医疗诊断专家系统研究进展
收稿日期:2001-08-24 作者简介:邵 虹,博士研究生,讲师.目前主要从事医学图像检索、图像处理和专家系统等研究.E-mail:shaoh @neusoft .com 崔文成,硕士研究生.助理研究员,研究方向为数据挖掘、网络等.张继武,博士.教授,博士生导师.研究方向为医学多媒体信息处理及通信技术等.赵 宏,教授,博士生导师,研究方向为分布式多媒体信息系统及多媒体网络技术.
医疗诊断专家系统研究进展
邵 虹1,2 崔文成2 张继武3 赵 宏1
1(
东北大学软件中心,辽宁沈阳110179)
2(
沈阳工业大学,辽宁沈阳110023)
3(中国科学院西安光学精密机械研究所,陕西西安710068)
摘 要:专家系统是人工智能领域的重要分支,医疗诊断专家系统可以作为医生诊断的一种辅助工具.本文从医疗诊断专家系统中的知识表示、推理机制等理论知识和实践研究两方面,对其研究现状进行了回顾.关键词:专家系统;医疗诊断
中图分类号:T P 391 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2003)03-0509-04
Research Advances on Medical Diagnosis Expert System
SHAO Hong 1,2,CU I Wen-cheng 2,ZHA NG Ji-w u 3,ZHA O Ho ng 1
1(
S ef tw are Center ,N or theaster n Univer sity ,S heny ang 110179,China )
2(
She nyang Unive rsity of T echnology ,S henyang 110023,China )
3
(X i an Institute of Op tics &P recision M echanics ,S inic Ac ad emy of S cience ,X i an 710068,China )
Abstract :Expert sy stem is an impor tant embra nchment of ar tifical intellig ent ,medical diag no sis exper t system may be assistant to ol for docto r s dia gnosis .T his paper r ev iew s resear ch adva nces on m edical diag no sis practice and theo ries including know ledg e repr esentat ion,inference,etc.Key words :exper t system ;medical diag no sis
1 引 言
专家系统是当前人工智能研究中最活跃的分支之一,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破.从20世纪70年代开始,人们着手进行“医疗诊断专家系统”的研究工作,美国斯坦福大学最先于1974年开发出了性能较高、功能较全的M Y CIN 系统,用于帮助内科医生诊治感染性疾病.在这之后将近三十年的时间内,国内外都投入了巨大的力量进行研究与开发,有了一定的进展,但真正能为医生所接受并投入实际临床使用的为数极少.
能够诊断疾病的专家系统可以帮助医生解决复杂的医学问题,可以作为医生诊断的辅助工具,可以继承和发扬医学专家的宝贵理论以及丰富的临床经验,特别是对那些年轻无经验的医生,能够帮助他们提高诊断技能,为患者提供最佳的诊断方案.医疗诊断领域是信息处理技术的一个前景十分广阔的应用领域.但是,要想在该领域内取得真正有意义的发展,必须认真研究过去的医疗专家系统.下面将从理论和实践两方面对医疗诊断专家系统进行回顾.
2 医疗诊断专家系统的理论研究
知识表示和推理机制是人工智能的重要研究课题,是专家系统的核心.2.1 医学知识的表示
所谓知识表示是指将问题领域的知识和专家的经验知识用适当的结构表示出来,且便于在计算机中存储、检索和修改,知识表示是知识处理中最基本的问题,因为各种领域的知识必须表示成某种形式才能被记录下来,没有知识表示就谈不上知识使用.目前,已经提出了许多较为成熟而又针对特定领域的知识表示方法,常用的有:谓词逻辑表示法,产生式系统,框架理论,语义网络等.下面介绍在医疗诊断专家系统中所用到的几种知识表示方法.
产生式规则是目前应用最为广泛的一种知识表示方法.规则描述的是事物间的因果关系,规则的产生式表示形式常称为产生式规则,简称为产生式,或规则.产生式表示法易于理解,能充分表示与问题有关的推理规则和行为,较好地体现了动态知识即专家的经验知识.其基本形式是“IF a T HEN b ”,IF 部分称为前提,T HEN 部分称为操作.它说明在产生式系统的执行过程中,如果某条规则的条件部分被满足,那么这条规则就可以被应用,即可以给出结论或触发另一条规则.这种方法的缺点是:由于疾病的种类繁多,症状各异,因而需要的规则很多.
第24卷第3期 2003年3月
小型微型计算机系统M IN I -M ICR O SY ST EM S V ol .24N o .3 M ar .2003
随着面向对象技术在软件开发方法中的发展,许多研究人员着眼于将面向对象技术与知识表示相结合,开始了面向对象知识表示的研究.将对象技术运用于知识表示中,会使知识层次化、模块化,减少知识冗余.此种表示方法将多种单一的知识表示方法(规则、框架等)按照面向对象的程序设计原则组成一种混合知识表示形式,即以对象为中心,将对象的属性、动态行为、领域知识和处理方法等有关知识“封装”在表达对象的结构中.林媛指出将知识用一个四元组描述K no w l-edg e=
医疗知识也可以用一维数据结构表示〔2〕,该结构是一种面向对象的结构.樊永正指出医学信息有其独特的性质,不适合用关系数据库来处理.各种疾病的症候各不相同,有的疾病可能只有几项,而有的疾病的症候可能有几十项甚至上百项,对同一种疾病而言,不同的情况下其症候也各不相同.采用一维结构存储数据,依靠相同的关键字(疾病名或其代码)来实现一种疾病与其症候之间的相互联系.其中一个记录只代表一个对象的某个方面的信息,一个对象的全部信息要用若干个记录来表示.这种表示方法的缺点是占用空间多,但灵活、适用范围广、功能强大、使用方便.
