第二章----专家控制系统

1第2章专家控制专家控制（ExpertControl）是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。它在将人工智能中专家系统的理论和技术同自动控制的理论、方法和技术有机结合的基础上，在未知环境下模仿专家的智能，实现对系统的有效控制。2§2.1专家系统1、什么是专家系统从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序。现在习惯于把每一个利用了大量领域知识的大而复杂的人工智能系统都统称为专家系统。专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。3专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不同之处在于，专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。42、专家系统发展历史分为三个时期：(1)初创期（1965-1971年）第一代专家系统DENLDRA和MACSMA的出现，标志着专家系统的诞生。DENLDRA为推断化学分子结构的专家系统，由Stanford大学研制。MACSMA为数学专家系统，由麻省理工学院完成。5（2）成熟期（1972-1977年）：在此期间斯坦福大学研究开发了最著名的专家系统-血液感染病诊断专家系统，标志专家系统从理论走向应用。另一个著名的专家系统-语音识别专家系统的出现，标志着专家系统的理论走向成熟。2、专家系统发展历史6（3）发展期（1978-现在）在此期间，专家系统走向应用领域，专家系统的数量增加，仅1987年研制成功的专家系统就有1000种。1、蔬菜栽培农业专家系统开发框架；2、农业专家系统知识库与数据库规范与系统实现；2、专家系统发展历史73.专家系统的组成专家系统的基本组成推理机知识库综合数据库知识获取解释接口用户问题描述领域专家解答、建议或解释8•知识库知识库是知识的存储器，用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理机提供求解问题所需的知识。3.专家系统的组成知识库包含三类知识：（1）基于专家经验的判断性规则；（2）用于推理、问题求解的控制性规则；（3）用于说明问题的状态、事实和概念以及当前条件的数据。93.专家系统的组成•推理机推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解问题的计算机软件系统。推理机的运行可以有不同的控制策略。知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等。知识库通过人机接口与领域专家相沟通，实现知识的获取。10•综合数据库（全局数据库）又称为“黑板”或“数据库”。它是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器（WorkingMemory）。•解释接口又称人-机界面，它把用户输人的信息转换成系统内规范化的表示形式，然后交给相应模块去处理，把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部表示形式显示给用户，回答用户提出的“为什么？”“结论是如何得出的？”等问题。3.专家系统的组成11•知识获取知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法，将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的过程。对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验证中进行的，是一件很困难的工作。知识获取被认为是专家系统中的一个“瓶颈”问题。3.专家系统的组成124.专家系统的特征及类型专家系统的基本特征•具有专家水平的专门知识•能进行有效的推理•专家系统的透明性和灵活性•具有一定的复杂性与难度13专家系统的类型•诊断型专家系统•解释型专家系统•预测型专家系统•设计型专家系统•决策型专家系统•控制专家系统4.专家系统的特征及类型145.专家系统的知识表示知识表示就是知识的形式化，就是研究用机器表示知识的可行的、有效的、通用的原则和方法。目前常用的知识表示方法有：逻辑表示法、语义网络法、产生式规则、特性表示法、框架表示法、与或图法、过程表示法、黑板结构、Petri网络法、神经网络等。15产生式规则表示法控制器匹配、冲突解决规则库数据库匹配检索产生式规则表示法16产生式规则表示法规则库：存放了若干规则，每条产生式规则是一个以“如果满足这个条件，就应当采取这个操作”形式表示的语句。数据库：是产生式规则注意的中心，每个产生式规则的左半部分表示在启用这一规则之前数据库内必须准备好的条件。控制器：是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何运用规则。通常从选择规则到执行规则分成三步：匹配、冲突解决和操作。176.专家系统的推理机制推理是指依据一定的原则从已有的事实推出结论的过程，这个原则就是推理的核心。专家系统中的自动推理是知识推理。而知识推理是指在计算机或智能机器中，在知识表达的基础上，进行机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作过程。在专家系统中，可以依据专家所具有的知识的特点来选择知识表示的方法，而知识推理技术同知识表示方法有密切关系。18推理方法的分类1、根据知识表示的特点，知识推理方法可分为图搜索方法和逻辑论证方法两类。2、根据问题求解的推理过程中是否运用启发性知识，知识推理方法可分为启发推理和非启发推理两类。3、根据问题求解的推理过程中结论是否精确，知识推理方法可分为精确推理和不精确推理两类。19推理方式的分类4、根据问题求解的推理过程中特殊和一般的关系，知识推理方法可分为演绎推理、归纳推理两类。5、根据问题求解的推理过程中推理的方向，知识推理方法可分为正向推理、反向推理和正反向混合推理三类。20推理方式的分类专家系统中把领域知识表示成必然的因果关系、逻辑关系，推理的结论是肯定的，这种推理称为精确推理。除此以外，更重要的是以专家的经验知识对不确定的事实，根据不充分的证据和不完全的知识进行推理，这种推理称为不精确推理。