第七章 专家系统知识表示与推理讲诉

第7章 专家控制系统教学内容首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。

然后讲授专家控制系统的工作原理，最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。

教学重点1．专家系统的概念，即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

将专家系统同控制理论和技术相结合，对系统进行控制形成专家控制系统。

把专家系统作为控制器称为专家控制器。

专家系统的基本组成，即由知识库、推理机、解释接口等组成。

2．专家控制系统工作原理。

专家系统设计的基本步骤：认识和阶段化概念，实现阶段，获取知识、构造外部知识库，调试和检验阶段。

教学难点专家系统的工作原理、知识的表示和获取，专家系统的设计。

教学要求1．了解专家系统的概念，理解专家控制系统、专家控制器的概念。

2．掌握专家系统的特征、组成和基本类型。

3．理解专家控制系统的工作原理。

知识的表示和获取。

4．掌握建立专家系统的步骤。

5．了解专家控制器的组成，专家控制器的设计原则。

7.1 概述7.1.1 专家系统的起源与发展人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件，用以“智能化”的处理、解决实际问题。

60年代，科学家们试图通过找到解决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程，并将这些方法用于通用目的的程序中。

然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多，对任何个别问题的处理能力似乎就越差。

后来，科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。

为使一个程序智能化，必须使其具有相关领域的大量高层知识。

为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作，导致专家系统这一新兴学科的兴起。

从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，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的问题。

1965年斯坦福大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统，首先使用了“专家系统”的概念。

人工智能中的知识表示与推理人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今科技领域的热门话题，它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。

而在AI的核心技术中，知识表示与推理是至关重要的一环。

本文将探讨人工智能中的知识表示与推理，以及它们在实际应用中的意义和挑战。

一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。

在人工智能中，常用的知识表示方式有以下几种。

1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。

它将事物和关系抽象成逻辑符号，通过逻辑推理来达成目的。

例如，利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”，然后通过推理得出“Tom是猫，所以Tom喜欢鱼”。

2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。

图的节点代表事物，边代表事物之间的关系。

例如，使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”，节点Tom指向节点Jerry，表示Tom是Jerry的朋友。

3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法，它将知识以概念和关系的形式进行表达。

概念节点代表事物，关系边代表事物之间的关系。

例如，利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”，节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。