医疗诊断知识库还可以采用层次分类结构〔3〕.把医学专家或医学书籍中的知识表示成森林状的层次结构,结构中的非叶子节点代表疾病类,叶子节点代表疾病,每个节点以疾病或疾病类的症状作为类别特征向量.然后根据类别体系的层次结构,自顶向下,逐层分类,最终把病人的病症或综合症归属到层次结构的某个叶子节点.知识用特征向量描述,其中类别特征向量是从本疾病的特征向量以及它的各个子类中抽取的区分能力较强的特征项构成的新向量.患者症状的特征向量由症状轻重程度以及症状的重要程度构成.
以上各种知识表示方法都有各自的优缺点,可以将几种表示方法综合起来使用,即采用知识的混合表示法,这样能克服单一表示法的不足,而且能发挥各自的长处.
2.2 医疗诊断推理
所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程.例如:将所有与诊断有关的医疗常识和专家经验都被保存在知识库中.当系统开始诊断疾病时,首先需要把病人的症状和检查结果放到事实库中,然后再从事实库中的这些初始证据出发,按照某种策略在知识库中寻找匹配的知识,如果得到的是一些中间结论,还需要把它们作为已知事实放入事实库中,并继续寻找可以匹配的知识,如此反复进行,直到推出最终结论为止.目前用的较多的推理是基于规则的推理,这种推理存在着几个主要缺陷:
(1)当知识库中的规则太多时,每一规则的前件又包含很多前提,需对规则的各前提一一匹配,以致在规则库中寻找可用规则的开销很大,从而造成推理的低效、容错性差、抗干扰性差等诸多缺陷;
(2)自学习能力很弱,对知识库知识的修改、补充必须借助知识工程师的规则干预才能进行,没有机器的自学习机制.
由Sy car a提出的案例推理是目前自动推理研究的焦点之一,主要思路是从案例库中提取隐含的“指导思想”,用量化方式表示,形成知识库.赵卫东提出了基于案例的医疗诊断支持系统〔4〕.他指出在医学领域,专家的知识难以形式化,而适合于用案例形式表达.专家在诊断时面对的是多样、复杂和难以确定的疾病,所以单靠规则推理是行不通的,在很大程度上上他们需要从病例库中得到启发,产生直觉,以往的诊断病例对诊断起着很重要的作用,专家头脑中的病例越多,通常诊断越准确.目前基于案例推理的诊断方法还存在着许多局限性,例如如何有效地表示病例;对于大型病例库如何快速有效地检索相似病例;如何评价诊断对象和相关病例的相似度等问题.
用神经网络实现专家系统,也已经成为人工智能界的一个研究热点,尽管这种系统的功能还很有限,如只适于解决规模较小的问题、性能受训练数据集的限制以及无法解释推理过程和依据等.选择它作为建立专家系统的工具是因为:
(1)神经网络实现了并行处理的机制,可以提供高速处理的能力;
(2)具有联想记忆与联想映射能力,可以增强专家系统的容错能力;
(3)可存储大量的专家知识,且能根据学习算法,不断地自动学习,完善知识的存储;
(4)是一类大规模的非线性系统,提供了系统自组织和协同的潜力.
目前对神经网络已开展了大量的研究,自组织映射AO M网、Hopfield网的联想记忆能力、AR T网络的自动聚类、BP网络的分类等在实际应用中已屡见不鲜.林媛提出的医疗诊断推理机采用了具有自反馈的Ho pfield联想记忆神经网络〔1〕,这种神经网络由于其具有信息分布式存储、大规模自适应并行处理、高度的容错型和鲁棒性、自学习等特点,所以对于含不确定性的较大规模的医疗诊断专家系统表现出了很好的适应性.
我们可以将上述推理方法结合起来,赵卫东提出将案例推理与规则推理相结合〔8〕,对容易形式化的部分,由规则推理完成;而对病态结构的问题或者偶尔发生的异常问题,用案例求解;还可以将神经网络和案例推理相结合〔13〕.
2.3 多专家协同诊断系统
当前现存的专家系统一般为单个专家系统,问题求解方法单一,解决问题的领域很窄,很难得到满意的应用.协同式专家系统是克服单专家系统局限性的一个重要途径,也称为“群专家系统”,由若干个相近领域或一个领域的多个方面的分专家系统组成,这些分专家系统分别发挥其自身的特长,解决某一方面的问题,同时又相互协作.
510 小 型 微 型 计 算 机 系 统 2003年
联合协作多专家系统的特点是:每一个专家系统仅有一种问题求解方法,但却充分了解自身的局限性以及协作专家的长处,从而知道何时和怎样传递问题.其设计思想是:相应于问题状态空间,生成一个协作求解的主专家集,再根据每一位主专家在问题求解中的当前状况,动态形成一个支持该主专家的辅助专家集.张立群所提出诊断人体肺病的多专家会诊系统由以下四步构成〔5〕:首先要建立专家网络,其次分配症状,然后参与会诊的相关主专家集的形成,最后支持主专家的辅助专家集的动态形成.
2.4 医疗诊断专家系统中的模糊逻辑
现实世界中的精确信息有时很难得到.在医学领域,决策所需要的许多信息都是不确定的,如症状和疾病之间存在着一定的模糊性,某一症状的出现对诊断疾病所起的作用不同且模糊,患者的状态很难准确的定义等.医学知识的爆炸又使这些问题进一步复杂化,医生要面对大量的模糊的、不确定信息,而又要从这些信息中得出最后的结论和治疗方案.所以模糊逻辑原理尤其适合于医学应用.
