專家系統(tǒng)工具ESTA及其應(yīng)用

前言

人工智能從誕生發(fā)展到今天走過(guò)了一條漫長(zhǎng)的路，許多科研人員為此不懈努力。信息處理的智能化與信息社會(huì)對(duì)智能的巨大需求是人工智能發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力。人工智能研究曾取得過(guò)許多令人注目的成果，也經(jīng)歷過(guò)不少挫折。近幾年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，特別是Internet／Intranet的普及應(yīng)用，人工智能研究再度活躍起來(lái)，并向更為廣闊的領(lǐng)域發(fā)展。專家系統(tǒng)是當(dāng)前人工智能研究最活躍的一個(gè)分支，由于越來(lái)越多的具體的專家系統(tǒng)問(wèn)世，使人工智能的應(yīng)用越來(lái)越廣。所謂專家系統(tǒng)，其實(shí)就是一類程序系統(tǒng)，從功能上可把它定義為“一個(gè)在某領(lǐng)域具有專家水平解題能力的程序系統(tǒng)”，它能像這個(gè)領(lǐng)域的專家一樣工作，能運(yùn)用專家們多年積累的經(jīng)驗(yàn)與專門知識(shí)，在很短的時(shí)間內(nèi)對(duì)問(wèn)題作出高水平的解答。例如一個(gè)?？频尼t(yī)療專家系統(tǒng)，它在診斷某類疾病時(shí)，可以達(dá)到?？漆t(yī)生們的水平，從而至少可以作為醫(yī)生的助手，幫助診斷。從結(jié)構(gòu)上講，還可把專家系統(tǒng)定義為“由一個(gè)專門領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)，及一個(gè)能獲取和運(yùn)用知識(shí)的機(jī)構(gòu)構(gòu)成的一個(gè)解題程序系統(tǒng)”，這里從結(jié)構(gòu)上強(qiáng)調(diào)了其中存放知識(shí)的知識(shí)庫(kù)與運(yùn)用知識(shí)的機(jī)構(gòu)之間的獨(dú)立性。一個(gè)專家系統(tǒng)的優(yōu)劣在很大程度上取決于它所具有的“專家知識(shí)”的多少與水平。專家系統(tǒng)工具提供推理機(jī)、知識(shí)表示模式、知識(shí)獲取工具、豐富的開發(fā)接口和用戶接口，是簡(jiǎn)化建造專家系統(tǒng)工作的結(jié)構(gòu)化的軟件包，用戶不必了解專家系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)的，而主要工作是提供領(lǐng)域知識(shí)。Prolog語(yǔ)言是人工智能與專家系統(tǒng)領(lǐng)域最著名的邏輯程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，Visuall？r01tog是基于Prolog語(yǔ)言的可視化邏輯程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，是Pr010g開發(fā)中心PDC（Prolog Development Center）推出的基于Wind LOWS平臺(tái)的智能化編程工具。Visual Pr010R非常適合于專家系統(tǒng)、規(guī)劃和其他人工智能相關(guān)問(wèn)題的求解。ESTA4.5（Expert System Shell for Text Animation 4.5）是PDC隨Visual Dtolog5.2提供的一個(gè)優(yōu)秀的專家系統(tǒng)外殼（工具），使用ESTA可以高效率、高質(zhì)量地開發(fā)出相關(guān)領(lǐng)域的專家系統(tǒng)。

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)地介紹了專家系統(tǒng)原理、專家系統(tǒng)工具ESTA等，并給出了較多的示例。全書共分三部分：第一部分(第1章)簡(jiǎn)述人工智能、專家系統(tǒng)、專家系統(tǒng)工具、診斷問(wèn)題求解、知識(shí)表示、Visual Prolog語(yǔ)言；第二部分(第2～4章)論述專家系統(tǒng)工具ESTA及ESTA應(yīng)用范例分析；第三部分(第5～9章)介紹基于Visual Prolog的專家系統(tǒng)、基于Web的專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究、ESTA漢化及定制過(guò)程、基于ESTA的專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)和研究ESTA的示例——專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合應(yīng)用、Visual Prolog的應(yīng)用示例——基于高壓分析的變電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)、基于Windows與基于Web的ESTA應(yīng)用咨詢過(guò)程圖例等。    本書需要讀者具有Prolog或Visual Prolog的基礎(chǔ)知識(shí)，可作為高等院校計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信息管理等相關(guān)專業(yè)本科生或研究生專家系統(tǒng)及應(yīng)用的教學(xué)參考書，也可供電力系統(tǒng)等其他專業(yè)的師生以及科研和工程技術(shù)人員自學(xué)或參考。