二、推理推理是指根据已知的事实和规则，通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。

在人工智能中，常用的推理方法有以下几种。

1.前向推理前向推理是从已知的事实出发，应用规则和逻辑推理，逐步推导得出结论的过程。

它从已知事实出发，逐级扩展，直到无法再得到新结论为止。

2.后向推理后向推理是从目标出发，逐步向前推导，找出能够满足目标的事实和规则。

它逆向推理，直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。

3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时，通过概率推断得到结论的方法。

它可以用于处理模糊、不确定的情况，通过概率模型计算出结论的概率。

三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用，下面以几个典型的应用为例进行介绍。

人工智能中的知识表示与推理在人工智能领域中，知识表示和推理是两个核心概念。

知识表示是指将现实世界的信息以某种形式存储在计算机系统中，以便机器能够理解和处理这些信息。

推理则是指机器通过对已有知识进行逻辑推导和推理，从而得出新的结论或解决问题的方法。

本文将深入探讨人工智能中的知识表示与推理的关键技术和应用。

一、知识表示的方法1.1 逻辑表示法逻辑表示法是一种基于命题逻辑或谓词逻辑的知识表示方法。

它将知识以逻辑形式表示，并采用规则和推理机制进行推理和推断。

逻辑表示法的优势在于形式化严谨，容易理解和扩展。

但是，当知识变得复杂和庞大时，逻辑表示法的推理效率会受到限制。

1.2 语义网络表示法语义网络表示法是将知识以节点和边的形式构建成图谱，节点表示概念或实体，边表示概念之间的关系。

语义网络表示法可以灵活地表示知识的层次结构和关联关系，适用于知识表示和语义推理。

1.3 产生式规则表示法产生式规则表示法是一种基于规则的知识表示方法。

它将知识以条件-动作规则的形式表示，当满足某个条件时，执行相应的动作或推理过程。

产生式规则表示法适用于专家系统等领域，能够灵活地处理复杂的逻辑和推理过程。

二、推理技术2.1 基于逻辑的推理基于逻辑的推理是指通过逻辑规则和推理机制进行推理。

其中，前向推理是从已知的事实和规则出发，逐步推导得出结论或解决问题；后向推理是从目标或结论出发，逆向搜索已知的事实和规则，找到满足条件的解决方法。

基于逻辑的推理能够根据已有的知识和规则进行推导，但受限于知识的形式化和推理的效率。

2.2 基于概率的推理基于概率的推理是指通过概率模型和推理算法进行推理。

它利用概率论的方法处理不确定性和不完全信息，能够根据概率模型对事件进行预测和推断。

基于概率的推理在机器学习和数据挖掘领域得到广泛应用，能够处理大规模的数据集和复杂的推理任务。

2.3 基于模型的推理基于模型的推理是指通过构建和利用模型进行推理。

模型可以是统计模型、物理模型、认知模型等，通过建立模型与实际世界之间的映射关系，进行推理和预测。

专家系统原理
专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，具有模拟领域专家知识和推理能力的特点。