Hudson在《医学专家系统中的模糊逻辑》〔6〕概括了医学决策中的不确定领域,如知识库中前提、结论、推理的不确定性,以及病人数据中的不确定性等,并对处理不确定信息的各种方法进行了分析,包括模糊规则、模糊推理以及专家提供的隶属函数和利用神经网络学习算法,从数据库中提炼权重因子,并推导出阈值等.该文用急诊室中胸痛决策的例子对上述各种方法进行了说明.
3 医疗诊断专家系统的实践研究
实践研究分为两种:专项医疗诊断专家系统和通用医疗诊断专家系统.所谓专项系统特指针对某一种或某一类疾病而设计的诊断系统.如花蕾研制的肺癌早期细胞诊断系统〔7〕.该系统能自动从细胞图象中提取出必需的特征事实,并模仿病理专家的诊断逻辑,自动推理出最终诊断结果.
范逢曦研究了急性心肌梗塞急性期预后专家系统〔8〕,该研究是在建立急性心肌梗塞病例数据库基础上通过统计分析,吸收专家经验,提炼与急性心肌梗塞急性期预后较为密切的指标,同时结合临床诊治的过程和经验,采用定性和定量相结合、模糊集与数理逻辑相结合的方法,构造出的一个根据发病五天以内临床资料预估急性期病情的专家系统,符合率及验证符合率均达到90%以上.
徐宁用神经网络建立了掌纹诊病专家系统〔9〕,该系统根据掌纹疾病的专家知识,采用生物特征识别技术,利用手掌部位出现的病理特征来达到自动诊断人类疾病的目的.整个系统的研究主要集中在两个方面:一是利用图像处理与模式识别技术对掌纹图像进行分析和特征提取,即系统的低层处理部分;二是根据掌纹诊病的专家知识,建立诊病的智能专家系统,即系统的高层处理部分.采用3层前向神经元网络,通过在几百种单一病例和混合病例的样本集上的学习训练,系统可以对75%以上的新的掌纹病例正确地给出8种疾病的患病情况分析,并能正确地对其进行分类,基本达到了预期的目的,但还存在着对一些较复杂的混合病例的区分度不足等缺陷.
通用医疗诊断专家系统诊疗的病域较广.如刘自伟提出的常见内科疾病中医诊疗专家辅助系统〔10〕可以诊断和治疗常见内科的九大系统疾病中的五十种疾病.以中医关于常见内科疾病的系统理论为基础,按中医辩证施治的特点和理、法、方、药的处理过程,对专家治疗常见内科疾病的思维过程进行模拟,采用以反向推理为主,正反向推理相结合的强弱模式匹配的推理策略.
林东研制了以临床经验诊断为主的内科西医诊疗通用专家系统〔11〕.首先通过分析医生的临床行为,确定了诊疗的认知模型,包括知识在医生大脑中的存储模型,而后按快速原型生成法设计而成,并引入了知识获取模块.经750例双盲试验和70例门诊报告,临床符合率达93%.
近年来,国内已经研制出了上百个专家系统,以上仅列举几例,供大家参考.
4 结束语
以上可以看出,医疗专家系统在理论和实践两个方面都已取得了良好的成绩,但目前国内研制的专家系统,只限于研制单位或其它少数单位使用,在推广应用方面存在许多问题,梁嘉骅指出失败的原因主要有以下几个方面〔12〕:把复杂系统的简单化、机械化;未能把握当代医学发展的根本导向;对医生需求的本末倒置.为了建造更实用的医疗诊断专家系统,我们可以从以下几个方面考虑,逐一进行突破:
(1)知识表示和推理机制在理论上和方法上取得突破.知识的复杂性和模糊性,对知识表示和推理机提出了新的要求,传统的知识表示和推理机制往往会导致知识库的繁杂和推理的低效.我们向大家推荐混合知识表示方法和混合推理机制.
(2)考虑多专家协同工作和模糊逻辑问题.
(3)用户界面的友好性问题.用户界面是专家系统的一个关键组成部分,它作为专家系统与外界的接口,主要用于系统和外界之间的通讯与信息交换.医生在使用专家系统过程中,需要大量的人机对话来输入病人的症状,因此必须精心设计用户界面.
专家系统已在医学诊断领域获得了广泛应用,这使得医学诊断技术向智能化阶段迈进了一大步,但仍然需要知识工程师和医学专家的共同努力去实现未来的能真正成为医生助手的“综合智能医学诊断系统”.
