专家系统及其在教育中的应用研究
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2013年 06 月 20 日
专家系统及其在教育中的应用研究
摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。
关键字：人工智能；专家系统；ITES；ICAI；IDSS
一、引言
信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化的发展。
系统医学的研究及其应用
随着科技的进步和生物学的发展，系统医学这个新兴领域也随之兴起。它是一门综合性的学科，将系统生物学、信息技术、数学建模、统计学等多种学科应用于医学。它的研究涵盖了从基因水平到整个生物体的多层次、多维度的分析，旨在揭示疾病的发生机理、病理生理和治疗策略，并为临床医学提供更为精准、高效的治疗方法。
研究内容
系统医学的研究内容非常广泛，从基础研究到临床应用都有涉及。关键课题包括：
1.系统生物学
使用大规模测量技术对生物学系统进行建模与分析，可以揭示生物学系统的真实情况及其生物学规律。研究对象主要包括基因调控网络、代谢通路、蛋白质互作网络等，借助于大数据技术和计算机算法可以揭示其内部运作机制并预测其在生理和病理状态下的变化情况。
2.生物医学图像分析
通过图像处理技术对组织、器官和整个生物体进行全方位的分析和量化，可以得到关于生理状态和疾病状态的信息，为临床医学诊断和治疗提供帮助。
3.个性化医学
根据遗传、环境、生活方式等多个因素，对患者进行个性化的医疗策略设计，融合各种医学技术，建立个性化的医学模型，提高诊断与治疗的效果和质量。
研究案例
为了更好地了解系统医学的实际应用效果，以下是几个典型的应用案例：
1.人类基因组计划（HGP）
2003年，人类基因组计划的完成标志着系统生物学研究的重大进展。HGP使用了高通量测序等新技术对人类25,000个基因进行了测序分析，揭示了人类基因之间的相互关系，提示了人类健康和疾病之间的关联。
2.帕金森病的诊治
通过对帕金森病的治疗用药、手术、深脑刺激等多个领域的数据收集和大数据分析，系统医学研究发现，针对不同类型的帕金森病人，应该采用不同的治疗方式。这具有重要的临床指导意义。
3.如何帮助胶质瘤患者预测其治疗反应？
针对胶质瘤晚期患者，系统医学研究发现：利用基因组学、蛋白质组学，以及临床影像等多种科技手段的结合，可以帮助患者进行精准化的治疗，并预测患者是否能够获得更长时间的生存率。
专家系统
专家系统是基于人工智能技术开发的一种智能计算机系统，它能够模拟和复制人类专家在特定领域内的知识和经验，从而能够进行问题的分析、推理和解决。本文将介绍一些关于专家系统的基本概念、分类以及其在不同领域中的应用。
首先，我们来了解一下专家系统的基本概念。专家系统是一种模仿专家解决问题的计算机程序，它通过获取专家的知识和经验，建立相关的知识库和推理机制，从而能够自主地进行问题的分析和解决。专家系统通常由三部分组成：知识库（knowledge base）、推理机（inference engine）和用户接口（user interface）。知识库保存了专家的知识和经验，推理机利用这些知识和经验进行问题的推理和解决，而用户接口则提供了与用户交互的方式。
根据专家系统的分类方法，可以将其分为基于规则的专家系统（rule-based expert systems）和基于案例的专家系统（case-based
expert systems）。基于规则的专家系统通过使用一系列的规则来描述专家的知识和经验，然后使用这些规则进行问题的推理和解决。而基于案例的专家系统则是根据专家的经验案例来进行问题的处理和解决。这些案例包含了问题的描述和解决方法，系统可以通过比较新问题和已有案例的相似度，来找到最佳的解决方案。
在不同领域中，专家系统都有着广泛的应用。在医学领域中，专家系统可以帮助医生诊断各种疾病和制定治疗方案。通过分析患者的症状和病历，专家系统可以根据专家的知识和经验给出准确的诊断结果和治疗建议。在工程领域中，专家系统可以用于辅助设计和优化工程方案。通过分析工程问题的各种参数和限制条件，专家系统可以提供最佳的设计解决方案，从而提高工程效率和质量。
除了医学和工程领域，专家系统在金融、法律、环境保护等多个领域都有应用。在金融领域中，专家系统可以用于股票交易和投资决策。通过分析市场数据和专家的投资经验，专家系统可以帮助投资者进行投资决策，提高投资的成功率和收益率。在法律领域中，专家系统可以用于法律咨询和案件分析。通过分析法律文本和专家的法律知识，专家系统可以给出准确的法律意见和解释。在环境保护领域中，专家系统可以用于分析和预测环境问题。通过分析环境监测数据和环境专家的知识，专家系统可以帮助制定环境保护措施，预防和应对环境问题的发生。
医学专家系统设计
1医学专家系统的进展历程
早在1954年,美国的钱家其已将计算机应用于放射治疗,计算剂量分布和制定治疗规划;1959年,美国的Ledley等首次将数学模型引入临床医学,提出了可将布尔代数和Bayes定理作为计算机诊断的数学模型,并以此诊断了一组肺癌病例,开创了计算机帮助诊断的先例;1966年,Ledley首次提出“计算机帮助诊断”(computeraideddiagnosis,CAD),形成了计量医学;1976年,美国斯坦福大学的Short-liffe等研制胜利了闻名的用于鉴别细菌感染及治疗的医学专家系统MYCIN,建立了一整套专家系统的开发理论;1982年,美国匹兹堡大学的Miller等发表了闻名的Internist-I内科计算机帮助诊断系统,其学问库中包含了572种疾病,约4500种病症;1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的“解释”软件,包含有2200种疾病和5000种病症。
2医学专家系统的组成
专家系统是基于学问的系统(Knowledge-BesedSystem)。一个完整的医学专家系统应由学问库(Knowledge-Base)、数据库(DataBase)、推理机(InferenceEngine)、学问猎取模块(Knowledge-AcpuisitionModule)和解释接口(Explana-toryInterface)组成。学问库中存放系统求解问题所需
求的学问,数据库用来存储初始证据和推理过程中得到的各种中间信息,推理机是一组程序,用来掌握和协调整个系统,它通过输入的数据,利用学问库的原有学问按肯定的推理策略解决所提出的问题。学问猎取模块就是学习模块,它为修改和扩大学问库存的原有学问供应相应的手段。解释接口是用户与专家系统交互的环节,负责对推理给出必要的解释,便于用户了解推理过程,为用户向系统学习和所作所为系统供应便利,具有解释功能是专家系统区分于其它计算机程序的标志。目前,已有一些学问表示型的医疗诊断专家系统。
