專家系統研究現狀及展望

摘要：總結了自2000年以來專家系統在國內外的發展及應用情況，并根據知識表示方法的不同，對專家系統在各個領域的應用進行分類。結果顯示：近五年來，伴隨網絡時代的到來及蓬勃發展，國內外專家系統發展迅速，一些新技術已經應用于專家系統，尤其是XML和Web技術的應用，為專家系統的研究注入新的活力。同時對目前專家系統存在的一些問題以及今后的研究和發展進行了探討。

關鍵詞：專家系統； 知識表示； 規則； 案例； 神經元； 萬維網

中圖分類號：TP339文獻標志碼：A

文章編號：1001-3695(2007)12-0001-05

專家系統將人類專家的知識和經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，將領域專家解決特定問題的知識，采用某種知識表示技術編輯成或自動生成某種特定表示形式存放在知識庫中；然后用戶通過數據采集系統或人機交互接口輸入信息、數據與命令，并借助數據庫等，運用推理機構控制知識庫和整個系統工作得到問題的求解結果。專家系統的技術基礎是人工智能的知識表示和問題求解技術，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架構、具有彈性與易擴充維護的特性、良好的人機界面等優點，可被應用于構建整個自動化系統中每一個知識密集的環節，以輔助人的腦力決策工作。專家系統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、推廣和保存專家經驗知識，其潛在的巨大經濟效益，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，專家系統得到迅速發展，如今專家系統已經滲透到社會科技生活的各個領域，如農業生產、醫療診斷、地質勘探、智能決策、實時監控、教學和軍事等，促進了國民經濟發展，為社會帶來巨大的經濟效益。本文按照知識表示的不同對專家系統進行介紹，具體包括：基于規則的系統及應用；基于案例的系統及應用；基于XML的系統及應用；基于混合知識表示的系統及應用。近年來，由于Web技術發展迅速，利用專家系統技術構建基于Web的系統有利于分布式專家系統的實施。對基于Web的專家系統應用進行了較詳細的論述；最后就專家系統發展現狀進行了綜合分析及展望。

1基于規則專家系統的研究及其應用現狀

基于規則的專家系統使用一套包含在知識庫內的規則，對工作存儲器內的具體問題和數據（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，基于規則的專家系統就是基于知識的專家系統。近年來，國內外基于規則專家系統有很多成功的范例。

1）國外基于規則的專家系統

國外對專家系統的研究與開發相對時間較長，目前已經有上萬個專家系統投入使用。另外還有許多系統正在試驗階段。2000年以來研制的專家系統中，比較成功的有：意大利的T.Biagetti等人開發的預測及智能監測專家系統PROMISE(prognostic and intelligent monitoring expert system)^[1]；英國的John Martin等人開發出水下自治機動車軌道生成系統^[2]；埃及S.A.Ahmed等人開發的水資源回收利用最佳方案選擇DDS（決策支持系統）^[3] ；英國H.S.Neap等人開發的COMBO系統^[4] 。這些專家系統，規則的形式基本采用產生式規則，并提供了較完善的知識庫建立和管理功能。其他國外基于規則專家系統應用如表1所示。

2）國內基于規則的專家系統

國內基于知識專家系統的研究近年來也有很多，如Li Lianfa等人開發的災難保險定價中空間決策支持系統（SDSS）。該系統與GIS一起使用，將人工智能與空間統計學成功結合，彌補了后者的不足。該系統使用CLIPS專家系統外殼開發。傳統基于規則的系統只是簡單的聲明性知識；而SDSS系統知識庫中還包括程序性知識，并且支持模糊推理。目前該系統在廣東省臺風保險定價中已得到應用^[13]。白鳳雙等人開發的鞍山鋼鐵公司十號高爐熱風爐優化控制系統也取得了顯著成果^[14]。馬品仲提出的城市突發事件應急系統也是基于知識的專家系統的應用實例，為減少社會經濟損失作出了巨大貢獻^[15]。國內其他基于規則專家系統應用如表2所示。

2基于案例的專家系統及其應用

基于案例推理(casebased reasoning， CBR)是近年來人工智能領域中興起的一項基于經驗知識進行推理的技術。它的基本原理是，當人們在解決新問題時，常常依據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。與基于規則的推理模式不同的是，它不必像基于規則的推理那樣，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解決了存在于傳統的基于規則系統中的知識獲取瓶頸問題，對于解決復雜領域或知識不完備領域的問題更為有效。

1）國外基于案例的專家系統

國外有很多學者和學術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組等^[23]。在應用方面，國外其他成功的CBR系統如Inference 的CBR2、Isoft 的Recall、Cognitive System Inc. 的REMIND、Esteem Software Inc. 的ESTEEM以及TechInno 的CBRWORKS等，均已達到了商業應用程度。國外其他基于案例的專家系統應用情況如表3所示。