其原理主要包括知识表示与推理、知识获取与存储、知识推理与解释三个方面。

知识表示与推理是专家系统的核心原理之一。

专家系统通过将领域专家的知识抽象为一系列规则、概念和事实，以规则为基础进行推理和解决问题。

知识表示可以使用逻辑规则、产生式规则或者基于规则的框架表示，以捕捉专家的领域知识。

知识获取与存储是专家系统的重要组成部分。

知识获取是指从领域专家或相关资源中获取专家知识，并将其转化为计算机可理解的形式。

知识存储则是将获取的知识进行组织、分类和存储，以便专家系统能够高效地检索和利用知识。

知识推理与解释是专家系统的推理机制。

在专家系统中，推理引擎根据用户提供的问题和已知的领域知识，通过推理过程来解决问题或做出决策。

推理过程可以基于规则的前向推理、后向推理、逆向推理等方法，通过模拟专家的推理能力来求解问题。

除了以上的基本原理，专家系统还可以包括解释器、界面和知识库等组件。

解释器用于解释和理解用户的问题或输入，界面则提供用户与专家系统的交互界面，而知识库则存储了专家系统所需要的领域知识。

总体而言，专家系统通过模拟领域专家的知识和推理过程，实
现了在特定领域中做出决策和解决问题的能力。

这种基于知识的推理方法使得专家系统成为了一种重要的人工智能应用技术。

人工智能中的知识表示与推理技术近年来，人工智能领域取得了长足的发展，其中知识表示与推理技术在该领域中起着至关重要的作用。

知识表示与推理技术是指将现实世界的知识转化为计算机能够理解和处理的形式，并基于这些知识进行推理和决策的一种方法。

本文将介绍人工智能中的知识表示与推理技术的基本原理和应用。

一、知识表示1. 逻辑表示法逻辑表示法是一种基于逻辑符号和规则的知识表示方法。

它使用命题逻辑、一阶逻辑或高阶逻辑来描述现实世界中事实之间的关系。

逻辑表示法能够准确地描述和推理复杂的逻辑关系，但在处理不确定性和模糊性方面存在困难。

2. 语义网络语义网络是一种将知识表示为节点和边的图结构的方法。

每个节点表示一个概念或对象，边表示它们之间的关系。

语义网络能够直观地表示知识之间的关联，但在处理大规模知识和复杂推理方面存在难题。

3. 本体论本体论是一种基于概念的知识表示方法。

本体是对一组相关概念及其之间关系的形式化描述。

本体论使用术语、属性和关系来表示概念之间的联系，能够处理领域的复杂知识，并支持推理和查询操作。

二、推理技术1. 逻辑推理逻辑推理是基于逻辑规则和公理的推理方法。

它通过应用逻辑运算和推理规则，从给定的前提中得出结论。

逻辑推理能够准确地推断出逻辑上的正确结论，但在处理复杂问题和处理不确定性方面存在一定局限性。

2. 机器学习机器学习是一种通过从数据中学习知识的方法。

它使用统计模型和算法来推断和预测，从而实现智能决策。

机器学习可以根据训练数据中的模式和规律进行推理，可以处理大规模和复杂的知识。

3. 知识图谱知识图谱是一种以图形结构组织知识的技术。

它将实体、属性和关系表示为节点和边，并使用语义标签对它们进行描述。

知识图谱能够提供语义丰富的知识表示和推理，支持深入查询和推理。

三、知识表示与推理技术的应用1. 自然语言处理知识表示与推理技术在自然语言处理中起着重要作用。

通过将自然语言转化为机器可理解的形式，可以实现对文本的深入理解和语义分析，从而提高机器对自然语言的处理能力。

人工智能中的知识表示与推理技术人工智能中的知识表示和推理技术是人工智能领域中的两个重要方面。

知识表示是指将事物、概念、关系等抽象的信息以某种形式进行表达和存储的过程。

推理技术是指利用已有的知识进行逻辑上的推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题的过程。

本文将介绍人工智能中常用的知识表示与推理技术，并探讨其在人工智能应用中的重要性和应用场景。

一、知识表示技术1.逻辑表示逻辑表示是一种使用逻辑语言描述知识的方法。

其中，一阶逻辑是最常用的逻辑表示形式，它使用谓词逻辑描述事实、规则和约束等知识。

二阶逻辑和高阶逻辑则更为复杂，可以用于表示更复杂的知识和关系。

2.语义网络语义网络是使用图结构表示知识的一种方式，其中节点表示概念或实体，边表示概念或实体之间的关系。

语义网络可以用于表示结构化的知识，并且方便进行关系的推理和查询。

3.本体论本体论是一种用于描述和组织领域知识的方式，它定义了一种公共的、精确的术语和概念的语义结构。

本体论可以用于知识的共享和交流，同时也能够支持知识的推理和查询。

4.语义表达语义表达是一种使用语义标记和符号描述知识的方法。

常见的语义表达方法包括基于XML的标记语言、RDF和OWL等语义描述语言。

语义表达可以使计算机理解和处理知识，从而支持知识的推理和应用。

二、推理技术1.基于规则的推理基于规则的推理是最常见的推理方法之一，它使用一组规则来描述知识和推理过程。

推理引擎根据这些规则对已有的知识进行逻辑推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题。

2.神经网络推理神经网络推理是利用神经网络模型进行推理和决策的方法。

神经网络通过学习和迭代更新权重，可以对输入数据进行分类、预测和推理。

神经网络推理在图像、语音和自然语言处理等领域有广泛应用。

3.不确定推理不确定推理是一种处理不完全或不确定信息的推理方法，它考虑到知识的不完整性、不确定性和不一致性。

常用的不确定推理方法包括贝叶斯网络、模糊逻辑和模糊推理等。

“知识表示与知识推理”知识体的教学设计知识表示与知识推理是智能信息处理的基础。

从人工智能的角度看，知识是构成智能的基础，人类的智能行为依赖于利用已有的知识进行分析、猜测、判断和预测等。

当人们希望计算机具有智能行为时，首先需要在计算机上表达人类的知识，然后再告诉计算机如何像人一样地利用这些知识。

自从人工智能领域诞生以来，知识表示与知识推理就一直是其中最为重要的子领域。

经过五十多年的发展，知识表示与知识推理领域的许多研究内容、研究方法和研究成果已经深深渗入到计算机科学，进而对计算机学科的发展产生了深远的影响。

例如，在C++、Java等面向对象程序设计语言中，“继承”这一最为核心的技术就来源于知识表示与知识推理。

再如，在软件自动化领域，许多程序规格语言和程序验证技术都借鉴了知识表示与知识推理领域的Prolog语言等研究成果。

从工程开发的角度看，专家系统、智能搜索引擎、智能控制系统、智能诊断系统、自动规划系统等具有所谓智能特征的系统都或多或少地依赖于知识表示与知识推理技术。

因此，对于计算机专业的学生来说，学习知识表示与知识推理方面的课程，对于今后在相关领域从事系统开发和科学研究都大有裨益。

在ACM与IEEE-CS联合攻关组制订的计算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知识表示与知识推理得到了高度重视。

CC2001给出的计算机科学知识体由14个知识领域组成：在其中的IS(Intelligent Systems)知识领域中，关于知识表示与知识推理的内容占据了10个知识单元中的2个，即知识单元“(Is3)知识表示与推理”以及知识单元“(IS5)高级知识表示与推理”。

在ACM和IEEE-CS 进一步修订后的计算机科学教程CS2008(Computer Science Curriculum 2008)中，知识表示与知识推理同样得到了高度重视。

此外，在我国高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的计算机专业规范中，上述的IS3和IS5两个知识单元被全部包括到计算机科学专业的核心课程“人工智能”中。

