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1、專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及展望 　　摘要：總結(jié)了自2000年以來專家系統(tǒng)在國內(nèi)外的發(fā)展及應用情況，并根據(jù)知識表示方法的不同，對專家系統(tǒng)在各個領(lǐng)域的應用進行分類。結(jié)果顯示：近五年來，伴隨網(wǎng)絡時代的到來及蓬勃發(fā)展，國內(nèi)外專家系統(tǒng)發(fā)展迅速，一些新技術(shù)已經(jīng)應用于專家系統(tǒng)，尤其是XML和Web技術(shù)的應用，為專家系統(tǒng)的研究注入新的活力。同時對目前專家系統(tǒng)存在的一些問題以及今后的研究和發(fā)展進行了探討。 下載論文網(wǎng) 　　關(guān)鍵詞：專家系統(tǒng)； 知識表示； 規(guī)則； 案例； 神經(jīng)元； 萬維網(wǎng) 　　中圖分類號：TP339文獻標志碼：A 　　文章編號：1001-3695(2007

2、)12-0001-05 　　 　　專家系統(tǒng)將人類專家的知識和經(jīng)驗以知識庫的形式存入計算機，并模仿人類專家解決問題的推理方式和思維過程，運用知識庫對現(xiàn)實中的問題作出判斷和決策。具體地說，就是知識工程師通過知識獲取手段，將領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q特定問題的知識，采用某種知識表示技術(shù)編輯成或自動生成某種特定表示形式存放在知識庫中；然后用戶通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)或人機交互接口輸入信息、數(shù)據(jù)與命令，并借助數(shù)據(jù)庫等，運用推理機構(gòu)控制知識庫和整個系統(tǒng)工作得到問題的求解結(jié)果。專家系統(tǒng)的技術(shù)基礎是人工智能的知識表示和問題求解技術(shù)，一般由知識庫、推理引擎、專家知識獲取工具以及人機交互接口四個部分組成。它具有知識與控制程序分離的

3、架構(gòu)、具有彈性與易擴充維護的特性、良好的人機界面等優(yōu)點，可被應用于構(gòu)建整個自動化系統(tǒng)中每一個知識密集的環(huán)節(jié)，以輔助人的腦力決策工作。專家系統(tǒng)成功應用的意義不僅在于它減輕了人類專家的重復性腦力勞動、推廣和保存專家經(jīng)驗知識，其潛在的巨大經(jīng)濟效益，也使人們意識到它的廣闊前景。從20世紀60年代中期起步至今,專家系統(tǒng)得到迅速發(fā)展,如今專家系統(tǒng)已經(jīng)滲透到社會科技生活的各個領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、智能決策、實時監(jiān)控、教學和軍事等，促進了國民經(jīng)濟發(fā)展，為社會帶來巨大的經(jīng)濟效益。本文按照知識表示的不同對專家系統(tǒng)進行介紹，具體包括：基于規(guī)則的系統(tǒng)及應用；基于案例的系統(tǒng)及應用；基于XML的系統(tǒng)及應用

4、；基于混合知識表示的系統(tǒng)及應用。近年來，由于Web技術(shù)發(fā)展迅速，利用專家系統(tǒng)技術(shù)構(gòu)建基于Web的系統(tǒng)有利于分布式專家系統(tǒng)的實施。對基于Web的專家系統(tǒng)應用進行了較詳細的論述；最后就專家系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀進行了綜合分析及展望。 　　 　　1基于規(guī)則專家系統(tǒng)的研究及其應用現(xiàn)狀 　　 　　基于規(guī)則的專家系統(tǒng)使用一套包含在知識庫內(nèi)的規(guī)則，對工作存儲器內(nèi)的具體問題和數(shù)據(jù)（事實）進行處理，通過推理機推斷出新的信息。因此從某種程度來說，基于規(guī)則的專家系統(tǒng)就是基于知識的專家系統(tǒng)。近年來，國內(nèi)外基于規(guī)則專家系統(tǒng)有很多成功的范例。 　　1）國外基于規(guī)則的專家系統(tǒng) 　　國外對專家系統(tǒng)的研究與開發(fā)相對時間較長，

5、目前已經(jīng)有上萬個專家系統(tǒng)投入使用。另外還有許多系統(tǒng)正在試驗階段。2000年以來研制的專家系統(tǒng)中，比較成功的有：意大利的T.Biagetti等人開發(fā)的預測及智能監(jiān)測專家系統(tǒng)PROMISE(prognostic and intelligent monitoring expert system)[1]；英國的John Martin等人開發(fā)出水下自治機動車軌道生成系統(tǒng)[2]；埃及??S.A.Ahmed等人開發(fā)的水資源回收利用最佳方案選擇DDS（決策支持系統(tǒng)）[3] ；英國H.S.Neap等人開發(fā)的COMBO系統(tǒng)[4] 。這些專家系統(tǒng)，規(guī)則的形式基本采用產(chǎn)生式規(guī)則，并提供了較完善的知識庫建立和管理功能。