2）國內基于案例的專家系統

相對于國外，國內真正運用到生產或商業化的CBR系統還很少，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的稅收案例分析系統。該系統基于案例推理技術和應用XML來表示及搜索范例，應用數據倉庫構建稅收案例分析系統。利用基于案例推理技術，大大提高了系統的智能性和實際功能，在實際應用中產生了較好的經濟效益和社會效益^[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^[30]。楊瑾等人研究了基于案例的供應商選擇決策支持系統^[31]。杭小樹研究的基于案例推理的農作物病蟲害預報專家系統等^[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。國內其他CBR專家系統應用情況如表4所示。

盡管CBR有認知科學和人工智能等一些相關理論的支持，但它仍沒有自己的一套嚴密體系，對其工作過程各個步驟采用什么方法沒有一個統一的成熟技術和理論指導。CBR在目前主要還是面向應用，仍是一個初級階段，其理論與技術還有待進一步研究發展。

3基于X M L的專家系統及其應用

隨著系統的多樣化、大型化、分布化的發展，單一的知識表示方法不能完全勝任。但是如果把多種知識表示方法簡單地組合在一起而沒有適當的融合形式，則必然會導致系統有各種繁瑣的推理接口，不便于系統分析，增加了系統開發難度。所以需要有一種統一的形式描述語言來融合多種不同類型的知識，而且利用知識進行推理時又能避免不同類型的知識相互混淆。這樣就要求知識系統能夠綜合多種知識表示方法的特點，處理更豐富的知識類型，并針對不同的背景運用合理有效的推理模式從而擴展系統智能性。為此，XML知識表示技術應運而生。XML是SGML的一個子集，XML文檔以樹型結構包含和描述數據、數據類型(數據結構)以及文檔結構。重要的是XML可以包含語義，也就是說能夠給一個置標賦予確定的語義。所以XML是一種元語言，完全可以用來描述具有良好結構的知識。

1）國外基于XML的專家系統

國外比較成功的基于XML的系統有：南斯拉夫的Goran Simic等人開發的智能教學系統Code Tutor^[37]，系統集成了多種Internet技術，實現了系統與用戶的良好交互；S.S.R.Abidi等人提出利用基于XML的電子醫藥檔案（EMR）來抽取經驗臨床知識的方法^[38]；韓國的Chulli Nam等人提出基于XML的可執行規則標記語言用于工作流管理系統^[39]；韓國的H.J.Lee等人提出用XML模板構建知識用于身體鍛煉等級分類系統^[40]；美國的D.Kopec 等人開發了基于XML的專家系統用于輔助外科醫生診斷偏頭痛^[41]。

2）國內基于XML的專家系統

隨著研究的不斷深入，國內對基于XML的專家系統的研究也取得可喜成果。沈陽自動化研究所的Zhang Shijie等人開發了基于知識和XML的計算機輔助工藝設計系統^[42]。張榮進等人用XML構造法律知識庫系統^[43]。胡水星基于XML的知識表示構建網絡協作學習論壇^[44]。吳斌等人將XML技術應用于典型零件及組件設計中^[45]。杜珍等人開發了馬鈴薯專家系統^[46]。

4基于混合知識表示的專家系統及其應用

基于知識、基于模糊推理、基于神經網絡、基于案例等的知識表示方法各有其優勢和特點，但它們各自也存在著局限性。對于有些實際問題對象，如用單一的知識表示方法，有時難以完整表示對象的領域知識。因此，集成多種知識表示方法能更好地表示對象的領域知識。在一個系統中采用混合知識表示法不但能克服單一表示法的不足，而且能發揮各自的長處，在不同情況下使用不同的知識表示法，便于推理和加快求解速度，提高了專家系統的智能性和推理效率，也便于人類理解。目前國內外基于混合知識表示的專家系統開發取得很大進展。

1）國外基于混合知識表示的專家系統

加拿大的F.Kabanza等人開發了智能輔助系統TeachMed^[47]，采用先進的混合知識表示方法建立教授模型，以幫助醫院臨床推理。馬來西亞的M.F.M.Zain等人研制的HPCMIX系統^[48]，采用規則和框架的混合知識表示，為高性能混凝土提供最優原料配置。澳大利亞的K.W.Chau等人研制出水體保持建構的專家系統^[49]，采用基于混合知識表示技術的黑板結構。 國外其他基于混合知識表示的專家系統應用情況如表5所示。

2）國內基于混合知識表示專家系統

宋久鵬等人針對基于實例的設計（CBD）中的復雜知識類型，提出了混合知識表示法，綜合運用邏輯、規則、框架、過程表示法的優點，通過面向對象技術加以實現^[53]。周洪玉等人設計了切屑折斷過程與槽型ＣＡＤ專家系統^[54]。陳偉國等人研究了高亮度LED制造工藝智能設計實現方法^[55]。其他基于混合知識表示的專家系統及應用情況如表6所示。