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512 小 型 微 型 计 算 机 系 统 2003年
故障诊断专家系统及其发展
综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.360docs.net/doc/ae9110932.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。
医疗专家系统方法
医生一般是 ①通过询问病史、体格检查、实验室检查和辅助检查手段搜集临床资料；②整理、分析、评价资料；③提出诊断；④给出治疗处理。 医学专家系统的推理方法: 1.基于规则推理 基于规则的推理是从领域专家那获取问题求解的知识，概括、转化为易于被计算机表示和推理的形式，然后以知识库中已有知识构成的规则为基础，将初始证据与知识库中的规则进行匹配的推理技术。而当知识库中的规则太多时会导致系统推理前后产生矛盾，另外，自学习能力很弱。 2.基于案例推理 基于案例的推理是通过查找知识库中过去同类问题的解决方案从而获得当前问题解决的一种推理模式，这一过程与医生看病采取的方法很相似。然而这种系统也有局限性：怎样有效地表示病例以及如何在大型病例库中快速有效地检索相似病例等问题。 3.模糊数学推理 模糊推理是运用模糊数学的理论建立模型，对不明确的信息进行分类，解决用一般数学模型难以描述的高度复杂和非线性的问题。 4.基于规则的神经网络推理 在许多疾病的诊断中，由于获得的临床信息可能不完整又含有假象，经常遇到不确定性信息，决策规则可能相互矛盾，有时表现无明显的规律可循，这给传统推理方法的专家系统应用造成极大困难。人工神经网络(artificial neural network，ANN)能突破这些障碍。但也存在缺点：①仅适用于解决一些规模较小的问题；②系统的性能在很大程度上受训练数据集的限制，难以解决异类数据源的融合和共享；③知识提取过程繁杂而低效。④得出结论的“黑箱”特征也限制了系统对诊断结果的解释功能。
医学专家系统的发展趋势 医学专家系统可借鉴数据库关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术，对知识库的管理、设计以及大型知识库、共享知识库和分布式知识库提供帮助，改善专家系统的特性，扩大规模。 将多媒体技术应用于医学专家系统，可集多种知识表达形式为一体(文字、图形、图像、影像及声音)；能够充分发挥其高速处理综合问题的特点，提高系统识别速度，有效地模拟医生在临床诊断中用的直觉和模拟诊断功能；并具有友好的用户界面，系统将能以类似人类专家的方式来传播信息，与用户深入沟通，用户可向系统寻求解释、咨询、谈话；利用多媒体专家系统的知识获取模块，采用图像扫描器，可直接将医学图像及精确的解剖位置转化为系统内部知识表示，也可由人类专家用话筒直接向系统传授知识，从而使知识获取更方便。 将网络技术用于医学专家系统，一是可采用分布式知识库结构，将知识按其专业和特点分为若干个相关的知识库，提高数据的安全性，方便用户访问数据；二是可采用分布式推理机制，改善应用环境的系统运行能力，提高专家系统推理的速度和灵活性；三是可采用分布式结构，在一个网络运行多个专家系统，为疑难杂症诊断提供多种途径；四是远程医疗的蓬勃发展和网上医疗站的出现。 ⑴医学专家系统应以解决一些特殊的问题为目的。这些特殊的问题在计算机视觉和人工智能方面没有被研究过。人类对可视图案的认识不同于常规的推理, 并且代表明确的领域知识常常在视觉认识过程中下意识地忽略了被用到的那些因素。 ⑵医学专家系统的模型可能会是以多种智能技术为基础, 以并行处理方式、自学能力、记忆功能、预测事件发展能力为目的。目前发展起来的遗传算法、模糊算法、粗糙集理论等非线性数学方法, 有可能会跟人工神经网络技术、人工智能技术综合起来构造成新的医学专 家系统模型。
疾病诊断专家系统
目录 摘要............................................... 错误！未定义书签。Abstact............................................ 错误！未定义书签。第一章绪论........................................ 错误！未定义书签。 1.1引言........................................ 错误！未定义书签。 1.2问题的提出.................................. 错误！未定义书签。 1.3可行性分析.................................. 错误！未定义书签。 2.1专家系统概述................................ 错误！未定义书签。 2.1.1什么是专家系统........................ 错误！未定义书签。 2.1.2专家系统的组成........................ 错误！未定义书签。 2.1.3专家系统的应用领域.................... 错误！未定义书签。 2.2 知识库..................................... 错误！未定义书签。 2.3推理原理.................................... 错误！未定义书签。 2.3.1推理概念及分类........................ 错误！未定义书签。第三章鸡疾病诊断专家系统知识库的研究............. 错误！未定义书签。 3.1鸡疾病诊断专家系统介绍...................... 错误！未定义书签。 3.2鸡疾病诊断专家系统设计...................... 错误！未定义书签。 3.2.1系统功能.............................. 错误！未定义书签。 3.2.2 鸡疾病诊断专家系统知识开发的技术流程.. 错误！未定义书签。 3.2.3 鸡疾病诊断专家系统知识库的设计........... 错误！未定义书签。 3.3.1 知识表示.............................. 错误！未定义书签。第四章系统调试................................... 错误！未定义书签。 4.1 Prolog软件介绍............................. 错误！未定义书签。 4.1.1 Prolog语言的特征..................... 错误！未定义书签。 4.1.2 Prolog语言基本语句................... 错误！未定义书签。 4.2 程序调试................................... 错误！未定义书签。 4.2.1 推理机的概述.......................... 错误！未定义书签。 4.2.2 推理机的使用.......................... 错误！未定义书签。 4.2.2 调试结果.............................. 错误！未定义书签。第五章毕业设计小结................................ 错误！未定义书签。 5.1论文小结.................................... 错误！未定义书签。 5.2 知识库发展的趋势........................... 错误！未定义书签。致谢............................................... 错误！未定义书签。参考文献........................................... 错误！未定义书签。附录一源程序...................................... 错误！未定义书签。
