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”；

Bitmap1=“尸体外观.jpg”；

Bitmap2=“脾脏变化.jpg”；

}；

通过对疾病的这种面向对象分析，为我们提供了奶牛疾病诊断中的诊断流程。首先进行患病奶牛的一般信息和症状的值的获取，然后根据这些信息在知识库中搜索符合条件的疾病或表现型。

②以患病动物年龄为条件对知识结构进行划分

不同年龄奶牛所患的疾病的类型以及疾病的表现不同。根据年龄的不同，对可以解决在搜索工程中各年龄段的奶牛疾病的依据其发生频率的不同进行排序，

的冲突消解问题，系统首先对常发病进行匹配，其次为次常发病，最后为罕见病。奶牛年龄的划分标准为：0-7日龄为新生犊牛：8-180日龄为一般犊牛；大于180日龄为成牛。

③根据症状进行分类

一般情况下动物疾病诊断的获取信息有两个方面，一是动物的一般信息；另一个是症状。通过对奶牛疾病的症状进行全面考察和分析后，对所有症状进行了分类，从而形成了层次关系。症状分类结构示意如图：

知识库和数据库的建立(2) ①事实库。由于我们这里所说的事实库包括了两个方面的内容：症状库和结论库（疾病）把存贮着部分所以用户的输入是提供的事实库的一部分内容，为用户提供选择事实，内容的库叫事实库。对于症状事实库，根据上面对症状的分类，由两个库组成，一个是一级症状库

。在进行库结构设计时，由于；另一个是二级症状库（规则的前提事实）（症状组库）对每一个一级所以用关系数据库进行管理，两个库之间存在着一定的相互作用关系，通过库这件共用油一定意义的符号代替原始的文字，和二级症状都惊醒统一的编号，ID同的标识（）来关联库内容之间的关系。结论库主要存放系统中所有疾病的名称，也就是系统的结论部分。在库结构设

因为根据前面提到的根据年）ID（计中同样采用了用一定的字符代替疾病名的做法，和分组情况，这样就形成了它们龄和疾病性质的分类，每一个疾病都有其唯一的ID 在表示上既独立又相互联系的状况。．

②规则库

规则库中存储的是用于疾病诊断的专家知识，这种知识以IF<前提>THEN<结论>CF形式

表示。在奶牛疾病诊断专家诊治系统中，前提主要指症状，结论主要是疾病，CF是有前提所描述的症状时疾病发生的概率。在对知识库的描述中，提到的每个疾病的所有症状对应的CF值之和为100。我们对奶牛疾病诊断中采用了两种推理方式，一种是混合推理，即首先进行正向推理，然后进行反向推理；另一种是反向推理。针对两种不同的推理方法建立了两个不同的规则库，第一个以一般症状为主，主要针对活着的患病奶牛的疾病诊断设计的；第二个以剖检症状和病理变化为主，主要针对已经死亡的奶牛，同时作为对第一种推理方法的重要补充。两个规则库的结构完全一样。

③防治措施数据库

防治措施是专家系统的重要组成部分，但是它又是独立于推理过程的。如果将放置措施内嵌于知识库中，势必会影响系统的执行效率。该系统把防治措施作为独立的一个库岑在的设计方式，每一个疾病（或表现型）的方式措施作为数据库中的一条记录存在，这样，当系统能够诊断出一种疾病的时候，就可以通过查询防止措施库中以疾病名作为主键的一条记录，从而通过界面显示出疾病的防治措施。除了在防治措施库中提供疾病的防治措施外，还将对疾病的概述、症状。诊断等相关知识作为系统的附属内容提供。通过这种方式，实现了一库多用和一个系统多用的功能。

④图片库

图片在诊断中有它不可替代的优势。主要表现在：1)直观、生动。2）界面友好。3)辅助学习，通过图片，一方面可以是用户明白图片所显示的症状或表现在其他媒介上是符合描述的，两一方面也可以通过图片的文字描述部分学习对疾病症状的理解和认识，从而达到在实际的疾病诊断过程中用准确的文字来描述症状和人是动物所表现的症状是什么。

