機(jī)械故障診斷學(xué) 鐘秉林 第9章專家系統(tǒng)診斷原理

1、.,第9章 專家系統(tǒng)診斷原理,專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及功能,推理機(jī)制,基于行為的故障診斷專家系統(tǒng),機(jī)械故障診斷理論與方法,第2篇 基于人工智能的故障診斷技術(shù),2020/7/3,1,內(nèi) 容 安 排,知識(shí)表示與知識(shí)獲取,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng),.,1.專家系統(tǒng)歷史與現(xiàn)狀 作為人工智能一個(gè)重要分支的專家系統(tǒng)（Expert System，ES）是在20世紀(jì)60年代初期產(chǎn)生和發(fā)展起來(lái)的一門新興的應(yīng)用科學(xué)，而且正隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展而日臻完善和成熟。1982年美國(guó)斯坦福大學(xué)教授費(fèi)根鮑姆給出了專家系統(tǒng)的定義： 專家系統(tǒng)是一種智能的計(jì)算機(jī)程序，這種程序使用知識(shí)與推理過(guò)程，求解那些需要杰出人物的專門知識(shí)才能求解

2、的復(fù)雜問(wèn)題。,一、概述,2020/7/3,2,.,一般認(rèn)為，專家系統(tǒng)就是應(yīng)用于某一專門領(lǐng)域，由知識(shí)工程師通過(guò)知識(shí)獲取手段，將領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q特定領(lǐng)域的知識(shí)，采用某種知識(shí)表示方法編輯或自動(dòng)生成某種特定表示形式，存放在知識(shí)庫(kù)中，然后用戶通過(guò)人機(jī)接口輸入信息、數(shù)據(jù)或命令，運(yùn)用推理機(jī)構(gòu)控制知識(shí)庫(kù)及整個(gè)系統(tǒng)，能像專家一樣解決困難的和復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題的計(jì)算機(jī)（軟件）系統(tǒng)。 專家系統(tǒng)有三個(gè)特點(diǎn)，即： 啟發(fā)性，能運(yùn)用專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷； 透明性，能解決本身的推理過(guò)程，能回答用戶提出的問(wèn)題； 靈活性，能不斷地增長(zhǎng)知識(shí)，修改原有的知識(shí)。,一、概述,2020/7/3,3,.,1.1 初創(chuàng)期 人工智能早期工作都

3、是學(xué)術(shù)性的，其程序都是用來(lái)開(kāi)發(fā)游戲的。盡管這些努力產(chǎn)生了如國(guó)際象棋、跳棋等有趣的游戲，但其真實(shí)目的在于計(jì)算機(jī)編碼加入人的推理能力，以達(dá)到更好的理解。在這階段的另一個(gè)重要領(lǐng)域是計(jì)算邏輯。 1957年誕生了第一個(gè)自動(dòng)定理證明程序，稱為邏輯理論家。 20世紀(jì)60年代初，人工智能研究者便集中精力開(kāi)發(fā)通用的方法和技術(shù)，通過(guò)研究一般的方法來(lái)改變知識(shí)的表示和搜索，并且使用它們來(lái)建立專用程序。 到了60年代中期，知識(shí)在智能行為中的地位受到了研究者的重視，這就為以專門知識(shí)為核心、求解具體問(wèn)題的基于知識(shí)的專家系統(tǒng)的產(chǎn)生奠定了思想基礎(chǔ)。,一、概述,2020/7/3,4,.,1965年在美國(guó)國(guó)家航空航天局要求下，斯坦

4、福大學(xué)研制成功了DENRAL系統(tǒng)，DENRAL的初創(chuàng)工作引導(dǎo)人工智能研究者意識(shí)到智能行為不僅依賴于推理方法，更依賴于其推理所用的知識(shí)。該系統(tǒng)具有非常豐富的化學(xué)知識(shí)，是根據(jù)質(zhì)譜數(shù)據(jù)幫助化學(xué)家推斷分子結(jié)構(gòu)，被廣泛地應(yīng)用于世界各地的大學(xué)及工業(yè)界的化學(xué)實(shí)驗(yàn)室。,一、概述,2020/7/3,5,.,這個(gè)系統(tǒng)的完成標(biāo)志著專家系統(tǒng)的誕生。在此之后，麻省理工學(xué)院開(kāi)始研制MACSYMA系統(tǒng)，它作為數(shù)學(xué)家的助手使用啟發(fā)式方法變換代數(shù)表達(dá)式，現(xiàn)經(jīng)過(guò)不斷擴(kuò)充，能求解600多種數(shù)學(xué)問(wèn)題，其中包括微積分、解方程和方程組，矩陣運(yùn)算等。 同期，還有美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開(kāi)發(fā)的用于語(yǔ)音識(shí)別的專家系統(tǒng)HEARSAY，該系統(tǒng)表明計(jì)算機(jī)