人工智能中的知识表示与推理方法人工智能（AI）是一门研究如何使计算机执行人类智力任务的学科。

其中，知识表示与推理方法是AI的重要领域之一。

知识表示是指将世界上的知识以一种计算机可以理解的形式表达出来，而推理方法则是通过对这些知识的推理和推断来达到一定的目的。

本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法，包括不同的知识表示方法、推理的基本过程、以及推理任务中的一些常见挑战和解决方法。

一、知识表示方法知识表示是人工智能领域的一个核心问题，因为计算机需要以某种方式来存储和处理世界上的各种信息和知识。

在AI中，有多种知识表示方法，其中包括谓词逻辑、产生式规则、框架、语义网络、本体论等。

1.谓词逻辑谓词逻辑是一种使用谓词和变量来表达陈述的逻辑形式。

在谓词逻辑中，通过定义谓词和它们之间的关系以及变量的取值范围来表示知识。

谓词逻辑具有丰富的表达能力，可以描述丰富的知识和复杂的推理规则。

2.产生式规则产生式规则是一种使用条件-动作对来表示知识和推理规则的方法。

在产生式规则中，由条件部分和动作部分组成的规则可以描述丰富的知识和推理过程。

产生式规则通常用于专家系统等领域。

3.框架框架是一种使用槽位和值对来表示对象属性和关系的方法。

在框架中，通过定义对象和对象之间的属性和关系来表达知识。

框架具有良好的结构化表达能力，可以描述复杂的现实世界知识。

4.语义网络语义网络是一种使用节点和边来表示概念和关系的方法。

在语义网络中，节点表示概念，边表示概念之间的关系，通过构建网络来表示知识。

语义网络具有良好的图形表达能力，可以描述复杂的知识结构。

5.本体论本体论是一种使用概念、属性和关系来表示知识的方法。

在本体论中，通过定义概念和它们之间的属性和关系来表达知识。

本体论通常用于语义网和语义搜索等领域。

以上所述的知识表示方法各有优点和局限性，可以根据不同的应用场景和需求来选择合适的方法。

二、推理方法推理是人工智能中的一个核心问题，它是通过对知识和规则的处理和推理来达到一定的目的。

人工智能中的知识表示与推理方法在人工智能领域中，知识表示和推理方法是至关重要的概念。

它们为计算机系统提供了获取、存储和运用知识的能力，使得机器能够模拟人类的思维过程。

本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法，并介绍它们在不同领域的应用。

一、知识表示方法知识表示是指将现实世界的信息转化为计算机可以理解和处理的形式。

在人工智能中，常用的知识表示方法包括逻辑表示、语义网络、框架表示和产生式规则等。

1. 逻辑表示逻辑表示是一种基于数学逻辑的知识表示方法，它通过谓词逻辑和一阶逻辑等形式来表示事实、规则和推理过程。

逻辑表示能够提供精确的语义表达，使机器能够进行逻辑推理和证明。

2. 语义网络语义网络是一种用图形方式表示知识的方法，其中节点表示概念，边表示概念之间的关系。

语义网络可以用于表示实体的属性、关系和层次结构等。

通过遍历语义网络，机器可以进行基于关联的推理和知识检索。

3. 框架表示框架表示是一种以槽-值结构表示知识的方法，其中槽表示对象的属性或特征，值表示属性的取值。

框架表示可以用于表示复杂的实体和概念之间的关系，提供结构化的知识存储和推理能力。

4. 产生式规则产生式规则是一种基于规则的知识表示方法，它由条件和结论组成，当条件满足时，触发规则执行相应的结论。

产生式规则可以用于表示专家系统的知识库和推理引擎，实现基于规则的推理和决策。

二、推理方法推理方法是指根据已有的知识和事实进行推断和推理的过程。

在人工智能中，常用的推理方法包括逻辑推理、概率推理和基于规则的推理等。

1. 逻辑推理逻辑推理是一种基于逻辑规则和规则推导的推理方法，它可以根据已知的事实和规则推导出新的结论。

逻辑推理可以通过正向推理和反向推理来进行，通过推理引擎的支持，可以实现复杂的逻辑推理过程。

2. 概率推理概率推理是一种基于概率模型和统计方法的推理方法，它可以根据已知的概率信息和条件概率推断出新的概率。

概率推理在不确定性问题和模糊推理中具有广泛的应用，如机器学习和数据挖掘等领域。