⑤多媒体材料库

多媒体技术是随着信息技术的而发展而蓬勃发展的一些信息存贮、表示和应用技术的总称。在动物疾病诊断和防治过程中，可以通过一段录像演示动物患病以后全方位的信息。通过系统中以多媒体形式演示的疾病诊治过程可以使用户学会正确恰当的疾病治疗和预防技术。有了多媒体演示功能的专家系统在对专家知识的传播上有着十分重要的作用。．

⑥动态数据库

动态数据库在现代专家系统中起着“黑板”的作用。在系统的推理过程中，需要对已输入的事实，对系统推断和激活的规则有一个纪录，通过这些纪录，在规则匹配中决定规则的取舍和修剪不可能的搜索分支，其冲突消解和规则激活和匹配的作用，另外，还可以通过追踪动态数据库中的纪录来向用户结束系统做出判定的原因。该系统的动态数据库是一个动态生成和删除的库，在每一次诊断的开始，喜用自动生成动态数据库，在每一诊断结束，系统自动删除动态数据库。在疾病诊断的过程中，用户的每一次输入实际上也激活了一定的规则，规则的前件是用户输入的事实，规则的后件是系统激活的疾病，规则本身则是系统在推理过程中激活的规则。

2.推理机设计

奶牛疾病诊断专家系统的推理机的设计。上面提出有两种推理方法，混合推理和反向推理。因此，在该系统中有两套推理策略。

(1)混合推理

该系统中的混合推理方式。首先，专家通过对疾病诊断的一般信息的获取和动物患

病后所表现出的主要症状的观察，形成一个假设结论，然后通过进一步的信息获取来验证他已经形成的假设结论，采取这样的而混合推理策略的决策还处于对奶牛疾病诊断本身特殊性的考虑，我们只能针对你奶牛所表现的症状或很少的实验室化验结果去诊断疾病，这样在混合推理中所用到的事实基本上是活体奶牛所表现的症状，运用混合推理作为主要的推理策略可以满足在动物存活的状态上，症状表现是一个动态的变化过程和没有剖检症状和病理变化时对疾病诊断的要求。

(2)反向推理

该系统中采用反向推理为推理策略之一是出于以下考虑：

1）作为对正向推理的重要补充。把知识库分开采用不同的推理策略，混合推理主要针对活体奶牛，反向推理主要针对死亡奶牛，所用到额专断症状主要是剖检症状和病理变化。

2）验证正想推理的结果。为确保专家系统诊断结果的正确性，通过两套推理方法共同完成疾病诊断

3）辅助学习。有些用户可能在长期的临床实践中已经积累了一定的疾病诊断经验，他可以运用反向推理来决定自己得出的结论是否正确，反向推理可以满足具有一定诊断疾病经验的而用户在实践中的需求。．

(3)推理机的实现

1）混合推理

①将规则库中的Active字段的值置为0

②生成动态数据库

③提问用户输入信息

值运算④进行规则匹配和CF

⑤生成假定结论集

⑥验证假设结论

(7)是否可以得出假设结论？是转⑧，否转③

⑧结论

2）反向推理

①将规则库中的Active字段的值置为0

②生成动态数据库

③获取事实目标

④验证目标事实库

⑤进行目标和结论的匹配

⑥匹配事实库中的前提是否可以得出假设结论？是转⑧，否转③(7)

⑧结论

将以上两种策略用图示表示如下：

假设结论用户信息

正向推理用户信息假设结论反向推理否是

否是结论？结论？

结论结论

采用反向推理策略采用混合推理策略3.推理机制

混合推理的推理机制(1)①疾病表现的描述

②疾病诊断

③寻找假设结论

④假设结论的验证

⑤结论的得出