应该指出，所谓不精确推理不是要使推理变得不精确，而是提供一种在采用目前已有的精确推理方式无法进行推理的情况下的推理方式，以便得到更加精确的推理结论。不精确推理又称非精确性推理，其核心问题是处理在推理过程中专家知识的不精确性和推理证据的不精确性，并给出这些不精确性在推理过程中的传播规则。21正向推理开始令I=1取出规则I的前提部分的事实在数据库中吗？I=K?取出规则I的结论部分的事实新事实吗？令I=I+1结束将新事实加入数据库中，记下规则IYESNOYESNOYESNO从原始数据和已知条件得到结论22反向推理开始提出假设在数据库中吗？找出结论部分包含那些假设的规则有此事实吗？新假设成立结束是证据节点吗？YES还有假设吗？NONO提问用户NO以这些规则的前提之一作为新的假设记入数据库中去YES还有假设吗？结束NOYESNOYES先提出假设的结论，然后寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立23（1）广度优先搜索所谓广度优先搜索方法是按“最早产生的节点优先扩展”的搜索方法。具体地说，搜索的节点是一层一层地检查的，只有在上一层的每一个节点都检查完毕之后，这一层的节点才能开始检查，也就是说，节点的扩展是按它们接近起始节点的程度依次进行的。这种方法是考虑了每一种可能，所以这种搜索可能是一种非常长的过程，但如果存在任何解答的话，它能保证最终找到最短的解答序列。推理算法24广度优先搜索开始把S放入OPEN表OPEN表是否为空？失败把OPEN表的第一个节点n移出，并放入CLOSED表扩展n，将其后节点放入OPEN表末端，提供回到n的指针在后继节点中是否有目标节点？成功YESNONOYES25（2）深度优先搜索所谓深度优先搜索方法就是按“最晚产生（最深的）节点优先扩展”的搜索方法，深度相等的节点其顺序可以任意排列。也就是总是向亲代到子代方向进行，直到不得不返回追踪的搜索。然而实际上，从树的观点看，不是从左枝开始，就是从右枝开始。267.专家系统的知识获取知识获取的任务1、抽取知识2、知识转换3、知识输入4、知识检测27知识获取方式1、非自动知识获取在非自动知识获取方式中，知识获取一般分为两步进行，首先由知识工程师从领域专家和有关技术文献获取知识，然后由知识工程师用某种知识编辑软件输入到知识库中。2、自动知识获取自动知识获取是指系统自身具有获取知识的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从专家提供的原始信息中“学习”到专家系统所需的知识，而且还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出新的知识，发现知识中可能存在的错误，不断自我完善，建立起性能优良、知识完善的知识库。28知识获取的心理学法1、交谈法（Interviews）。交谈是获取领域专家所使用的专业概念和术语最常见的方法，特别是在缺乏书面资料的情况下，通过交谈可以准确地把握专业概念和术语的内涵。2、观察法（Observation）。知识工程师通过观察，可以对有关问题领域产生感性认识，从而可以加深对问题复杂性的理解以及对问题所涉及到的因素的影响有一个直观的认识。在专家与知识工程师没有时间进行充分交谈的情况下，观察法是知识获取的又一个基本手段，并且一些专业知识很难用语言表达，所以直接观察专家的解题过程是获取知识的一个有效途径。29知识获取的心理学法3、草案分析法（ProtocolAnalysis）。草案分析或者称为个案分析，也叫口语记录分析，它要求领域专家在处理任务的过程中“大声思考”（thinkaloud）：如就此问题专家正在想什么？他想采用什么方法来解决？哪些现象正引起他的注意？为什么遇到阻碍等。4、多维技术（Multi-dimensiontechniques）。多维技术主要用于获取专家的结构性知识。在专家系统的大部分应用领域，专业的概念、数据往往具有一定规则的明显结构特征。多维技术正是有效地获取问题领域的概念组织方式的有效手段。许多领域问题、概念都呈现出多方面的特性，多维技术逐个研究不同事物在某一特性（维）上表现出的联系，再将它们抽取为事物之间的概念相关模型，进而获得专家知识的结构特征，如卡片分类、格栅分析等。30知识获取的机器学习法在基于机器学习的自动知识获取模式中，系统的学习机通过学习从知识源中获取知识，并进行积累，从而使知识库得以扩充与更新。学习机主要有以下两种学习方式：1、示教学习方式。2、自动学习方式。31§2.2专家控制系统的结构与原理1.专家控制系统概述专家控制系统具有全面的专家系统结构、完善的知识处理功能和实时控制的可靠性能。这种系统采用黑板等结构，知识库庞大，推理机复杂。它包括有知识获取子系统和学习子系统，人-机接口要求较高。专家式控制器，多为工业专家控制器，是专家控制系统的简化形式，针对具体的控制对象或过程，着重于启发式控制知识的开发，具有实时算法和逻辑功能。设计较小的知识库、简单的推理机制，可以省去复杂的人-机接口。由于其结构较为简单，又能满足工业过程控制的要求，因而应用日益广泛。32专家控制与一般的专家系统的区别（1）通常的专家系统只完成专门领域问题的咨询功能，它的推理结果一般用于辅助用户的决策；而专家控制则要求能对控制动作进行独立的、自动的决策，它的功能一定要具有连续的可靠性和较强的抗扰性。（2）通常的专家系统一般处于离线工作方式，而专家控制则要求在线地获取动态反馈信息，因而是一种动态系统，它应具有使用的灵活性和实时性，即能联机完成控制。1.专家控制系统概述332.专家控制系统的控制要求与设计原则专家控制系统的控制要求（1）决策能力强。（2）运行可靠性高。（3）使用的通用性好。（4）拟人能力强。（5）控制与处理的灵活性。34专家控制器的设计原则（1）多样化的模型描述。（2）在线处理的灵巧性。（3）灵活性的控制策略。（4）决策机构的递阶性。（5）推理与决策的实时性。2.专家控制系统的控制要求与设计原则353.专家控制系统的结构与原理专家控制系统的工作原理知识基系统定时信箱解释信箱入口信箱应答信箱出口信箱定时操作人-机接口数值算法库A/DD/A受控过程用户36知识基系统的内部组织和推理机制（1）控制的知识表示3.专家控制系统的结构与原理37（2）数据库和规则库3.专家控制系统的结构与原理按照专家系统知识库的结构，有关知识可以分类组织，形成数据库和规则库，从而构成专家控制系统的知识源。数据库包括事实：知识的静态数据；证据：测量到的动态数据