5基于Web的專家系統及其應用

隨著Internet的迅速發展，Web技術已成為信息交互的主流模式。將專家系統尤其是診斷系統構建于Web環境中，可以發揮Internet收集、共享知識和數據的優勢，改善專家系統的性能，擴展并增強系統的功能，從而克服傳統專家系統存在的收集診斷規則比較困難、系統診斷能力低的弊端。Web技術可以為專家系統提供基于Web瀏覽器的多媒體用戶界面，不僅可以簡化專家系統中較為復雜的人機界面GUI的開發，使界面更加友好，而且基于Internet環境的專家系統可以提供不受時間和地理位置限制的靈活訪問方式，擺脫了傳統專家系統的孤立性，使知識信息具有更高的共享度。由于專家系統是安裝在Web服務器上，避免了專家系統因修改（如修改其知識庫和接VI界面）或升級后必須物理地分發軟件的問題，并且實現了數據與推理機分離，便于知識庫、規則庫的擴充，方便了專家系統的維護和管理。近年來開發基于網絡的專家系統正呈現快速的發展趨勢。目前基于Web專家系統已經在國內外得到應用。

1）國外基于Web的專家系統

美國烏斯特工藝學院A.S.Varde等人開發了一種基于Web的數據挖掘工具QuenchMiner^[61]，將Web系統應用于數據挖掘中專門用于淬火分析，大大提高了數據查詢與分析能力。印第安那的Tamer Wasfy等人開發了基于Web的多媒體講稿傳輸系統^[62]，將Web框架下的專家系統與自然語言相結合。德國J.O.Dada等人開發的IskaWeb系統^[63]，解決了工業廢水分類問題。其他國外基于Web的專家系統如表7所示。

2）國內基于Web的專家系統

鞍山供電公司的崔奇明提出了基于Web的非精確正向推理專家系統，使其能在Internet/Intranet上進行非精確診斷分析^[71]。華中農業大學的徐勝祥等人研究結合三峽庫區柑橘產業化需求，構建了Web環境下的柑橘生產專家系統^[72]。長安大學的張白一等人提出基于Web的汽車故障檢測專家系統^[73]。其他國內基于Web的專家系統如表8所示。

6結束語

通過上述國內外專家系統發展現狀可以看出，自2000年以來專家系統取得很大進展，應用的領域也越來越廣泛。同時也應該看到存在的一些問題，有待繼續去完善。具體表現在以下幾個方面：

a）知識自動獲取功能不夠完善。迄今為止所建立的專家系統大多數仍不具備良好的知識獲取能力。主要原因在于過多依賴知識工程師以人工方式向領域專家獲取專門知識。因此提高專家系統知識獲取效率的根本途徑是實現自動獲取。在知識獲取研究中，今后應進一步建立多種完善的學習機制，主要有：(a)基于機器學習的知識獲取研究；(b)基于現代歸納邏輯的背景，研究能處理不確定性信息（包括模糊的與隨機的）與不完全信息的歸納推理和獲取機制；(c)基于當代計算機科學和技術，加強對知識獲取的算法、環境與自動獲取技術的研究；(d)專家系統與數據挖掘技術進一步結合，研究高性能的數據挖掘算法，在線、實時獲取更豐富的知識，進一步提高專家系統的性能和效率。

b）知識庫的管理維護功能有待完善。知識庫的維護與管理主要包括知識的一致性、冗余性等檢查。盡管國內很多學者在知識一致性方面作了很多研究，但隨著網絡時代的到來，系統越來越復雜，知識庫的管理與維護仍然還要面臨很多困難。特別是研究和提供Web環境下的分布式知識庫的管理和維護技術尤為重要。

c）在知識推理中，引入人的偏好和判斷。為避免推理路徑的重復，有時需要加入人的判斷和干預來改變推理路徑，以彌補機器學習推理機制的不足；同時也可加快機器學習的過程，提高推理效率。

d）提供自然語言理解等智能接口。專家系統引入自然語言理解，使自然語言文本成為專家系統的知識庫，能解決知識獲取的瓶頸，且使知識庫有統一的表現形式，有利于知識共享。另一方面，開發推理解釋、問答機制和其他智能接口，便于使系統直接獲得更多、更深層次的知識，有利于提高系統和系統、系統和人之間的交互與理解能力，使系統真正達到實用階段。

e）專家系統應該走綜合集成技術之路。專家系統要將多種知識表示方法、學習機制和推理技術綜合集成運用，才能優勢互補。例如，將基于規則的推理和基于案例推理技術進行適當的融合，推理技術與大規模的并行處理技術結合等，均提高了專家系統的性能和效率。尤其是神經網絡、生物進化等智能算法，Web和XML技術的引入，更為專家系統的研究和發展注入了新的活力。因而，專家系統應該繼續堅持多種技術綜合集成的策略，使專家系統的研究與發展百尺竿頭、更進一步。

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