专家系统的原理及应用前言专家系统是一种基于人工智能的计算机系统，它通过模拟人类专家的知识和推理能力，为用户提供专业化的问题解答和决策支持。

专家系统利用领域专家的知识和经验，通过推理和解释，产生针对特定问题的合理解决方案。

本文将介绍专家系统的原理和应用，以帮助读者深入了解这一领域的知识。

1. 专家系统的原理专家系统的原理主要包括知识表示、推理机制和解释与学习。

1.1 知识表示在专家系统中，知识是通过规则的形式进行表示的。

规则是由领域专家提供的，它们描述了特定问题的解决步骤和推理过程。

专家系统的知识通常由规则库组成，每个规则由条件和结论组成。

推理机通过匹配规则库中的规则进行推理，从而得出问题的解决方案。

1.2 推理机制推理是专家系统的核心功能，它通过应用知识和推理规则，从输入的问题描述中推导出相应的结论。

推理机制通常包括正向推理和反向推理。

正向推理是从已知事实和规则出发，逐步推导出结论；反向推理是从目标结论出发，逆向推导得出问题的解决方案。

1.3 解释与学习专家系统不仅能够给出问题的解答，还能够解释其推理过程和结果。

解释功能可以增加用户对专家系统的信任和理解，提高用户对系统的接受度。

专家系统还可以通过学习功能不断完善和更新自己的知识库，以提高自身的专业水平和能力。

2. 专家系统的应用专家系统在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个典型的应用领域。

2.1 医疗诊断专家系统在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。

它可以基于医学专家的知识，帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。

专家系统通过分析病人的症状和病史，与知识库中的医学知识进行匹配，得出准确的诊断结果和治疗建议。

2.2 金融投资专家系统在金融领域的应用主要集中在投资决策和风险评估方面。

它可以基于金融专家的经验和投资规则，帮助投资人进行投资决策和风险管理。

专家系统通过分析市场数据和投资者的需求，推荐适合的投资组合和风险控制策略。

2.3 工业控制专家系统在工业控制领域的应用主要包括设备故障诊断和生产过程优化等方面。

第七章 推理决策系统时间估计模型在混合事件动态系统仿真中，专家系统是作为决策环节，服从于整个系统的运行，因而研究专家系统的推理时间就有其必要性。

专家系统推理时间与其推理模式、知识库结构、计算机性能以及其支持语言等若干因素有关。

本章针对知识库结构，分别研究了自然排列知识库专家系统与优先排列知识库专家系统的推理时间问题，利用时间齐次马尔可夫链为专家系统知识库进行了建模，并给出了相应的时间估计模型。

在对优先排列知识库专家系统研究中，给出了其排列准则及其实现方法。

本章还研究了连续推理下的专家系统时间估计模型，并将它与前面两种模型进行了分析比较。

最后,给出了上述模型的计算量分析与模型计算的实现,为复杂系统控制及实时仿真提供理论依据。

§7.1 引 言在人工智能领域中经常用树来表示问题的状态空间，树的根表示问题的父目标，树的各级结点表示问题的不同状态即子目标，树的分支表示解的路径。

所以问题的求解就变成了状态空间的搜索，因此，表示问题状态空间的树就成为了一棵搜索树。

求解一个问题就是将一个复杂问题化解为一组比较简单的规则，再利用推理的方法去完成。

在用Prolog 开发的专家系统中[17][53]，Prolog知识库中所有状态的全体称为状态空间，把每一个状态看成一个结点。

若一个结点的状态在某个智能算法作用下变成另一个结点的状态，则这两个结点就是一条代表该算法的有向弧，这样，整个状态空间就组成了一个有向图。

问题求解一般旨在找出一条从初始状态通往目标状态的路径。

一个专家系统开发出来后，需要对其进行试验与评价[35][53-55]。

所谓试验通常是通过一些实验来观察系统的反应是否符合应有结果，而评价则是要对专家系统整个工作作出一个量的判断。

因此试验是评价的基础，对专家系统的评价总是通过对其试验来完成的。

试验结果不仅可以决定系统性能的优劣，更重要的是可以作为对它进行修改和完善的依据或出发点。

对专家系统的评价内容主要有：专家系统推理的结果是否正确；专家系统界面友好程度如何；专家系统推理的效率如何；专家系统的开发成本如何。