作者簡(jiǎn)介

崔奇明，男，遼寧省電力有限公司鞍山供電公司高級(jí)工程師、計(jì)算機(jī)應(yīng)用工學(xué)碩士、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員。主要研究及應(yīng)用領(lǐng)域：專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息安全。

書籍目錄

第1章  人工智能與專家系統(tǒng)概述  1.1  人工智能簡(jiǎn)述    1.1.1  人工智能發(fā)展基本回顧    1.1.2  人工智能技術(shù)主要應(yīng)用    1.1.3  認(rèn)知科學(xué)的兩個(gè)方面——專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    1.1.4  智能診斷和智能規(guī)劃  1.2  專家系統(tǒng)簡(jiǎn)述    1.2.1  專家系統(tǒng)應(yīng)用與現(xiàn)狀    1.2.2  專家系統(tǒng)的組成    1.2.3  專家系統(tǒng)的分類及特點(diǎn)    1.2.4  專家系統(tǒng)存在的問(wèn)題及主要發(fā)展方向    1.2.5  專家系統(tǒng)的形式描述    1.2.6  專家系統(tǒng)的推理與不精確性的處理  1.3  專家系統(tǒng)工具    1.3.1  專家系統(tǒng)工具簡(jiǎn)述    1.3.2  專家系統(tǒng)工具研究特點(diǎn)  1.4  診斷問(wèn)題求解    1.4.1  求解診斷問(wèn)題的思維框架    1.4.2  診斷問(wèn)題求解的方法及策略    1.4.3  演繹推理診斷問(wèn)題求解的方法  1.5  知識(shí)表示    1.5.1  知識(shí)表示簡(jiǎn)述    1.5.2  常用知識(shí)表示方法的能力及比較  1.6  Visual Prolog簡(jiǎn)述第2章  ESTA概述  2.1  ESTA基本特點(diǎn)    2.1.1  專家知識(shí)何時(shí)能顯示出差異    2.1.2  使用ESTA的意義  2.2  ESTA應(yīng)用開發(fā)導(dǎo)例    2.2.1  ESTA中知識(shí)庫(kù)的書寫    2.2.2  ESTA導(dǎo)例第3章  ESTA介紹  3.1  ESTA運(yùn)行環(huán)境    3.1.1  ESTA目錄結(jié)構(gòu)    3.1.2  ESTA系統(tǒng)生成    3.1.3  ESTA主窗口構(gòu)件    3.2  ESTA節(jié)  3.3  ESTA參量    3.3.1  分類參量    3.3.2  布爾參量    3.3.3  文本參量    3.3.4  數(shù)值參量  3.4  ESTA域    3.4.1  解釋域    3.4.2  提問(wèn)域    3.4.3  規(guī)則域    3.4.4  定義域    3.4.5  圖片域  3.5  ESTA行動(dòng)    3.5.1  Do-section-Of行動(dòng)    3.5.2  指派行動(dòng)    3.5.3  退出行動(dòng)    3.5.4  鏈接行動(dòng)    3.5.5  調(diào)用行動(dòng)    3.5.6  執(zhí)行行動(dòng)    3.5.7  停止行動(dòng)  3.6  ESTA表達(dá)式    3.6.1  BNF表示法    3.6.2  布爾表達(dá)式    3.6.3  文本表達(dá)式    3.6.4  數(shù)值表達(dá)式  3.7  ESTA文件    3.7.1  對(duì)話文件    3.7.2  文本文件    3.7.3  知識(shí)庫(kù)文件  3.8  ESTA圖片數(shù)據(jù)庫(kù)  3.9  ESTA其他定義    3.9.1  標(biāo)題    3.9.2  名稱    3.9.3  忠告    3.9.4  串    3.9.5  數(shù)    3.9.6  Showpic過(guò)程    3.9.7  Unknown(不知道)的使用  3.10  ESTIA菜單鍵盤命令    3.10.1  ESTA啟動(dòng)    3.10.2  文件    3.10.3  編輯    3.10.4  咨詢    3.10.5  參數(shù)    3.10.6  節(jié)    3.10.7  標(biāo)題    3.10.8  圖片    3.10.9  其他  3.11  ESTA其他編輯命令簡(jiǎn)介    3.11.1  光標(biāo)移動(dòng)命令    3.11.2  編輯器命令第4章  ESTA應(yīng)用范例分析  4.1  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)簡(jiǎn)介  4.2  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)  4.3  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)節(jié)名列表(括號(hào)內(nèi)給出漢字說(shuō)明)  4.4  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)參量列表(括號(hào)內(nèi)給出漢字說(shuō)明)  4.5  汽車故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)控制流基本分析圖  4.6  汽車故障診斷專家系統(tǒng)咨詢過(guò)程圖例第5章  基于Visual Prolog的專家系統(tǒng)  5.1  GENI(小型分類專家系統(tǒng)外殼)    