汽车故障诊断专家系统的研究和设计
摘要 本文介绍了汽车故障诊断专家系统的基本结构及其开发的基本方法，论述了汽车故障诊断专家系统软件的开发研究的意义和设计中的难点，针对汽车故障的复杂性特点模拟经验丰富的维修专家的诊断思路及方法，利用Delphi7进行编程，建立友好的人机界面，依据计算机数据结构原理，采用故障树的数据结构和关系数据库原理完成知识表示建立完善的知识库，实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。从而可使用户通过人机对话的形式方便、快速、准确地找出故障原因，大大地提高汽修行业的效益及汽车的使用寿命。 关键字：汽车故障诊断专家系统
The paper introduces Automobile Fault Diagnosis Expert System of basic structure and development of basic methods. Discusses the software of Automobile Fault Diagnosis Expert System 's research meaning and the difficulty in the design. Aiming at the complexity characteristic of the fault ,simulating the way that experienced diagnosis maintenance of expert thinking, using Delphi7, established friendly human-machine interface. According to the principle structure data of the computer , adopt the fault tree's data structure and relation theories of database to accomplish the representation of knowledge, and realized the uncertainty of knowledge base for fault diagnosis and reasoning machine. The user could find fault convenient, fast and accurately through the man-machine dialogue form , greatly improve the automobile industry's efficiency and the automobile's service life. Key words：automobile fault diagnosis expert system
医疗诊断专家系统研究进展
收稿日期:2001-08-24 作者简介:邵 虹,博士研究生,讲师.目前主要从事医学图像检索、图像处理和专家系统等研究.E-mail:shaoh @neusoft .com 崔文成,硕士研究生.助理研究员,研究方向为数据挖掘、网络等.张继武,博士.教授,博士生导师.研究方向为医学多媒体信息处理及通信技术等.赵 宏,教授,博士生导师,研究方向为分布式多媒体信息系统及多媒体网络技术. 医疗诊断专家系统研究进展 邵 虹1,2 崔文成2 张继武3 赵 宏1 1( 东北大学软件中心,辽宁沈阳110179) 2( 沈阳工业大学,辽宁沈阳110023) 3(中国科学院西安光学精密机械研究所,陕西西安710068) 摘 要:专家系统是人工智能领域的重要分支,医疗诊断专家系统可以作为医生诊断的一种辅助工具.本文从医疗诊断专家系统中的知识表示、推理机制等理论知识和实践研究两方面,对其研究现状进行了回顾.关键词:专家系统;医疗诊断 中图分类号:T P 391 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2003)03-0509-04 Research Advances on Medical Diagnosis Expert System SHAO Hong 1,2,CU I Wen-cheng 2,ZHA NG Ji-w u 3,ZHA O Ho ng 1 1( S ef tw are Center ,N or theaster n Univer sity ,S heny ang 110179,China ) 2( She nyang Unive rsity of T echnology ,S henyang 110023,China ) 3 (X i an Institute of Op tics &P recision M echanics ,S inic Ac ad emy of S cience ,X i an 710068,China ) Abstract :Expert sy stem is an impor tant embra nchment of ar tifical intellig ent ,medical diag no sis exper t system may be assistant to ol for docto r s dia gnosis .T his paper r ev iew s resear ch adva nces on m edical diag no sis practice and theo ries including know ledg e repr esentat ion,inference,etc.Key words :exper t system ;medical diag no sis 1 引 言 专家系统是当前人工智能研究中最活跃的分支之一,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破.从20世纪70年代开始,人们着手进行“医疗诊断专家系统”的研究工作,美国斯坦福大学最先于1974年开发出了性能较高、功能较全的M Y CIN 系统,用于帮助内科医生诊治感染性疾病.