6、其他國外基于規(guī)則專家系統(tǒng)應用如表1所示。 　　 　　2）國內(nèi)基于規(guī)則的專家系統(tǒng) 　　國內(nèi)基于知識專家系統(tǒng)的研究近年來也有很多，如Li Lian??fa等人開發(fā)的災難保險定價中空間決策支持系統(tǒng)（SDSS）。該系統(tǒng)與GIS一起使用，將人工智能與空間統(tǒng)計學成功結(jié)合，彌補了后者的不足。該系統(tǒng)使用CLIPS專家系統(tǒng)外殼開發(fā)。傳統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)只是簡單的聲明性知識；而SDSS系統(tǒng)知識庫中還包括程序性知識，并且支持模糊推理。目前該系統(tǒng)在廣東省臺風保險定價中已得到應用[13]。白鳳雙等人開發(fā)的鞍山鋼鐵公司十號高爐熱風爐優(yōu)化控制系統(tǒng)也取得了顯著成果[14]。馬品仲提出的城市突發(fā)事件應急系統(tǒng)也是基于知識的專

7、家系統(tǒng)的應用實例，為減少社會經(jīng)濟損失作出了巨大貢獻[15]。國內(nèi)其他基于規(guī)則專家系統(tǒng)應用如表2所示。 　　 　　2基于案例的專家系統(tǒng)及其應用 　　 　　基于案例推理(case??based reasoning, CBR)是近年來人工智能領(lǐng)域中興起的一項基于經(jīng)驗知識進行推理的技術(shù)。它的基本原理是，當人們在解決新問題時，常常依據(jù)過去積累下來的類似情況的處理方法，并通過對其適當修改求得新問題的解決方案。與基于規(guī)則的推理模式不同的是，它不必像基于規(guī)則的推理那樣，每一次都需要從頭開始，而是通過一些特征值訪問案例庫中的同類案例（源案例）進行適配和修正，從而獲得當前問題（目標案例）的解。CBR解決了

8、存在于傳統(tǒng)的基于規(guī)則系統(tǒng)中的知識獲取瓶頸問題，對于解決復雜領(lǐng)域或知識不完備領(lǐng)域的問題更為有效。 　　1）國外基于案例的專家系統(tǒng) 　　國外有很多學者和學術(shù)團體致力于基于案例知識表示的理論與方法研究。比較知名的學者如Roger Shank、Janet Kolodner、Bruce Poter和David Wilsond等；學術(shù)團體主要有德國政府資助的Kaiserslautern大學的Michael Richter與Klaus Dieter Althoff等人組成的人工智能和知識系統(tǒng)研究小組、麻薩諸塞州立大學的Edwina Rissland研究小組，以及美國海軍人工智能實驗室的智能輔助決策研究小

9、組等[23]。在應用方面，國外其他成功的CBR系統(tǒng)如Inference 的CBR2、Isoft 的Recall、Cognitive System Inc. 的REMIND、Esteem Software Inc. 的ESTEEM以及TechInno 的CBR??WORKS等，均已達到了商業(yè)應用程度。國外其他基于案例的專家系統(tǒng)應用情況如表3所示。 　　 　　2）國內(nèi)基于案例的專家系統(tǒng) 　　相對于國外，國內(nèi)真正運用到生產(chǎn)或商業(yè)化的CBR系統(tǒng)還很少，目前主要集中在大學和科研院所的研究應用中。值得提出的是中國人民大學徐夫田等人開發(fā)的稅收案例分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于案例推理技術(shù)和應用XML來表示及搜索范例，應用數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建稅收案例分析系統(tǒng)。利用基于案例推理技術(shù)，大大提高了系統(tǒng)的智能性和實際功能，在實際應用中產(chǎn)生了較好的經(jīng)濟效益和社會效益[29]。胡良明等人提出了基于案例推理的自行火炮故障診斷專家系統(tǒng)[30]。楊瑾等人研究了基于案例的供應商選擇決策支持系統(tǒng)[31]。杭小樹研究的基于案例推理的農(nóng)作物病蟲害預報專家系統(tǒng)等[32]。此外，一些大學如中國科技大學、華中科技大學、吉林大學等也曾對CBR進行過研究應用。其中，中國科學院的史忠植、熊范綸以及吉林大學的劉大有在這方面的研究應用頗為突出。國內(nèi)其他CBR專家系統(tǒng)應用情況如表4所示。