5.1.1  GENI腳本示例    5.1.2  GENI知識(shí)庫(kù)示例    5.1.3  對(duì)GENI的簡(jiǎn)單分析    5.1.4  GENI咨詢過(guò)程示例  5.2  GENI(Web版)(小型分類專家系統(tǒng)外殼)    5.2.1  GENI腳本示例    5.2.2  GENI知識(shí)庫(kù)示例    5.2.3  GENI知識(shí)庫(kù)咨詢過(guò)程示例    5.2.4  GENI咨詢流程分析  5.3  基于Web專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究    5.3.1  基于Web的非精確反向推理專家系統(tǒng)    5.3.2  基于Web的非精確正向推理專家系統(tǒng)    5.3.3  基于Web的貝葉斯專家系統(tǒng)  5.4  基于Web與漢語(yǔ)自然語(yǔ)言處理的地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究    5.4.1  研究背景    5.4.2  基于英語(yǔ)自然語(yǔ)言處理的系統(tǒng)模型Geobase    5.4.3  Geobase模型的漢化研究及實(shí)現(xiàn)    5.4.4  處理漢語(yǔ)句子的算法及程序腳本    5.4.5  有關(guān)語(yǔ)言集、數(shù)據(jù)庫(kù)舉例第6章  ESTA的漢化及定制過(guò)程  6.1  提示信息、解釋信息等常規(guī)用語(yǔ)的漢化  6.2  菜單的漢化  6.3  分類參量(category)類型值的漢化  6.4  對(duì)話框中按鈕圖標(biāo)的漢化  6.5  自定義的過(guò)程或函數(shù)  6.6  ESTA與數(shù)據(jù)庫(kù)連接的應(yīng)用研究    6.6.1  利用ODBC與數(shù)據(jù)庫(kù)連接    6.6.2  利用DDE與Excel交互實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接    6.6.3  利用數(shù)據(jù)文件與數(shù)據(jù)庫(kù)連接    6.6.4  基于Web的ESTA與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接  6.7  其他應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)簡(jiǎn)介第7章  基于ESTA的專家系統(tǒng)  7.1  測(cè)試ESTA中Excel與DDE連接的例子  7.2  學(xué)習(xí)和研究ESTA的實(shí)例——專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合應(yīng)用    7.2.1  設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)思想    7.2.2  知識(shí)表示舉例    7.2.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型樣本訓(xùn)練(部分)形式舉例    7.2.4  故障診斷咨詢過(guò)程圖示    7.2.5  知識(shí)庫(kù)示例  7.3  基于ESTA的電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究    7.3.1  狀態(tài)評(píng)估基本過(guò)程框架描述    7.3.2  狀態(tài)綜合指數(shù)    7.3.3  知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)    7.3.4  評(píng)分基本準(zhǔn)則及實(shí)例分析第8章  Visual Prolog的應(yīng)用示例——基于高壓分析的變電設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)  8.1  設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)思想  8.2  故障診斷咨詢過(guò)程圖示    8.2.1  變壓器繞組絕緣電阻咨詢過(guò)程圖示    8.2.2  變壓器繞組介質(zhì)損耗咨詢過(guò)程圖示    8.2.3  變壓器繞組泄漏電流咨詢過(guò)程圖示    8.2.4  變壓器繞組直流電組咨詢過(guò)程圖示  8.3  故障診斷咨詢基本結(jié)構(gòu)層次圖示  8.4  知識(shí)庫(kù)示例  8.5  菜單命令程序調(diào)用示例  8.6  知識(shí)庫(kù)中規(guī)則參數(shù)處理程序示例第9章  基于Windows與基于Web的ESTA應(yīng)用咨詢過(guò)程圖例  9.1  基于Web的ESTA應(yīng)用咨詢(冠心病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估)過(guò)程圖例  9.2  基于Windows的ESTA應(yīng)用咨詢(電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估)過(guò)程圖例  9.3  基于Web的ESTA應(yīng)用咨詢(電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估)過(guò)程圖例  9.4  基于油浸式變壓器狀態(tài)檢修及狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則的ESTA應(yīng)用研究    9.4.1  油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則基本內(nèi)容    