5、在理論上可按編制的程序同用戶進(jìn)行交談。 20世紀(jì)70年代初，匹茲堡大學(xué)的鮑波爾和內(nèi)科醫(yī)生合作研制了第一個(gè)用于醫(yī)療的內(nèi)科病診斷咨詢系統(tǒng)INTERNIST。 這些系統(tǒng)的研制成功使得專家系統(tǒng)受到學(xué)術(shù)界及工程領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。,一、概述,2020/7/3,6,.,1.2 成熟期 到20世紀(jì)70年代中期，專家系統(tǒng)已逐步成熟起來(lái)，其觀點(diǎn)逐漸被人們接受，并先后出現(xiàn)了一批卓有成效的專家系統(tǒng)。 其中，最為代表的是肖特立夫等人的MYCIN系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于診斷和治療血液感染和腦炎感染，可給出處方建議（提供抗菌劑治療建議），不但具有很高的性能，而且具有解釋功能和知識(shí)獲取功能。MYCIN系統(tǒng)是專家系統(tǒng)的經(jīng)典之作，它的知識(shí)

6、表示系統(tǒng)用帶有置信度的“IFTHEN”規(guī)則來(lái)表示，并使用不確定性推理方法進(jìn)行推理。MYCIN由LISP語(yǔ)言寫(xiě)成，所有的規(guī)則都表達(dá)成LISP表達(dá)式。它是一個(gè)面向目標(biāo)求解的系統(tǒng)，使用反向推理方法，并利用了很多的啟發(fā)式信息。,一、概述,2020/7/3,7,.,另一個(gè)非常成功的專家系統(tǒng)是PROSPCTOR系統(tǒng)，它用于輔助地質(zhì)學(xué)家探測(cè)礦藏，是第一個(gè)取得明顯經(jīng)濟(jì)效益的專家系統(tǒng)。PROSPCTOR的性能據(jù)稱完全可以同地質(zhì)學(xué)家相比擬。它在知識(shí)的組織上，運(yùn)用了規(guī)則與語(yǔ)義網(wǎng)相結(jié)合的混合表示方式，在數(shù)據(jù)不確定和不完全的情況下，推理過(guò)程運(yùn)用了一種似然推理技術(shù)。 除這些成功實(shí)例以外，在這一時(shí)期另外兩個(gè)影響較大的專家系

7、統(tǒng)是斯坦福大學(xué)研制的AM系統(tǒng)及PUFF系統(tǒng)。AM是一個(gè)用機(jī)器模擬人類歸納推理、抽象概念的專家系統(tǒng)，而PUFF是一個(gè)肺功能測(cè)試專家系統(tǒng)，經(jīng)對(duì)多個(gè)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，成功率達(dá)93%。 諸多專家系統(tǒng)地成功開(kāi)發(fā)，標(biāo)志著專家系統(tǒng)逐漸走向成熟。,一、概述,2020/7/3,8,.,1.3 發(fā)展期 從20世紀(jì)80年代初，醫(yī)療專家系統(tǒng)占了主流，主要原因是它屬于診斷類型且開(kāi)發(fā)比較容易。 但是到了80年代中期，專家系統(tǒng)發(fā)展在應(yīng)用上最明顯的特點(diǎn)是出現(xiàn)大量的投入商業(yè)化運(yùn)行的系統(tǒng)，并為各行業(yè)產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。其中一個(gè)著名的例子是DEC公司與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)合作開(kāi)發(fā)的XCON-R1專家系統(tǒng)，它用于輔助數(shù)據(jù)設(shè)備公司（DEC）的

