人工智能专家系统.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,教授系统概论,1.,教授系统概念,2.,教授系统基本结构,3.,教授系统开发,人工智能专家系统,第1页,教授系统概念,1.,什么是教授系统,教授系统是一个含有大量专门知识与经验程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，依据某领域一个或多个教授提供知识和经验，进行推理和判断，模拟人类教授决议过程，方便处理那些需要人类教授处理复杂问题，简而言之，教授系统是一个模拟人类教授处理领域问题计算机程序系统。,人工智能专家系统,第2页,教授系统概念,2.,教授系统与普通应用程序区分,前者把问题求解知识隐含地编入程序，而后者则把其应用领域问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。知识库处理是经过与知识库分开控制策略进行。更明确地说，普通应用程序把知识组织为两级：数据级和程序级；大多数教授系统则将知识组织成三级；数据、知识库和控制。,人工智能专家系统,第3页,教授系统概念,3.,教授系统类型,对教授系统能够按不一样方法分类。通常，能够按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见有解释型、预测型、诊疗型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。,人工智能专家系统,第4页,教授系统基本结构,1.,教授系统基本结构,教授系统基本结构,如图所表示，其中箭头方向,为数据流动方向。教授,系统通常由,人机交互界面,、,知识库,、,推理机,、,解释器,、,综合数据库,、,知识获取,等,6,个部分组成。,人工智能专家系统,第5页,教授系统基本结构系统主要部分是知识库和推理引擎。依据到当前为止讨论推理系统，知识库由谓词演算事实和相关讨论主题规则组成。,推理引擎由全部操纵知识库来演绎用户要求信息过程组成,-,如消解、前向链或反向链。用户接口可能包含某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限自然语言形式与系统交互。也可是用带有菜单图形接口界面。解释子系统分析被系统执行推理结构，并把它解释给用户。,人工智能专家系统,第6页,教授系统基本结构,在实际应用中,这四个部分组成了一个系统,.,在一个教授系统结构中,一个,知识工程师,(,经常是一个训练过,AI,计算机科学家,),与应用领域一个教授,(,或几个教授,),共同工作方便把教授相关知识表示成一个形式,以使它能被输入到知识库,.,这个过程经常由一个知识采集子系统帮助。和其它情况一样，这个子系统检验正在增加知识库可能不一致和不完备信息，然后将它们表示给教授以做出决定。,人工智能专家系统,第7页,教授系统基本结构,2.,教授系统工作原理及普通工作过程,教授系统基本工作流程是，用户经过人机界面回答系统提问，推理机将用户输入信息与知识库中各个规则条件进行匹配，并把被匹配规则结论存放到综合数据库中。最终，教授系统将得出最终止论展现给用户。在这里，教授系统还能够经过解释器向用户解释以下问题：系统为何要向用户提出该问题（,Why,）？计算机是怎样得出最终止论（,How,）？领域教授或知识工程师经过专门软件工具，或编程实现教授系统中知识获取，不停地充实和完善知识库中知识。,人工智能专家系统,第8页,教授系统基本结构,教授系统工作过程是依据知识库中知识和用户提供事实推理，不停地由已知前提推出未知结论，并把这些未知结论纳入工作存放空间，作为已知新事实继续推理，从而把求解问题由未知状态转换为已知状态。可见，教授系统工作过程是教授工作过程一个机器模拟。,人工智能专家系统,第9页,教授系统开发,1.,教授系统开发条件,基础知识型数据库建立,教授系统关键是知识。,面向基层农户和农技人员，,MVPES,将蔬菜栽培领域知识用以下几个类型来表示和组织：,（,1,）描述型知识。,（,2,）数据型知识。,（3,）规则型知识。,人工智能专家系统,第10页,教授系统开发,1.,教授系统开发条件,计算机实现推理技术,推理是在建立知识库、规则库、数据库基础上，从用户提供已经有事实，推出新结果。,采取产生式推理方式。多条规则之间普通都有联络，即其中某条规则前提是另一条规则结论。能够按逆向推理思想把推理前提与推理目标之间一系列规则展开为一棵树型结构，形成知识树或推理树。,人工智能专家系统,第11页,教授系统开发,2.,教授系统基本设计思想与基本设计标准,(1),设计系统时，首先集中精力研究一小部分假设，以及下述观察或观察，也就是说，在设计试验系统时，先不要考虑那些不十分确定事物。使用一部分结论，只取那些确实可信观察和必定规则。,(2),挑选那些最有利于区分各个假设观察。也就是说，应用这些观察能够把各种假设完全区分开来。,人工智能专家系统,第12页,教授系统开发,2.,教授系统基本设计思想与基本设计标准,(3),在许多情况下，为得到许多所需结论，能够有许多方式来组合观察。在决定规则时，首先从确认或区分各种假设所需数量最少观察组合开始。,(4),把那些并不含有很强预测或区分能力观察组合起来，方便经过观察或结论之间依赖关系来改进这些观察区分能力。