在这之后将近三十年的时间内,国内外都投入了巨大的力量进行研究与开发,有了一定的进展,但真正能为医生所接受并投入实际临床使用的为数极少. 能够诊断疾病的专家系统可以帮助医生解决复杂的医学问题,可以作为医生诊断的辅助工具,可以继承和发扬医学专家的宝贵理论以及丰富的临床经验,特别是对那些年轻无经验的医生,能够帮助他们提高诊断技能,为患者提供最佳的诊断方案.医疗诊断领域是信息处理技术的一个前景十分广阔的应用领域.但是,要想在该领域内取得真正有意义的发展,必须认真研究过去的医疗专家系统.下面将从理论和实践两方面对医疗诊断专家系统进行回顾. 2 医疗诊断专家系统的理论研究 知识表示和推理机制是人工智能的重要研究课题,是专家系统的核心.2.1 医学知识的表示 所谓知识表示是指将问题领域的知识和专家的经验知识用适当的结构表示出来,且便于在计算机中存储、检索和修改,知识表示是知识处理中最基本的问题,因为各种领域的知识必须表示成某种形式才能被记录下来,没有知识表示就谈不上知识使用.目前,已经提出了许多较为成熟而又针对特定领域的知识表示方法,常用的有:谓词逻辑表示法,产生式系统,框架理论,语义网络等.下面介绍在医疗诊断专家系统中所用到的几种知识表示方法. 产生式规则是目前应用最为广泛的一种知识表示方法.规则描述的是事物间的因果关系,规则的产生式表示形式常称为产生式规则,简称为产生式,或规则.产生式表示法易于理解,能充分表示与问题有关的推理规则和行为,较好地体现了动态知识即专家的经验知识.其基本形式是“IF a T HEN b ”,IF 部分称为前提,T HEN 部分称为操作.它说明在产生式系统的执行过程中,如果某条规则的条件部分被满足,那么这条规则就可以被应用,即可以给出结论或触发另一条规则.这种方法的缺点是:由于疾病的种类繁多,症状各异,因而需要的规则很多. 第24卷第3期 2003年3月 小型微型计算机系统M IN I -M ICR O SY ST EM S V ol .24N o .3 M ar .2003
远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现
摘要 本文论述了集成农作物种植理论和实用技术、远程农作物病虫害诊断专家系统的构建和实现。在比较国内外农业专家系统构思的基础上，论证了本系统实施的方案，实现了农作物病虫害诊断专家系统的网络化，扩大了农作物病虫害诊断专家系统应用的空间范围。文中主要以病害诊断为例着重介绍了规则库的建立、推理机的设计。论文前半部分首先对农作物病虫害诊断专家系统研究的背景、课题的研究内容、农业专家系统在国内外的研究、专家系统概况作了较全面的介绍和阐述，说明了本课题的研究目的和意义，接着对本课题专家系统的核心部分——知识表示和推理机的设计进行了阐述。论文后半部分是对于专家系统的总体设计、数据库设计以及界面功能进行了详细论述，并用其设计专家系统开发平台的框架模型。 关键词：农业专家系统推理机病虫害
Abstract This paper discusses the structure and achievement of the theory of integrated crop planting, practical technology and the expert system of remote crop diseases and insect pests diagnosis. Contrast of the domestic and foreign agricultural expert system conception, it demonstrates the system of the implementation of the scheme that realizing the network of the expert system of remote crop diseases and insect pests diagnosis and enlarging the spatial dimension.It introduces the establishment of rule-base and the design of the inference engine which takes disease screening as example.The preceding half part of thesis stresses the background and content of expert system of remote crop diseases and insect pests diagnosis, also states of research both at home and broad and general situation of expert system. Then introduce the main part that is the design of the inference engine.The last part of the thesis analyzes the overall design of expert system, base design and Interface and Function in order to apply to the model. Key words：Agricultural expert system,inference engine,diseases and pests
设备故障诊断技术及专家系统应用研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ae9110932.html, 设备故障诊断技术及专家系统应用研究 作者：纪明涛 来源：《中国科技博览》2017年第29期 [摘要]本文主要介绍了煤矿机电设备故障诊断技术及专家系统的原理及特点，构建了煤矿机电设备诊断专家系统，并对应用结果进行了分析。 [关键词]煤矿机电；故障诊断技术及专家系统；诊断；维修 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）29-0178-01 1、前言 随着采矿业规模日益增大，采矿机械设备也更趋于大型化，连续化，机电一体化，其性能与复杂程度不断提高，对设备故障的诊断也更为复杂。因此，为了达到能够使得综采机电设备处于一种良好的正常工作状态，我们必须要将煤矿机械设备和信息技术管理方面协调统一起来，对综采机电设备进行诊断和维修，这样处理对于煤矿机械的维修管理是相当有必要的。建立矿井调度室远程故障诊断及专家维护系统是解决问题的很好的方法。 2、故障诊断技术及专家系统 设备故障诊断技术包括故障检测与故障诊断.通常合在一体统称为故障检测和诊断（FDD）。 2.1 故障的定义和故障诊断的机理 故障诊断技术是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象（系统、设备、机器、装置、工程结构以及工艺过程等）的特殊规律逐步形成的一门新技术，主要包括检查和发现异常、诊断故障状态和部位、分析故障类型、提出诊断决策方案及诊断结论四个基本环节。其基本原理是根据机械、电气等设备运行过程中产生的各种信息，判断设备运行是属于正常还是异常，识别设备或机器是否发生故障，并对设备未来状态进行预测，确定最合适的维修方案和检修周期。作为一门交叉性学科领域，故障诊断技术在过去的几十年里得到了飞速发展，一些新的理论与方法已经得到了成功的应用。而非线性系统的故障诊断是当前故障诊断领域研究的热点与难点问题。在生产过程中，大型设备发生的故障是各种各样的，而根据系统采用的特征描述和决策方法的差异，形成了不同的故障诊断方法，具体可分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类。 2.2 故障诊断过程