8、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的配置設(shè)計(jì)。它每年為DEC公司節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元。 專家系統(tǒng)的應(yīng)用日益廣泛，處理問(wèn)題的難度和復(fù)雜度不斷增大，導(dǎo)致了傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)無(wú)法滿足較為復(fù)雜的情況，迫切需要新的技術(shù)去支持。,一、概述,2020/7/3,9,.,從80年代后期開(kāi)始，一方面隨著面向?qū)ο?、神?jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊技術(shù)等新技術(shù)迅速崛起，為專家系統(tǒng)注入了新的活力； 另一方面計(jì)算機(jī)的運(yùn)用也越來(lái)越普及，而且對(duì)智能化的要求出越來(lái)越高。由于這些技術(shù)發(fā)展的成熟，并成功運(yùn)用到專家系統(tǒng)之中，使得專家系統(tǒng)得到更廣泛的運(yùn)用。 在這期間開(kāi)發(fā)的專家系統(tǒng)按其處理問(wèn)題的類型可以分為：解釋型、預(yù)測(cè)型、診斷型、設(shè)計(jì)型、規(guī)劃型、監(jiān)視型、調(diào)試型、修正型、教學(xué)型和控制型。

9、 其應(yīng)用領(lǐng)域也涉及到農(nóng)業(yè)、商業(yè)、化學(xué)、通信、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)等多個(gè)方面，并已成為常用的解決問(wèn)題的手段之一。,一、概述,2020/7/3,10,.,2.在故障診斷中的應(yīng)用,專家系統(tǒng)：基于知識(shí)(Knowledge-based)的人工智能系統(tǒng)。 專家系統(tǒng)實(shí)質(zhì)是應(yīng)用大量人類專家的知識(shí)和推理方法求解 復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題的一種人工智能計(jì)算機(jī)程序。 專家系統(tǒng)能夠模擬、再現(xiàn)、保存和復(fù)制，有時(shí)還能超過(guò)人類專家的腦力勞動(dòng)，是人工智能領(lǐng)域中目前最活躍最成功的一個(gè)分支。 就機(jī)械設(shè)備故障診斷而言，專家系統(tǒng)比較適用于復(fù)雜的、比較規(guī)范化的（即只是來(lái)源可以從類似機(jī)器獲取）的大型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，如針對(duì)汽輪發(fā)電機(jī)組等研發(fā)的診斷專家系統(tǒng)，已

10、經(jīng)在工程實(shí)際中取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益。,一、概述,2020/7/3,11,.,3.專家系統(tǒng)的分類（按推理規(guī)則分）,基于規(guī)則的專家系統(tǒng) 基于規(guī)則推理（Rule Base Reasoning，RBR）的方法是根據(jù)以往專家診斷的經(jīng)驗(yàn), 將其歸納成規(guī)則, 通過(guò)啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行推理。 它具有明確的前提，得到確定的結(jié)果。它是構(gòu)建專家系統(tǒng)最常用的方法，這主要?dú)w功于大量的成功實(shí)例和工具的出現(xiàn)。早期的專家系統(tǒng)大多數(shù)是用規(guī)則推理的方法。,一、概述,2020/7/3,12,.,基于案例的專家系統(tǒng) 基于案例推理（Case Based Reasoning，CBR）的方法就是通過(guò)搜索曾經(jīng)成功解決過(guò)的類似問(wèn)題，比較新、舊問(wèn)

11、題之間的特征、發(fā)生背景等差異，重新使用或參考以前的知識(shí)和信息，達(dá)到最終解決新問(wèn)題的方法。 它起源于1982年美國(guó)學(xué)者Roger Schank，關(guān)于人類學(xué)習(xí)和回憶的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)模型的研究工作。,一、概述,2020/7/3,13,.,基于框架的專家系統(tǒng) 框架(Frame) 是將某類對(duì)象的所有知識(shí)組織在一起的一種通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而相互關(guān)聯(lián)的框架連接組成框架系統(tǒng)。,一、概述,2020/7/3,14,基于模糊邏輯的專家系統(tǒng) 模糊理論的概念由美國(guó)加利福尼亞大學(xué)著名教授扎德在他的Fuzzy Sets和Fuzzy Algorithm等著名論著中首先提出。模糊性是指客觀事物在狀態(tài)及其屬性方面的不分明性，其根源是在類似

12、事物間存在一系列過(guò)渡狀態(tài)，它們互相滲透、互相貫通，使得彼此之間沒(méi)有明顯的分界線。,.,一、概述,2020/7/3,15,基于D-S證據(jù)理論的專家系統(tǒng) D-S證據(jù)理論是由Dempster于1967年提出的，他首先提出了上、下界概率的定義，后由Shafer于1976年加以推廣和發(fā)展，故人們也把證據(jù)理論稱為D - S理論。,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network ，ANN）是仿效生物體信息處理系統(tǒng)獲得柔性信息處理能力。它是從20世紀(jì)80年代后期開(kāi)始興起：由理論研究階段發(fā)展到應(yīng)用階段。,.,基于遺傳算法的專家系統(tǒng) 遺傳算法（Genetic Algo