9.4.2  油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)檢修導(dǎo)則基本內(nèi)容    9.4.3  ESTA應(yīng)用研究圖例附例  基于漢化及擴(kuò)展ESTA的變壓器狀態(tài)評(píng)估專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)樣本參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：人工智能（Artifial Intelligence，AI）是用計(jì)算機(jī)模擬專家思維和推理過(guò)程，于20世紀(jì)50年代興起的一個(gè)綜合性很強(qiáng)的邊緣學(xué)科，它是由控制論、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)學(xué)、生理學(xué)、數(shù)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而形成的。專家系統(tǒng)（Expert System，ES）、模式識(shí)別（自然語(yǔ)言理解）和智能機(jī)器人是人工智能領(lǐng)域的三大分支。人工智能也包括：主體技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)推理、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)工程、語(yǔ)義Web服務(wù)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、決策支持系統(tǒng)、圖像處理、信息檢索等。人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。有人把人工智能分成兩大類：一類是符號(hào)智能；一類是計(jì)算智能。符號(hào)智能是以知識(shí)為基礎(chǔ)，通過(guò)推理進(jìn)行問(wèn)題求解，即傳統(tǒng)的人工智能。計(jì)算智能是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)訓(xùn)練建立聯(lián)系，進(jìn)行問(wèn)題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化程序設(shè)計(jì)、人工生命等一般都屬于計(jì)算智能。20世紀(jì)70年代許多新方法被用于AI開發(fā)，著名的如Minsky的構(gòu)造理論；另外David Marr提出了機(jī)器視覺(jué)方面的新理論，例如，如何通過(guò)一幅圖像的陰影、形狀、顏色、邊界和紋理等基本信息辨別圖像，通過(guò)分析這些信息，可以推斷出圖像可能是什么；同時(shí)期另一項(xiàng)成果是1972年提出的：Prolog語(yǔ)言。70年代的另一項(xiàng)進(jìn)展是專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)在一定條件下某種解的概率。專家系統(tǒng)的市場(chǎng)應(yīng)用很廣，常被用于股市預(yù)測(cè)，幫助醫(yī)生診斷疾病，以及輔助確定礦藏位置等。專家系統(tǒng)因其效用被廣泛使用，像杜邦、通用汽車公司和波音公司都大量依賴專家系統(tǒng)。80年代，人工智能技術(shù)發(fā)展更為迅速，并更多地進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域。在90年代及進(jìn)入21世紀(jì)，人工智能技術(shù)也應(yīng)用在Internet上，如信息搜索等。在我國(guó)，智能模擬納入國(guó)家計(jì)劃的研究始于1978年。1984.年召開了智能計(jì)算機(jī)及其系統(tǒng)的全國(guó)學(xué)術(shù)討論會(huì)。1986年起把智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、智能機(jī)器人和智能信息處理（含模式識(shí)別）等重大項(xiàng)目列入國(guó)家高技術(shù)研究863計(jì)劃。1997年起，又把智能信息處理、智能控制等項(xiàng)目列入國(guó)家重大基礎(chǔ)研究973計(jì)劃。進(jìn)入21世紀(jì)后，在最新制訂的“國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）”中，“腦科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)”已列入八大前沿科學(xué)問(wèn)題之一。我國(guó)科技工作者已在人工智能領(lǐng)域取得了具有國(guó)際領(lǐng)先水平的創(chuàng)造性成果。其中，尤以吳文俊院士關(guān)于幾何定理證明的“吳氏方法”最為突出，已在國(guó)際上產(chǎn)生重大影響，吳文俊因此榮獲2001年國(guó)家科學(xué)技術(shù)最高獎(jiǎng)勵(lì)?，F(xiàn)在，我國(guó)已有數(shù)以萬(wàn)計(jì)的科技人員和大學(xué)師生從事不同層次的人工智能研究與學(xué)習(xí)。人工智能研究已在我國(guó)深人開展，它必將為促進(jìn)其他學(xué)科的發(fā)展和我國(guó)的現(xiàn)代化建設(shè)作出新的重大貢獻(xiàn)。

編輯推薦

《專家系統(tǒng)工具ESTA及其應(yīng)用》是由東北大學(xué)出版社出版的。

圖書封面

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    專家系統(tǒng)工具ESTA及其應(yīng)用 PDF格式下載

---