統(tǒng)的處理效率。它可以工作在緊耦合的多處理器系統(tǒng)環(huán)境中，也可工作在松耦合的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，其總體結(jié)構(gòu)在很大程度上依賴于其所在的硬件環(huán)境。協(xié)同式專家系統(tǒng)又稱為“群專家系統(tǒng)”，是一個能綜合若干個相近領(lǐng)域或一個領(lǐng)域的多個方面的子專家系統(tǒng)互相協(xié)作，共同解決一個更廣領(lǐng)域問題的專家系統(tǒng)。是克服一般專家系統(tǒng)的局限性的重要途徑。它不著重于處理的分布和知識的分布，而是更強(qiáng)調(diào)子系統(tǒng)間的協(xié)同合作。它并不一定要求有多個處理機(jī)的硬件環(huán)境，而且一般都是在同一個處理機(jī)上實現(xiàn)各子專家系統(tǒng)的。6-9 在設(shè)計專家系統(tǒng)時，應(yīng)考慮

12、哪些技術(shù)？(1) 具有可靠知識與數(shù)據(jù)的小搜索空間問題數(shù)據(jù)可靠(無噪聲、無錯誤、不丟失、不多余)和知識可靠(不出現(xiàn)假的、近似的或推測性的結(jié)論)，決定了系統(tǒng)具有單調(diào)性并可采用單路推理路線。而小搜索空間的問題一般允許采用窮舉搜索策略。(2) 不可靠的數(shù)據(jù)或知識這種情況應(yīng)采用概率推理、模糊推理、不可靠數(shù)據(jù)的精確推理方法或?qū)ｉT的不確定性推理技術(shù)。(3) 時變數(shù)據(jù)一般要涉及時間推理技術(shù)，推理過程要求較復(fù)雜的表示法。(4) 大搜索空間的問題一般要引入啟發(fā)式搜索策略或采用分層體系結(jié)構(gòu)，來降低求解過程的復(fù)雜程度。對大空間的問題通常還要根據(jù)具體問題的特征采取相應(yīng)的對策。6-10 什么是建造專家系統(tǒng)的工具?你知道哪

13、些專家系統(tǒng)工具，各有什么特點?專家系統(tǒng)開發(fā)工具是一些比較通用的工具，作為設(shè)計和開發(fā)專家系統(tǒng)的輔助手段和環(huán)境，以求提高專家系統(tǒng)的開發(fā)效率、質(zhì)量和自動化水平。專家系統(tǒng)工具是一種更高級的計算機(jī)程序設(shè)計語言。比一般的計算機(jī)高級語言具有更強(qiáng)的功能。主要分為骨架型工具(又稱外殼)、語言型工具、構(gòu)造輔助工具和支撐環(huán)境等4類。(1) 骨架型工具借用以前開發(fā)好的專家系統(tǒng)，將描述領(lǐng)域知識的規(guī)則從原系統(tǒng)中"挖掉"，只保留其獨(dú)立于問題領(lǐng)域知識的推理機(jī)部分，這樣形成的工具稱為骨架型工具，如EMYCIN、KAS以及EXPERT等。其控制策略是預(yù)先給定的，使用起來很方便，用戶只須將具體領(lǐng)域的知識明確地表

14、示成為一些規(guī)則就可以了。這樣，可以把主要精力放在具體概念和規(guī)則的整理上，從而大大提高了專家系統(tǒng)的開發(fā)效率。因其程序的主要骨架是固定的，除了規(guī)則以外，用戶不可改變?nèi)魏螙|西。使得骨架型工具的應(yīng)用圍很窄，只能用來解決與原系統(tǒng)相類似的問題。(2) 語言型工具提供給用戶的是建立專家系統(tǒng)所需要的基本機(jī)制，其控制策略也不固定于一種或幾種形式，用戶可以通過一定手段來影響其控制策略。因此，語言型工具的結(jié)構(gòu)變化圍廣泛，表示靈活，所適應(yīng)的圍要比骨架型工具廣泛得多。像OPS5、OPS83、RLL及ROSIE等，均屬于這一類工具。使用起來比較困難，用戶不易掌握，對于具體領(lǐng)域知識的表示也比骨架型工具困難一些，而且在與用戶的對話方面和對結(jié)果的解釋方面也往往不如骨架型工具。(3) 構(gòu)造輔助工具主要分2類，一類是設(shè)計輔助工具，典型的有AGE系統(tǒng)，另一類是知識獲取輔助