13、rithms，GA）是一種基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的優(yōu)化搜索方法。由美國(guó)John H.Holland教授在1975年提出的。,一、概述,2020/7/3,16,.,1.一般概念,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,17,實(shí)用專家系統(tǒng)框圖,.,特點(diǎn)： 專家系統(tǒng)是包含知識(shí)和推理的智能計(jì)算機(jī)程序； 求解問(wèn)題的知識(shí)與程序和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分離。增強(qiáng)了系統(tǒng)的適應(yīng)性和靈活性；（vs傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序：求解問(wèn)題的知識(shí)隱含在程序和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中） 專家系統(tǒng)通常由5個(gè)基本組成部分：知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)以及解釋程序、知識(shí)獲取程序。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,18,.,2.知識(shí)

14、庫(kù) 知識(shí)庫(kù)是專家系統(tǒng)的核心; 知識(shí)庫(kù)是專家知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)與書(shū)本知識(shí)、常識(shí)的存儲(chǔ)器； 專家診斷系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)通常包括： 背景知識(shí):背景知識(shí)作為輔助信息，在推理過(guò)程中起著重要作用。如設(shè)備運(yùn)行規(guī)范可以成為診斷過(guò)程中觸發(fā)、激活某一診斷規(guī)則的依據(jù)等。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,19,.,診斷知識(shí) 領(lǐng)域?qū)＜以陂L(zhǎng)期的診斷實(shí)踐中積累起來(lái)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。產(chǎn)生式規(guī)則表達(dá)： IF THEN WITH 現(xiàn)象：觀察到的機(jī)組癥狀； 假設(shè)：表示機(jī)組的故障或中間結(jié)論； 可信度：表示在觀察到這些“現(xiàn)象”后，推斷機(jī)組具有這類故障的可信程度。 一般診斷知識(shí)按故障樹(shù)結(jié)構(gòu)分層組織。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2

15、020/7/3,20,.,機(jī)組病例與運(yùn)行檔案 描述機(jī)組以往診斷病例及其安裝維修的記錄情況，它對(duì)如何沿最有可能的故障方向進(jìn)行診斷推理具有很大影響。 過(guò)程性知識(shí) 一系列分析計(jì)算程序，以獨(dú)立的模塊形式存在，在診斷過(guò)程中需要時(shí)被調(diào)用。如在診斷中需要獲取某振動(dòng)信號(hào)關(guān)于轉(zhuǎn)速頻率的譜峰情況，就需調(diào)用 FFT頻譜計(jì)算程序。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,21,.,控制性知識(shí) 對(duì)領(lǐng)域知識(shí)起指導(dǎo)作用的知識(shí)，如引導(dǎo)規(guī)則的選擇、控制推理路徑及指明診斷系統(tǒng)在診斷過(guò)程中對(duì)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行何種分析等。 決策知識(shí) 機(jī)組發(fā)生某故障時(shí)應(yīng)采取的措施。它包括機(jī)組本身的運(yùn)行規(guī)程和領(lǐng)域?qū)＜姨幚碓擃惞收蠒r(shí)的措施方法，

16、另外，還包括在不能確診某故障時(shí)向用戶建議應(yīng)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)何種信號(hào)及注意事項(xiàng)。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,22,.,知識(shí)庫(kù)的結(jié)構(gòu)形式取決于所采用的知識(shí)表示方式，常用的有：邏輯表示、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示、規(guī)則表示、框架表示和子程序表示等。 用產(chǎn)生式規(guī)則表達(dá)知識(shí)的方法是目前專家系統(tǒng)中應(yīng)用最普遍的一種方法。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,23,.,3.數(shù)據(jù)庫(kù) 專家系統(tǒng)中用于存放反映系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)的事實(shí)數(shù)據(jù)的場(chǎng)所。包括：用戶輸入的事實(shí)、已知的事實(shí)以及推理過(guò)程中得到的中間結(jié)果等。 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)：保存推理過(guò)程中，產(chǎn)生的中間結(jié)論（包括最終結(jié)論），以及大量的癥狀信息和推理路徑。,二