,人工智能专家系统,第13页,教授系统开发,2.,教授系统基本设计思想与基本设计标准,(5),建立中间假设。引入中间假设目标是为了降低规则数量和简化推理过程比如，由观察组合能够产生中间假设组合,H1,、,H2,和,H3,。利用这些中间假设组合合取,(H1H2H3),能够降低产生式规则组合增加率。同时，还能够采取以下做法：先独立地确定中间假设,H,，然后在深入推理中，利用,H,必定或否定，而不是一直以事实来推理。,人工智能专家系统,第14页,教授系统开发,2.,教授系统基本设计思想与基本设计标准,(6),以各种事例来试验所设计系统。研究那些产生不准确结论事例，而且确定系统能够做些什么修改以校正错误。修改系统后要检验系统对这些事例产生结果以及系统这些修改对其它事例影响。,人工智能专家系统,第15页,教授系统开发,2.,教授系统基本设计思想与基本设计标准,各类教授系统之间含有一些共同问题。对于一些任务相同教授系统，因为问题特征不一样而含有不一样求解方法；而另一些任务不一样教授系统，因为问题性质相近而含有类似求解方法。显然，从问题普通特征出发来考虑建立模型方法，能够更易于抓住问题本质。,人工智能专家系统,第16页,教授系统开发,3.,教授系统开发工具,当前国外出现了许多专用教授系统工具，开发某领域教授系统基本上是利用开发工具来实现，如,1986Hal,Lemmon,等人开发,Comax,棉花生产管理教授系统。,我国也出现不少教授系统工具，如“天马”教授系统开发工具、,ASCS,农业教授咨询系统开发平台、国家,863,计划研究结果,农业教授系统开发平台（,PAID,：,Platform for Agricultural Intelligence-system Development,）等。,人工智能专家系统,第17页,教授系统开发,3.,教授系统开发工具,现有教授系统工具，主要分为骨架型工具,(,又称外壳,),、语言型工具、结构辅助工具和支撑环境等,4,类。,人工智能专家系统,第18页,教授系统开发,3.,教授系统开发工具,1,）骨架型开发工具,教授系统普通都有推理机和知识库两部分，而规则集存于知识库内。在一个理想教授系统中，推理机完全独立于求解问题领域。系统功效上完善或改变，只依赖于规则集完善和改变。由此，借用以前开发好教授系统将描述领域知识规则从原系统中“挖掉”，只保留其独立于问题领域知识推理机部分，这么形成工具称为骨架型工具。这类工具因其控制策略是预先给定，使用起来很方便，用户只须将详细领域知识明确地表示成为一些规则就能够了。,人工智能专家系统,第19页,教授系统开发,3.,教授系统开发工具,2,）语言型开发工具,语言型工具提供给用户是建立教授系统所需要基本机制，其控制策略也不固定于一个或几个形式，用户能够经过一定伎俩来影响其控制策略。所以，语言型工具结构改变范围广泛，表示灵活，所适应范围要比骨架型工具广泛得多。,人工智能专家系统,第20页,教授系统开发,3.,教授系统开发工具,3,）结构辅助工具,系统结构辅助工具由一些程序模块组成，有些程序能帮助取得和表示领域教授知识，有些程序能帮助设计正在结构教授系统结构。它主要分两类，一个是设计辅助工具，另一个是知识获取辅助工具。,人工智能专家系统,第21页,教授系统开发,3.,教授系统开发工具,4,）支撑环境,支撑设施是指帮助进行程序设计工具，它常被作为知识工程语言一部分。工具支撑环境仅是一个附带软件包，方便使用户界面更友好。它包含四个经典组件：调试辅助工具、输入输出设施、解释设施和知识库编辑器。,人工智能专家系统,第22页,教授系统开发,3.,教授系统开发步骤,(1),设计初始知识库。知识库设计是建立教授系统最主要和最艰巨任务。初始知识库设计包含：,(a)问题知识化，即区分所研究问题 实质，如要处理任务是什么，它是怎样定义，可否把它分解为子问题或子任务，它包含哪些经典数据等。,(b),知识概念化，即概括知识表示所需要关键概念及其关系，如数据类型、已知条件,(,状态,),和目标,(,状态,),、提出假设以及控制策略等。,人工智能专家系统,第23页,教授系统开发,3.,教授系统开发步骤,(1),设计初始知识库。知识库设计是建立教授系统最主要和最艰巨任务。初始知识库设计包含：,(c),概念形式化，即确定用来组织知识数据结构形式，应用人工智能中各种知识表示方法把与概念化过程相关关键概念、子问题及信息流特征等变换为比较正式表示，它包含假设空间、过程模型和数据特征等。,人工智能专家系统,第24页,教授系统开发,3.,教授系统开发步骤,(1),设计初始知识库。知识库设计是建立教授系统最主要和最艰巨任务。初始知识库设计包含：,(d),形式规则化，即编制规则、把形式化了知识变换为由编程语言表示可供计算机执行语句和程序。,(e),规则正当化，即确认规则化了知识合理性，检验规则有效性。,人工智能专家系统,第25页,教授系统开发,3.,教授系统开发步骤,(2),原型机,(prototype),开发与试验。在选定知识表示方法之后，即可着手建立整个系统所需要试验子集，它包含整个模型经典知识，而且只包括与试验相关足够简单任务和推理过程。,人工智能专家系统,第26页,教授系统开发,3.,教授系统开发步骤,(3),知识库改进与归纳。重复对知识库及推理规则进行改进试验，归纳出更完善结果。经过相当长时间,(,比如数月至二三年,),努力，使系统在一定范围内到达人类教授水平。,人工智能专家系统,第27页,谢谢观赏！,人工智能专家系统,第28页,