奶牛疾病诊断专家系统的设计说明
奶牛疾病诊断专家系统（人工智能期中作业） 学号：2007117019 班级：07级计科二班 姓名：陈青
奶牛疾病诊断专家系统 1.前言 专家系统是一个只能的计算机程序，它利用专家知识和经验解决领域难题。在过去的几十年发展中，专家系统已经成功地应用于各个领域，特别是疾病诊断领域专家系统的研究与应用更是呈现出蓬勃发展的景象，动物疾病诊断专家系统也位于其列。本文就奶牛疾病诊断专家系统的开发，对系统中的表示方法，知识库的监理方法，推理机的设计和实现以及推理过程作了全面的 阐述和讨论。2.正文 一、专家系统的任务与目标 1.奶牛疾病诊断知识的获取 2.奶牛疾病诊断专家系统推理机的研制 3.奶牛疾病诊断专家系统原型机实现 专家系统总体结构 二、专家系统的整体结构个部分：知识库、综合数据库、推理机、解释部分、专家系统基本结构一般包括以下6人机接口和知识获取机。(1) 用户界面统提供用户界面是用户同系统交流的通信机制。通过用户界面，用户选择系 的事实（问题的答案），回答系统提问，完成奶牛疾病诊断；查看相关资料和信息，进行有关知识咨询；系统为用户提供相关信息，进行有关知识咨询；系统为用户提供相关信息。 (2)解释机
基于规则的系统的一个最大特色就是具有解释功能，可以向用户解释系统为什么采用了一条规则，得出结论的依据是什么以及为什么向用户提问一定的问题等。 (3)推理机 推理机是系统根据用户提供的信息进行推理，最终得出结论的模块。 (4)其他数据库 该库由3个主要数据库组成。 动态数据库是系统在运行期间产生的一个临时数据库，用于存储用户提供的事实、系统激活的规则、系统产生的中间解以及系统中断的推理过程等。 多媒体数据库是为适应信息及其相关技术的迅速发展和应用而添加于专家系统中的辅助诊断信息库，它提供了与奶牛疾病诊断和治疗有关的图片、声音、影像和动画等资料。 防治措施库是存放防治措施和其他有关奶牛疾病相关的文字内容的数据库。 (5)知识库 该系统中采用了将事实库作为知识库的一部分的构造方法，因为奶牛疾病诊断知识的特殊性，把事实库中的事实作为界面上位用户提供的供选答案，因此，实时库中的所有事实都会在规则库中有完全匹配的规则，其实际作用相当与规则的前件。规则库是存放规则的所在。(6)知识编辑器 该系统采用了基于数据库的系统构建模式，系统中的知识库和所有数据库都是完全独立于系统的其他模块之外，知识编辑器是一个实施知识库的修改、删除、增加、检验的模块。 1.知识的获取与知识库的建立 奶牛疾病诊断知识的结构(1)对奶牛疾病诊断知识进行分析，并且完成对知识结构的划分，设计推理策略和建立知识库的前提条件。根据奶牛疾病诊断知识的特点，从3个方面对知识进行了从层次结构上的详尽描述。． ①以疾病为对象的分析 利用面向对象的思想，把对精兵的诊断知识进行面向对象的表示。 例如： 疾病=“炭疽”； 表现型数量=3； 表现型={最急性炭疽；急性炭疽；亚急性炭疽}； 表现性名称={急性炭疽}； 一般信息=“急性炭疽一般信息”； { 发病年龄=“犊牛成牛均发”； 发病季节=“夏秋季多发”； 饲喂方式=“放牧”； 放牧环境=“潮湿低洼地”； }； 症状=“急性炭疽症状” { 体温=“升高”； 精神=“兴奋不安、嚎叫或沉郁”； 呼吸=“呼吸促迫”； 可视粘膜变化=“发绀”； 食欲=“减退或停止”；
医疗诊断专家系统开发的新思想与新方法
短 文 医疗诊断专家系统开发的新思想与新方法 梁嘉骅 王双惠 李常洪 (山西大学环境科学系系统工程研究室,太原030006)刘惠生 刘剑波 刘剑锋 (山西三部六病中医研究所,太原030012) 摘要 从70年代开始,国内外投入巨大的力量对医疗专家系统进行与开发,但实际能投 入临床使用的为数极少.本文分析了过去医疗专家系统开发失败的原因,并提出新的思想和方 法——诊断治疗支持系统. 关键词:医疗诊断专家系统,诊断治疗支持系统 分类号:T P 393 THE NEW IDEAS AND METHODS OF THE DEVELOPING OF MEDICAL DIAGNOS IS SYSTEM Liang Jiahua W ang Shuanghui Li Changhong (Shanxi U niversity,Taiyuan 030006) Liu Huisheng Liu Jianbo Liu Jianfeng (Shanxi SBLB Insititute of T raditional Chinese Medicine ,T aiyuan 030012) Abstract Great efforts have been laid since 1970's both in dom estic and abroad on the study and development of medical ex pert system (M ES )of which ,however , only few w ere put into clinical practice . This paper analyzes the reasons for the failure of MES in it's previous develop- ing ,also put forward the new idea and method -diagnosis and treatm ent support sys- tem (DTSS). Key words :m edical diagnosis ex pert sy stem (MDES ),diagnosis and treatment sup- port system (DTSS) 0 引 言 在70年代,决策支持系统与专家系统在局部领域取得的成功激发了医学、计算机与系统设计等方面的专家对医疗专家系统开发的热潮,在国内外投入了巨大的力量进行研究与开发.过去所研究和开发的医疗专家系统主要有以下4个类型:咨询型医疗专家系统、教学辅助型医疗专家系统、临床诊断与治第14卷第1期1999年3月 系 统 工 程 学 报JOU R NA L OF SYST EM S EN GIN EERIN G V ol.14N o.1M ar.1999 男,教授.male ,prof . 本文1998年3月3日收到.