17、、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,24,.,4.推理機(jī) 推理機(jī)是專家系統(tǒng)的靈魂，它根據(jù)當(dāng)前輸入信息和過(guò)去歷史情況，激活知識(shí)庫(kù)中的有關(guān)規(guī)則，按一定的推理策略完成證據(jù)與假設(shè)之間的映射關(guān)系。 推理過(guò)程中通常需要保存推理軌跡以期對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行解釋 推理策略有：正向推理、反向推理和正反向混合推理三種。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,25,.,5.解釋程序 對(duì)于診斷結(jié)果，若用戶有疑問(wèn)或不解，通過(guò)解釋程序?qū)υ\斷結(jié)果、推理路徑和癥狀信息進(jìn)行解釋，提高系統(tǒng)的透明性和可信性； 包括與系統(tǒng)推理有關(guān)的問(wèn)題和與系統(tǒng)推理無(wú)關(guān)的系統(tǒng)自身的問(wèn)題。 6.知識(shí)獲取 研究如何把“知識(shí)”從人類專

18、家大腦中提取和總結(jié)出來(lái)，并且保證所獲取的知識(shí)間的一致性，它是專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的一道關(guān)鍵工序。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,26,.,構(gòu)造專家系統(tǒng)時(shí)，要求專業(yè)領(lǐng)域的專家和知識(shí)工程師密切合作，總結(jié)和提取專家領(lǐng)域知識(shí)，把它形式化并編碼存入計(jì)算機(jī)中形成知識(shí)庫(kù)。 但是，專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)是啟發(fā)式的，較難捕捉和描述，專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜彝ǔＩ朴谔峁┦吕涣?xí)慣提供知識(shí)，所以，知識(shí)獲取被公認(rèn)為是專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)研究中的瓶頸問(wèn)題。,二、 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能,2020/7/3,27,.,1.推理機(jī)制,推理：根據(jù)一個(gè)或一些判斷得出另一個(gè)判斷的思維過(guò)程。 推理所根據(jù)的判斷，稱為前提。 由前提得出的判斷，

19、稱為結(jié)論。 在專家系統(tǒng)中，推理機(jī)利用知識(shí)庫(kù)的知識(shí)，按一定的推理策略去解決當(dāng)前的問(wèn)題。,三、推理機(jī)制,2020/7/3,28,.,2. 三段論 由且只由三個(gè)性質(zhì)判斷組成，其中兩個(gè)性質(zhì)判斷是前提，另一個(gè)性質(zhì)判斷是結(jié)論。 所有的推理系統(tǒng)都是智能系統(tǒng)； 專家系統(tǒng)是推理系統(tǒng)； 所以，專家系統(tǒng)是智能系統(tǒng)。,大項(xiàng),中項(xiàng),小項(xiàng),三、推理機(jī)制,2020/7/3,29,.,3. 基于規(guī)則的演繹 前提與結(jié)論之間有必然性聯(lián)系的推理，是演繹推理。 前提與結(jié)論之間的這種聯(lián)系可由一般的蘊(yùn)涵表達(dá)式直接表示，成為知識(shí)的規(guī)則。例如，所有的哺乳動(dòng)物都是動(dòng)物，可以寫(xiě)成如下的蘊(yùn)涵式： ( x ) Mammal (x) Animal (

20、x) ,三、推理機(jī)制,2020/7/3,30,利用規(guī)則進(jìn)行演繹的系統(tǒng)，通常稱作基于規(guī)則的演繹系統(tǒng)。常用的演繹推理方法有正向、反向和正反向聯(lián)合三種：,.,正向演繹系統(tǒng),定義：從一組事實(shí)出發(fā)，不斷嘗試所有可利用的規(guī)則，并在此過(guò)程中不斷加入新事實(shí)，直到獲得包含目標(biāo)公式的結(jié)束條件為止。 特點(diǎn)：由數(shù)據(jù)到結(jié)論； 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略。,三、推理機(jī)制,2020/7/3,31,.,反向演繹系統(tǒng),定義：先提出假設(shè)(結(jié)論)，然后去尋找支持這個(gè)假設(shè)的證。 特點(diǎn)： 由結(jié)論到數(shù)據(jù)； 目標(biāo)驅(qū)動(dòng)策略。,三、推理機(jī)制,2020/7/3,32,.,正反向聯(lián)合演繹系統(tǒng),正向演繹系統(tǒng)和反向演繹系統(tǒng)的局限： 正向系統(tǒng)可以處理任意形式的事實(shí)表

21、達(dá)式，但被限制 在目標(biāo)表達(dá)式為由文字析取組成的一些表達(dá)式。 反向系統(tǒng)可以處理任意形式的目標(biāo)表達(dá)式，但被限制 在事實(shí)表達(dá)式為由文字合取組成的一些表達(dá)式。 正反向聯(lián)合演繹，發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)，克服其局限性。,三、推理機(jī)制,2020/7/3,33,.,4. 歸納推理 定義：由個(gè)別的事物或現(xiàn)象推出該類事物或現(xiàn)象的普遍性規(guī)律的推理。 常見(jiàn)的推理方法：簡(jiǎn)單枚舉法、類比法、統(tǒng)計(jì)推理、因果關(guān)系法等五種(契合法、差異法、契合差異并用法、共變法與剩余法)。,三、推理機(jī)制,2020/7/3,34,.,5. 不精確推理 定義：基于不確定的推理規(guī)則進(jìn)行推理，形成結(jié)論。 常見(jiàn)的不精確推理方法： 概率論方法 可信度方法 模糊子

22、集法 證據(jù)論方法等。,三、推理機(jī)制,2020/7/3,35,.,1.一般概念,知識(shí)表示是計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的重要領(lǐng)域，智能活動(dòng)過(guò)程主要是一個(gè)獲得應(yīng)用知識(shí)的過(guò)程。智能活動(dòng)的研究范圍： 知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示、知識(shí)的應(yīng)用 知識(shí)表示的基本要求： 可擴(kuò)充性、簡(jiǎn)明性、明確性等。 知識(shí)表示方法： 符號(hào)邏輯法、產(chǎn)生式規(guī)則、框架理論、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、特征矢量法、過(guò)程表示法等。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,36,.,2. 知識(shí)的符號(hào)邏輯表示法,優(yōu)點(diǎn)： 邏輯表示的演繹結(jié)果在一定范圍內(nèi)保證正確，而其他知識(shí)表示方案，至今還未達(dá)到這一點(diǎn)。 邏輯表示從現(xiàn)有事實(shí)推導(dǎo)出新事實(shí)的方法可以機(jī)械化。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2

23、020/7/3,37,.,一階謂詞邏輯表示法,一階謂詞邏輯是一種形式語(yǔ)言系統(tǒng)，研究的是假設(shè)與結(jié)論之間的蘊(yùn)含關(guān)系，即用邏輯方法研究推理的規(guī)律。 由于它與自然語(yǔ)言相似，故可用來(lái)表示人類的某些知識(shí)。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,38,.,P(x, a)： 指 x (某人)的身份為a，a為常量，可以 是 teacher, studenut 等； A(y, b) ： 指 y (某人)的年齡為 b ； GE(x, y) ：指 xy ； E(u, e) ： 指u (某人)的文化程度為e, e可分為high, middle 和 primary 三擋； S(z, c) ： 指z 的性別為 c, c

24、 的取值為 male 或 female ； W(w, d) ： 指w 的工作年限(工齡)為 d。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,39,例： 謂詞：,.,事實(shí)： P(Wang, teacher)：老王的職業(yè)為教師； S(Wang, male)： 老王為男性； W(Wang, 20)： 老王工齡20年。,規(guī)則： (1) (x)P(x, teacher)E(x, high)： 表示：所有的教師都具有大學(xué)以上文化程度 (2) (x)E(y, high)($x)(A(y, x)GE(x, 23)： 表示：所有具備大學(xué)文化程度以上的人，年齡一般大于或等于23歲,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020

25、/7/3,40,.,(3) (z)(v) P(z, teacher)w(z, v)(w)EQ(w, ADD(v, 23) (x)(A(z, x)GE(x, w) 表示：任何一位工齡為v的教員，其年齡一般大于或等于v+23,問(wèn)題：老王年齡多大？,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,41,.,回答：推理， 從已知事實(shí)P(Wang, teacher)根據(jù)推理規(guī)則(1)，經(jīng)變量置換xWang后得: P(Wang, teacher)E(Wang, high) 即：“老王受過(guò)高等教育”。,由推理規(guī)則(2)，經(jīng)變量置換yWang后得： E(Wang, high)(x)(A(Wang, x)GE(x,