诊断专家系统
诊断专家系统 【摘要】 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，求解需要专家才能解决的困难问题。 【关键词】计算机，人工智能，专家系统 引言 随着科学技术的发展，装备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，不但同一设备的不同部分之间相互关联，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的联系，在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应，导致整个过程不能正常运行，甚至会造成重大的损失。因此，对故障诊断的要求也越来越高。另一方面，人工智能技术近年来得到很大发展，基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能，是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术，利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议，专家系统在故
障诊断领域的应用非常广泛，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验)，进行一系列的推理，必要时还可以随时调用各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明：它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为： 图1：故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相对稳定的参数，如设备的设计参数、固有频率等;动态数据库是设备运行中所检测到的状态参数，如工作转速、介质流量、电压或电流等。 (2)知识库存放的知识可以是系统的工作环境、系统知识(反映系统的工作机理及系统结构知识)、设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等，反映系统的因果关系，用来进行故障推理。知识库是专家领域知识的集合。 (3)人机接口人与专家系统打交道的桥梁和窗口，是人机信息的交接点。 (4)被诊断对象 人机接口 数据库 人机推理 结果 知识库
故障诊断专家系统的功能和特点
振动监测分析诊断 交流材料 北京英华达公司 2009年11月
目录
振动监测分析在冶金行业的应用 1.传感器 TSI=Turbine Supervisory Instrumentation 传感器亦称换能器或变换器，它是将被测的某一物理量（或信号），按一定规律转换为与其对应的另一种（或同种）物理量（或信号）并输出的装置。传感器是实现自动检测与自动控制的首要环节，如果没有传感器对原始信号进行准确的捕获与转换，自动检测和自动控制将无法实现。所以，传感器是故障诊断系统中的重要部件。 传感器的分类方法： 由于传感器测量的物理量种类繁多，传感器的工作原理又各不相同，因而传感器的种类也很多，从不同的角度研究就有不同的分类方法。传感器通常有如下几种分类方法。 （1）根据被测物理量分类。这种分类方法说明了传感器用途，如位移传感器、速度传感器、加速度传感器、温度传感器、压力传感器、噪声传感器等。这种分类方法对用户和生产单位来说是比较方便的。其不足之处是将原理互不相同的传感器归为一类，难以找出各种传感器原理上的共性和差异。 （2）按工作原理分类。这种分类方法是以传感器的工作原理作为分类的依据，将传感器分为应变式、压电式、涡流式、电阻式、电容式、差动变压器式等。这种分类方法有利于对各种传感器的原理和性能进行分析研究和设计改进，使应用更灵活。 （2）按能量传递方式分类。从能量观点来分，传感器可分为有源传感器和无源传感器两大类。 设备诊断对传感器的要求： 传感器是诊断系统获取原始信号的装置，正确地选用传感器是设备诊断技术的一个关键环节。前面已介绍过传感器的种类很多，即使对于相同的被测量（如振动），也有很多不同种类的传感器。由于测量的目的和要求不同，测量范围、频响特性、精度、灵敏度等有所区别，而且测量环境也往往不同，因此必须选择合适的、能满足检测要求的传感器。例如，对于振动的精密诊断，由于需要对信号进行各种处理和精细分析，就必须采用高悧能精密传感器。因此，根据设备诊断的目的以及诊断系统的配置来合理地选择传感器的类型，是完成诊断任务的重要环节。在传感器的选择上主要应遵循如下原则： （1）传感器应具有良好的响应特性。由于被诊断对象的原始信息（一次信息）是通过传感器获得的，如果传感器传输信号失真或不稳定，对于同样的原始输入信号，其输出信号就不一样，传感器输出有误差的信号，将使诊断造成困难
农作物病虫害诊断专家系统
农作物病虫害诊断专家系统 农业专家系统是农业信息技术中的一项重要技术、它是运用人工智能的专家系统技术，结合农业特点发展起来的一门高新技术。目前国际上的农业专家系统，广泛应用于作物生产管理、灌溉、施肥、品种选择、病虫害控制、温室昔理、家禽饲料配方、水上保持、食品加工、财务分析等许多方面。 1、专家系统体系结构 专家系统由知识库、知识的获取、推理机、综合数据库、解释程序、人机接口六个部分组成。 1.1知识库 知识库用以存放领域专家提供的专门知识、这此专门知识包括与领域相关的书木知识、常识性知识以及专家凭经验得到的试探性知识、专家系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的、知识库中拥有知识的数量和质量成为一个专家系统中系统性能和问题求解能力的关键因素。因此，知识库的建立是建造专家系统的中心任务。 1.2知识获取 知识获取部分负责对知识库进行昔理和维护，包括知识的输入、修改、删除和查询等昔理功能及知识的一致性、冗余性和完整性检查等维护功能。这些功能为领域专家提供了很大方便，使得他们不必知道知识库中的知识表示形式即可建立知识库并对其进行修改和扩充，大大提高了系统的可扩充性。 1.3推理机 推理机是专家系统的思维机构，是构成专家系统的核心部分，因为推理是专家系统解决问题的基木技术。它能够根据当前已知的事实利用知识库中的知识按一定的推理方法和控制策略进行推理求得问
题的解答或证明某个假设的正确性；在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中对当前问题求解有用的知识进行推理。 1.4综合数据库 主要存放与专家系统推理相关的数据，包括用户输入的信息、推理过程产生的新信息以及推理所得到的结了等。 1.5解释程序 解释机由一组程序组成，跟踪并记录推理过程，当用户提出“为引一么?”“结论是如何得出的?”等询问需要解释时，它将根据问题的要求分别做出相应的处理，最后把解答用约定的形式通过用户界面输出给用户，便于用户理解系统的问题求解，增加用户对求解结果的信任程度、在知识库的完善过程中便于专家或知识工程师发现和定位知识库中的错误，便于领域的专业人员或初学者能够从问题的求解过程中得到直观学习。 1.6人机接口 人机接口是专家系统与用户的接口，用于完成输入输出工作。领域专家或知识工程师通过它输入知识、更新、完善知识库；一般用户通过它查询欲求解的问题以及向用户索取更多的事实。它可以将专家或用户的输入信息翻译为系统可接受的内部形式，把系统向专家或用户输出的信息转换成人类易于理解的外部形式。 2、农作物病虫害诊断专家系统设计 2.1知识获取 知识的获取分为两大类:一是应用领域的基木原理和常识；二是领域专家求解问题的经验知识。前者构成专门知识的主部，可以精确地定义和使用。这类知识尽昔是求解问题的基础，但并不与求解的问题紧密结合，加之知识量大和推理步小，不能高效地支持问题求解。
专家系统研究现状与展望_20073195414523
专家系统研究现状与展望 杨兴1，朱大奇1，桑庆兵1，史慧 2 (1.江南大学控制科学与工程研究中心,无锡 214122； 2.北京航天测控技术公司故障诊断技术部,北京 100830) 摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。 关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络 0 引言 近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。 专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识