26、23) 即：“老王年齡至少是23歲或23歲以上”,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,42,.,從推理規(guī)則(3)，利用事實(shí)P(Wang, teacher)和 W(Wang, 20)，經(jīng)變量置換z / Wang, v / 20，從另外的推理路線得： P(Wang,teacher) w(Wang,20) (w)EQ(w, ADD(20,23) (x)(A(Wang, x) GE(x, w) 得知：“老王年齡大于或等于43歲”。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,43,.,3.產(chǎn)生式規(guī)則表示法,優(yōu)點(diǎn)：產(chǎn)生式規(guī)則之間相互獨(dú)立，有利于系統(tǒng)的修改、擴(kuò)充。 如MYCIN醫(yī)學(xué)咨詢系統(tǒng)。 產(chǎn)生式系

27、統(tǒng)中，論域知識(shí)分成兩部分： 事實(shí)：靜態(tài)的知識(shí)，如事物、事件和它們之間的關(guān)系； 產(chǎn)生式規(guī)則：推理和行為的過(guò)程。由于這類系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)中主要存儲(chǔ)的是規(guī)則，所以又稱基于規(guī)則的系統(tǒng)。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,44,.,事實(shí)的表示 對(duì)于孤立的事實(shí)，在專家系統(tǒng)中常用(特性對(duì)象取值)三元組表示。在謂詞演算中關(guān)系謂詞也常以這種形式表示。如： (Age Wang-Feng 38) (Men Wang-Feng True) (Father Wang-Ling Wang-Feng),四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,45,.,不完全知識(shí)： (判斷，振動(dòng)基頻分量振幅占通頻振幅60以上，基頻振動(dòng)

28、，0.9) (判斷，主蒸汽壓力低于規(guī)程標(biāo)準(zhǔn)，主蒸汽壓力低，1.0) 上述規(guī)則分別表示： “振動(dòng)基頻分量振幅占通頻振幅60以上判斷為基頻振動(dòng)” 的置信度為90% “主蒸汽壓力低于規(guī)程標(biāo)準(zhǔn)為主蒸汽壓力低”的置信度為 100%。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,46,.,汽輪發(fā)電機(jī)組故障樹(shù),四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,47,對(duì)于各事實(shí)之間的關(guān)系，常以樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)表示：,.,規(guī)則的表示 RULE=( (IF ；若事實(shí)1成立且 ；事實(shí)2成立且 )；事實(shí)n成立 (THEN ；則結(jié)論1成立且 ；結(jié)論2成立且 )；結(jié)論m成立,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,48,.,規(guī)則2=基

29、頻振動(dòng) (如果 振動(dòng)工頻分量占通頻振幅的比例大于60 0.95； 過(guò)臨界轉(zhuǎn)速對(duì)振幅明顯增大，且相位變化大于1000.8； 穩(wěn)速時(shí)，相位不隨時(shí)間、負(fù)荷而變化 0.8)； (則為 不平衡故障 0.9) ；,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,49,.,但這種完全獨(dú)立的規(guī)則集雖然增刪、修改容易，但尋找可用規(guī)則時(shí)只能順序進(jìn)行，效率很低。 在實(shí)際專家系統(tǒng)中，由于規(guī)則較多，所以總是以某種方式把有關(guān)規(guī)則連接起來(lái)，如建立某種形式的索引文件。這樣既方便查找，又可把規(guī)則存放在磁盤(pán)上，避免把所有規(guī)則調(diào)入內(nèi)存造成內(nèi)存不足等問(wèn)題。例如：,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,50,.,對(duì)于油膜振蕩故障，可以有

30、如下規(guī)則： IF (油膜振蕩) THEN (規(guī)則 287, 288, 289, 290, 291, 292, 293, 294, 395)； 同樣，對(duì)于決策性知識(shí)，也可用類似表示法： IF (油膜振蕩) THEN (決策 10, 11, 12, 20, 25)；,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,51,.,4. 框架理論 框架是一種描述某種形態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它由一組槽所組成。一般，框架有如下形式： 框架名 槽名1側(cè)面名11(值111，值112，. ) 側(cè)面名12(值121，值122，. ) 槽名2側(cè)面名21(值211，值212，. ) 側(cè)面名22(值221，值222，. ) ,四、知識(shí)表

31、示與知識(shí)獲取,2020/7/3,52,.,框架可用來(lái)描述動(dòng)作與推測(cè)。例如，在工況監(jiān)視與故障診斷系統(tǒng)中有： 動(dòng)作框架 類型 監(jiān)測(cè) 動(dòng)作者 工況監(jiān)視與故障診斷系統(tǒng) 被監(jiān)測(cè)者 汽輪發(fā)電機(jī)組 可能結(jié)果 情況1框架 情況2框架 情況3框架,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,53,.,情況1框架 類型 描述 對(duì)象 汽輪發(fā)電機(jī)組 反映 低壓轉(zhuǎn)子兩側(cè)工頻振動(dòng)大 可能結(jié)果 低壓轉(zhuǎn)子不平衡或熱彎曲 情況2框架 類型 描述 對(duì)象 汽輪發(fā)電機(jī)組 反映 各項(xiàng)參數(shù)正常 可能結(jié)果 機(jī)組工作正常，繼續(xù)正常運(yùn)轉(zhuǎn),四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,54,.,情況3框架 類型 描述 對(duì)象 汽輪發(fā)電機(jī)組 反映 軸振動(dòng)

32、超限值 可能結(jié)果 報(bào)警，停機(jī)檢修,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,55,.,框架也可以來(lái)描述一個(gè)概念。如：描述軋鋼機(jī)的框架： 軋鋼機(jī)框架 類型 用途 (初軋機(jī)框架，連軋機(jī)框架.) 規(guī)格 (650，850，1150，1700，.) 結(jié)構(gòu) 軋輥 (軋輥框架) 牌坊 (機(jī)架框架) 主傳動(dòng)系統(tǒng) (傳動(dòng)系統(tǒng)框架) 電動(dòng)機(jī) (電動(dòng)機(jī)框架),四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,56,.,傳動(dòng)系統(tǒng)框架 高速軸 軸 (帶飛輪，不帶飛輪，) 聯(lián)軸器 (剛性，彈性，) 小齒輪 (漸開(kāi)線，圓孤，) 軸承 (滾動(dòng)，滑動(dòng)，) 低速軸 軸 (帶動(dòng)一架，帶動(dòng)二架，) 聯(lián)軸器 (齒輪聯(lián)軸器，彈性聯(lián)軸器) 軸承

33、(滾動(dòng)，滑動(dòng)，) 大齒輪 (漸開(kāi)線，圓孤，) ,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,57,.,5. 不精確知識(shí)的表示 不精確知識(shí)來(lái)源： 知識(shí)并非完全可靠； 知識(shí)不完全； 知識(shí)來(lái)自多個(gè)相沖突的知識(shí)源等； 由于情況的不斷變化，或在對(duì)客觀事物所掌握的信 息不完整或不正確的情況下進(jìn)行推論所導(dǎo)出的結(jié)自 然也具有不確定性。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,58,.,不精確知識(shí)的表示方法： Bayes方法 模糊集理論 決策因子表示法，按因子在決策中所起的作用分成：支持、反對(duì)、充分、矛盾等決策因子。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,59,.,6. 知識(shí)獲?。C(jī)器學(xué)習(xí)）,知識(shí)獲取又稱機(jī)

34、器學(xué)習(xí)，是專家系統(tǒng)中不可缺少的一個(gè) 組成部分。 知識(shí)獲取的理論是機(jī)器學(xué)習(xí)，它主要研究學(xué)習(xí)的計(jì)算理 論、學(xué)習(xí)主要方法及其在專家系統(tǒng)中的應(yīng)用。 知識(shí)獲取的目的：使系統(tǒng)適應(yīng)不斷變化著的客觀世界。 知識(shí)獲取被公認(rèn)為專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)研究中的瓶頸問(wèn)題。,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,60,.,知識(shí)獲取的基本步驟,四、知識(shí)表示與知識(shí)獲取,2020/7/3,61,.,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng),專家系統(tǒng)的局限性： 知識(shí)獲取的瓶頸； 難于處理多個(gè)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)間的相互矛盾； 自學(xué)習(xí)能力幾乎沒(méi)有；,五、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng),2020/7/3,62,窄臺(tái)階效應(yīng)：專家系統(tǒng)能以專家水平處理專家知識(shí) 領(lǐng)域以內(nèi)的問(wèn)題，而不能處理專家知 識(shí)領(lǐng)域以外的 任何問(wèn)題； 現(xiàn)有邏輯理論表達(dá)和單一推理機(jī)制的局限； 運(yùn)行過(guò)程中大量的人工干預(yù)。,.,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為一類知識(shí)源的表達(dá)與處理模型，與 其它知識(shí)表達(dá)模型一起去